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SecureWorks Netskope解决方案简介
Enterprises可以将SecureWorks Taegis™与Netskope SSE产品集成，以降低源自边缘威胁的风险，并获得使用单个集成解决方案进行边缘调查的上下文。作为SSE解决方案的领导者，Netskope提供了无与伦比的优势可见性，并是在传统公司网络内外捍卫数据和人员的独特方法。SecureWorks Taegis XDR可以从任何设备或位置摄入并标准化Netskope SSE事件数据。集成将开放的XDR概念一直延伸到服务边缘，从而为安全操作带来了统一的多层防御堆栈和实用价值。
神经加法模型：利用神经网络进行可解释的机器学习
深度神经网络 (DNN) 是功能强大的黑盒预测器，在各种任务上都取得了令人印象深刻的表现。然而，它们的准确性是以牺牲可理解性为代价的：通常不清楚它们如何做出决策。这阻碍了它们在医疗保健等高风险决策领域的适用性。我们提出了神经加性模型 (NAM)，它将 DNN 的一些表达能力与广义加性模型固有的可理解性相结合。NAM 学习神经网络的线性组合，每个神经网络都关注一个输入特征。这些网络是联合训练的，可以学习输入特征和输出之间任意复杂的关系。我们在回归和分类数据集上的实验表明，NAM 比广泛使用的可理解模型（如逻辑回归和浅层决策树）更准确。它们在准确性方面的表现与现有的最先进的广义加性模型相似，但更灵活，因为它们基于神经网络而不是增强树。为了证明这一点，我们展示了如何利用 NAM 对合成数据和 COMPAS 累犯数据进行多任务学习（由于其可组合性），并证明了 NAM 的可微分性使它们能够为 COVID-19 训练更复杂的可解释模型。源代码可在 neuro-additive-models.github.io 上找到。
dummies®的安全服务边缘（SSE），Netskope特别版
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D3mciAD：利用句法图像生成和神经网络进行数据驱动的轻度认知障碍诊断
摘要。阿尔茨海默病是一种无法治愈的慢性神经系统疾病 (NLD)，会影响人类记忆力，并随着大脑区域的萎缩而丧失认知思维能力。早期发现阿尔茨海默病 (AD) 是延缓其影响的唯一希望。本研究设计了一种计算机辅助自动检测方法，可以从磁共振图像扫描中检测出 AD 的轻度认知障碍。数据驱动的解决方案需要大量带注释的图像才能进行诊断。然而，获取大量带注释的数据用于医疗应用是一项艰巨的任务。我们利用深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 来合成高质量图像以增加数据集大小。微调的 CNN（VGG16 架构）模型对图像进行处理，以提取直观的特征以进行早期诊断。VGG16 提取的图像特征输入到支持向量机进行分类。本研究进行了大量实验来验证所提出的方法在公共数据集上的表现优于相对基线。
文章 Neuroscope：用于卷积神经网络语义分割和图像分类的可解释 AI 工具箱
摘要：对人工智能 (AI) 预测的信任是广泛接受新技术的关键点，尤其是在自动驾驶等敏感领域。因此，对用于深度学习图像的解释 AI 的工具的需求迫在眉睫。我们提出的工具箱 Neuroscope 通过提供用于图像分类的最先进的可视化算法和用于卷积神经网络 (CNN) 语义分割的新方法来满足这一需求。凭借其易于使用的图形用户界面 (GUI)，它可在 CNN 的所有层上提供可视化。由于其开放的模型视图控制器架构，使用 Keras 和 PyTorch 生成和训练的网络是可处理的，并且具有允许扩展到其他框架的接口。我们以交通场景分析为例展示了 Neuroscope 提供的解释能力。
使用FastAi
1 Mohn Medical Michical Imaging和可视化中心，部门Haukeland University Hospital，Bergen，Norway 2 Dept. 电脑科学，电气工程和数学科学，挪威应用科学大学，挪威卑尔根，挪威3部 ，北卑尔根大学，挪威4电子研究所，波兰洛兹技术大学 *所有作者都为准备本文的工作做出了同样的贡献。 因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。 可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：http：//adni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_to_papply/adni_acply/adni_acpnowledgement_list.pdf ***在此文章中使用的数据已从澳大利亚图像中获得了澳大利亚图像和生活（澳大利亚图像的生物）（澳大利亚Imagian Imagian Imagian Arkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarsers and agnbrosiphian Imagybrass and）由联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库中提供。 AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。 AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。Haukeland University Hospital，Bergen，Norway 2 Dept.电脑科学，电气工程和数学科学，挪威应用科学大学，挪威卑尔根，挪威3部 ，北卑尔根大学，挪威4电子研究所，波兰洛兹技术大学 *所有作者都为准备本文的工作做出了同样的贡献。 因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。 可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：http：//adni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_to_papply/adni_acply/adni_acpnowledgement_list.pdf ***在此文章中使用的数据已从澳大利亚图像中获得了澳大利亚图像和生活（澳大利亚图像的生物）（澳大利亚Imagian Imagian Imagian Arkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarsers and agnbrosiphian Imagybrass and）由联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库中提供。 AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。 AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。电脑科学，电气工程和数学科学，挪威应用科学大学，挪威卑尔根，挪威3部，北卑尔根大学，挪威4电子研究所，波兰洛兹技术大学 *所有作者都为准备本文的工作做出了同样的贡献。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在以下网址找到ADNI调查人员的完整列表：http：//adni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_to_papply/adni_acply/adni_acpnowledgement_list.pdf ***在此文章中使用的数据已从澳大利亚图像中获得了澳大利亚图像和生活（澳大利亚图像的生物）（澳大利亚Imagian Imagian Imagian Arkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarkarsers and agnbrosiphian Imagybrass and）由联邦科学和工业研究组织（CSIRO）资助，该组织在ADNI数据库中提供。AIBL研究人员贡献了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。
新型双 AI 网络的证据基础
Interceptor® G2 Interceptor® G2 (IG2) 是巴斯夫开发的第二代 LLIN，结合了氯虫腈和高效氯氰菊酯，用于控制抗药性蚊子。这种新型媒介控制作用模式利用蚊子自身的酶系统，并且不会对其他杀虫剂产生交叉抗性。与拟除虫菊酯不同，氯虫腈的作用目标位点不是昆虫神经系统。相反，氯虫腈在细胞水平上被 P450 酶代谢后，通过解开线粒体内的氧化磷酸化来破坏呼吸途径和质子梯度。IG2 网络具有 WHO 预认证列表。此前，第 20 届 WHOPES 工作组对该蚊帐进行了评估并提出了临时建议。已发表使用 IG2 蚊帐的实验性小屋试验：氯虫腈混合蚊帐 Interceptor® G2 对西非的抗药性蚊子表现出高效性和耐洗性。Interceptor® G2 是一种新型长效杀虫蚊帐，对科特迪瓦野生的拟除虫菊酯抗药性冈比亚按蚊的功效：半田间试验。哪种干预措施更有利于疟疾媒介控制：杀虫剂混合物长效杀虫蚊帐还是标准拟除虫菊酯蚊帐结合室内滞留喷洒？评估 Interceptor® G2（一种涂有氯虫腈和高效氯氰菊酯混合物的长效杀虫剂蚊帐）对布基纳法索的抗拟除虫菊酯冈比亚按蚊 s.l. 的有效性。总体而言，小屋试验结果表明，与标准高效氯氰菊酯蚊帐相比，IG2 蚊帐对抗拟除虫菊酯蚊子的有效性和耐洗性更高。Royal Guard ® Royal Guard® 是由疾病控制技术公司开发的一种 ITN，通过传统的蚊子击倒和死亡的个人保护以及降低在接触产品拟除虫菊酯活性成分后存活下来的任何蚊子的繁殖力来提供媒介控制。昆虫生长调节剂吡丙醚的预期益处是降低成年雌蚊的繁殖力，从而通过抑制产卵、幼虫蛹转化和功能性年轻成年蚊子的出现，总体减少媒介种群。Royal Guard 蚊帐已通过 WHO 预审。坦桑尼亚和贝宁已使用 Royal Guard 进行了小屋试验，与参考 DuraNet 相比，其性能相同或更优异。Royal Guard 显著减少了暴露在蚊帐中的野生自由飞行抗除虫菊酯血液蚊子的后代，从而证明了其优于 Duranet。目前，这两项试验均未发表。但是，有一项流行病学试验使用含有除虫菊酯和吡丙醚的 ITN 进行。虽然使用的是 Olyset Duo 蚊帐，但它原则上表明，含有吡丙醚的蚊帐在对抗临床疟疾方面可能比标准除虫菊酯蚊帐产生额外的影响。
贝叶斯网络和 Petri 网在安全中的应用...
系统安全性、可靠性和风险分析是在整个系统生命周期中执行的重要任务，以确保安全关键系统的可靠性。概率风险评估 (PRA) 方法是广泛用于此目的的全面、结构化和逻辑方法。PRA 方法包括但不限于故障树分析 (FTA)、故障模式和影响分析 (FMEA) 和事件树分析 (ETA)。现代系统日益复杂，其动态行为能力使传统 PRA 技术难以准确分析此类系统。为了全面准确地分析复杂系统，需要考虑不同的特征，例如组件之间的功能依赖性、系统的时间行为、组件/系统的多种故障模式/状态以及系统行为和故障数据的不确定性。不幸的是，传统方法无法解释这些方面。贝叶斯网络 (BN) 因其灵活的结构和在分析过程中整合上述大部分方面的能力而在风险评估应用中广受欢迎。此外，BN 还具有执行诊断分析的能力。Petri 网是另一种能够对系统动态行为进行建模和分析的正式图形和数学工具。它们也越来越多地用于系统安全性、可靠性和风险评估。本文回顾了贝叶斯网络和 Petri 网在系统安全性、可靠性和风险评估中的应用。回顾强调了基于 BN 和 PN 的方法相对于其他传统方法的潜在用处，以及在不同实际应用场景中的相对优势和劣势。
20120606-DefStan_00-970_NPA_2012-002-Barrier-Safety-Nets
行动方案。1. 不采取任何行动。不采取任何行动的选项不可取，原因如下。不纳入管理变化将导致对要求的持续误解，从而可能使要求变得模糊，且不能完全遵守。2. 部分修订 – 由于变化很小，因此不考虑部分修订。3. 全面修订。没有理由不能完全实施所有变更。这些变化将消除 00-970 内的模糊性。很有可能完全遵守额外的细节。追溯性授权不被认为是必要的。首选行动方案。修订的好处和成本：1. 不采取任何行动。这个选项的好处很少，而且可能导致更多不遵守 Def Stan 00-970 的情况。2. 部分修订 – 没有好处。3. 全面修订。全面修订将澄清 Def Stan 00-970 第 1 部分并减少歧义，从而可能提高对该文件的整体遵守程度。此处提议的变更代表当前做法，不会或几乎不会产生经济影响。实施后审查：实施后审查的时间。作者将确定变更实施的影响并考虑从实施中吸取的教训。咨询期结束时间：2012 年 10 月 28 日 此项拟议修订的咨询期将于规定日期结束。请发送您的反馈意见 v