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Vectra Attack Signal Intelligence™ 背后的人工智能
数据科学是 Vectra AI 的北极星。我们公司成立的理念是，如果使用得当，数据科学和人工智能可以扭转我们对抗网络攻击的局面，并为防御者带来优势。如今，随着安全团队面临前所未有的复杂攻击者方法、不断扩大的混合云攻击面以及日益增加的噪音和复杂性，由人类智能驱动的人工智能可以让 SOC 摆脱手动和平凡的任务，实现高威胁信号效力，优先处理每个独特环境中最关键和最紧急的威胁。在本文中，我们将调查人工智能技术，解释并非所有人工智能都是平等的，并介绍与安全相关的关键术语，以便您了解防御者如何最好地使用人工智能来阻止攻击。我们将描述将人工智能应用于威胁检测的两种主要方法，并深入探讨 Vectra 如何利用支持我们专利的攻击信号情报™ 的人工智能来发现威胁。
CSIR 用于缓解 COVID-19 疫情的技术
CSIR 丰富的研发知识库体现在快速检测、经济高效的诊断试剂盒、病毒培养、基因组测序和疾病监测方面。CSIR 将科学知识、技术专长、行业联系和政府界面完美融合，在大约 100 天内，CSIR 提出了几乎同样多的技术和产品来对抗 COVID-19。从创新到改进，这些技术具有不同的复杂程度。从呼吸机到本土诊断试剂盒，从再利用药物的临床试验到急需的世卫组织规定的洗手液和口罩，CSIR 一直走在全国抗击 COVID-19 的最前线。CSIR 开发了直接 RT-PCR 方法和新型 FELUDA COVID-19 诊断试剂盒。当该国面临个人防护装备短缺时，CSIR 开发了一种防护服，如今防护服的产量成千上万。CSIR 创纪录地在 36 天内开发了一台呼吸机。即使是平凡却必备的佩戴口罩，在编织材质、口罩涂层等方面也经历了各种创新。
字节
计算机科学系仅在2017年就以光荣而百年历史的Burdwan Raj学院开始了旅程。我很高兴得知，在这个短期内，该部门将带出双语电子杂志，名为Byte-atastic。因此，仅出现的短期范围并不总是征兆其意义上的症状，我向该系的老师和学生致以最良好的祝愿，以进行开创性的工作。对人类社会文化环境的持续研究表明，人类对生活中平凡的幸福有倡导。他们也可以同样感受到超人的暗示。然后，他们采取了自我实现的诉讼，在各种文学流派中找到表达 - 诗歌，短篇小说，音乐等。这个e-Magazine是泰罗斯，年轻的大学生的正确平台。通过这些文学形式，他们的美学情绪将散发出在国外的悠扬歌曲。在这里，年轻的作曲家几乎试图无视国际承认的批评家布拉德利（A.C. Bradley）的警告 - “富有想象力的愿景，虽然令人愉悦，但很困难”。
支持社区之间的太阳能协调
过渡到可再生能源可能需要创建越来越多的能源社区：围绕共享的本地可再生资源组织的集体。与单个家庭不同，此类社区共享资源和换档其消费的要求仍未得到探索。通过与17个家庭部署自定义传感器能量监控套件和数据物理研讨会，我们研究了影响其围绕共享资源的协调的因素。我们发现，集体需求转移有一系列广泛的考虑因素，包括与隐私，灵活性和社会凝聚力相关的权衡，这是导航已经精致的邻居关系的核心。我们使用这些因素为数字系统提出了设计注意事项，该数字系统可以充当家庭中的调解人。这样的系统应使多个即时性能够说明人们的日常工作，应具有可调节的隐私水平，以平衡警务和公平性，并应能够卸载一些平凡的决策。这项研究超越了个体的能源消耗行为，以帮助将能源识别为需要集体行动的集体问题。因此，我们的发现有助于开发下一代Ubicomp技术，这些技术可以支持环境可持续性的集体行动。
弗格森声明社交媒体 6B
报告最精彩的部分在于揭示社交媒体和视频流服务 (SMVSS) 对我们数据的收集、汇总、共享和无限期存储。SMVSS 收集、汇总、披露和无限期存储的私人和泄露信息量令人震惊。许多此类公司向消费者提供服务时都声称“免费”——也就是说，不要求付费服务。客户不用付费，而是用数据来支付，这些数据推动了为这些服务付费的在线广告。因此，SMVSS 有充分的动机建立我们的个人信息档案——从最平凡的事实到最私密的细节——并使用它们来销售和展示定向广告。有时，这些信息仍属于收集这些信息的公司内部。但通常情况下，他们会与关联公司或其他第三方共享这些信息，包括中国等外国的实体，而收集这些信息的公司对这些实体没有任何控制权。 7F 8 这些信息通常会无限期地保留，8F 9 美国用户通常没有合法权利要求删除其个人信息。公司通常会汇总和匿名化收集的数据，但这些信息通常可以重新组合以轻松识别用户。9F 10
1. （A）ChatGPT 作为教育中的学习工具/优势
我让 ChatGPT 用各种语言编写了许多代码片段，发现生成的代码中大约有 2/5 是错误的，或者代码顺序错误。这与它从某个地方（可能是 GitHub）提取代码的事实一致。所以，如果说某种语言中不存在 base 97 算法，ChatGPT 就无法解决它，但却很自豪，表现得好像它可以解决一样。它还可以很好地举例说明各种代码库的工作原理，但同样，它仅限于它所知道的，它不知道的才是它真正不知道的。比如，当它试图发明一种标准字符串类的方法时，而这种方法在我告诉它使用的语言中并不存在。这让我把它看作是一种需要人类来管理的工具，以确保它不会把人们引向错误的方向。我认为 ChatGPT 对教育来说是无价的，因为你可以通过例子来学习东西。GitHub Copilot 是无价的，因为它能很好地处理编程中的日常任务，但我认为它的教育价值很低。 AI 艺术，我的未婚妻使用 Midjourney 帮助创作艺术作品，然后她自己画草图，以提高她的绘画水平。这对
利用人工智能改变 LIHTC 社区，作者：Karen Graham，Karen A. Graham Consulting，LLC
1.教育：教育内容的开发成本高昂且耗时。人工智能可以在很短的时间内帮助创建培训材料。从新员工入职到更新程序手册，再到联邦、州和地方监测机构传播政策更新，人工智能可以全面简化教育计划。2.自动化流程：日常任务的自动化不仅节省时间，而且提高了准确性和效率。人工智能系统可以监控工作流程、标记异常并触发警报，所有这些都可以加快操作速度。根据数据分析提供见解和建议的能力可以将曾经需要数小时甚至数天的手动工作转化为即时结果。3.激发新想法：人工智能最重要的好处或许是它能够激励我们考虑我们从未想过的新的创新解决方案。LIHTC 住房传统上依赖于手动、文书工作繁重的流程。通过利用人工智能，我们可以创建透明的工作流程，减轻负担并让团队将精力集中在更具战略性的项目上。
将野中先生的“智慧”应用于产品和工艺创新……
摘要：在当今新兴技术市场世界中，应用由野中郁次郎在其最近的《近代管理评论》期刊论文中提出的实用“智慧”类型，为我们带来了严峻的创新挑战——“邪恶”的概念很可能适用于其中。在确定了当今复杂且高度不确定的全球创新世界的维度之后，我们的论文提出了看似平凡且通常被低估的产品和流程标准领域，作为扩展野中智慧概念以及竹内弘隆的明智领导/明智资本主义概念的宝贵实践机会。我们与 NIST（美国国家标准与技术研究所）和我们的 GATIC 合作伙伴（全球先进技术创新联盟）合作，通过开展研究、行业学术研讨会和开发一个偶然的学习和主动网站，寻求提高商学院和工程学院对标准的关注和能力。最后，我们借鉴了早期的 Nonaka Ba 概念，并指出了其对于邪恶环境标准的开发、采用和有效利用的价值。我们诚邀全球合作伙伴参与我们的努力。
负责人工智能在医疗保健中的负责应用
人工智能（AI）可以广泛地定义为与智能人类行为相关的复杂智力过程的计算模拟，例如学习，决策，解决问题，执行任务和自我纠正。1–3尽管AI的应用具有广泛的潜力，但其在医疗保健中的可能性尤为重要，研究结果表明，这些技术已经可以在关键的医疗保健任务中优于人类。例如，AI驱动的机器正在帮助放射科医生及时识别恶性肿瘤。 4在医疗保健部门引入AI的主要目的是支持朝着精确医学的转变，包括确保更有效，更准确的诊断和治疗计划。 这也将使临床医生免于平凡的任务负担。 在这方面，在19日期大流行期间成功使用了AI技术，以协助对稀缺资源的优先级排序和分配的决策。 5虽然在医疗保健领域引入AI主要旨在改善行业6中的服务交付，但它将对整个医疗保健部门产生影响，尤其是对患者福祉的影响，将取决于AI的开发，应用和调节的方式。 与这些相关的是一些道德问题，需要紧急和继续关注。例如，AI驱动的机器正在帮助放射科医生及时识别恶性肿瘤。4在医疗保健部门引入AI的主要目的是支持朝着精确医学的转变，包括确保更有效，更准确的诊断和治疗计划。这也将使临床医生免于平凡的任务负担。在这方面，在19日期大流行期间成功使用了AI技术，以协助对稀缺资源的优先级排序和分配的决策。5虽然在医疗保健领域引入AI主要旨在改善行业6中的服务交付，但它将对整个医疗保健部门产生影响，尤其是对患者福祉的影响，将取决于AI的开发，应用和调节的方式。与这些相关的是一些道德问题，需要紧急和继续关注。
生成式人工智能
• 只有在明确定义 GenAI 模型输出要求的主题专家的帮助下，偏见才能得到缓解。确定应保护公平性的受保护类别（例如性别、种族）以及应如何衡量公平性和包容性尤为重要。 • 虽然 GenAI 可以帮助审查和开发代码以及找到解决逻辑和技术问题的方法，但逻辑和数学推理的正确性不能被视为理所当然。 • 虽然 GenAI 可以成功地自动生成平凡的预约取消电子邮件，但 GenAI 系统生成的内容应始终经过事实核查。只有人为参与才能减轻幻觉的风险以及算法可能泄露敏感数据或不情愿地复制训练数据中已经存在的内容的风险。 • 只有经验丰富的创意人员和设计师才能验证 GenAI 模型生成的内容是否符合您的企业品牌、愿景和语气。 ChatGPT 的沟通风格是通过平均化示例来预测序列中最有可能出现的下一个单词，这可能缺乏个性和吸引力。Gartner 预计，30% 的对外营销信息将在 GenAI 的帮助下开发。如果你盲目依赖 GenAI 算法的输出，你将如何脱颖而出？