阿德莱德大学在澳大利亚国防部的大量资助下,举办了一项强大而深入的国防相关技术基础和转化研究计划。该大学也是国防开拓者计划的主要合作伙伴,与 Go8 成员新南威尔士大学、悉尼和 50 多个行业合作伙伴一起。国防开拓者是一项开创性的研究转化计划,旨在加强学术界、工业界和国防之间的合作。该大学已成为澳大利亚政府国防工业安全计划 (DISP) 的成员近十年。
成熟模型2.0版与NSS指南保持一致的2.0版,将可见性称为可观察的伪像,这是由于企业范围内环境中的特征和事件的特征和事件所产生的。[6] ZT框架中的可见性和分析支柱通过观察所有网络组件中发生的实时通信和与安全相关的活动,从而提供了整个基础架构的健康,状态,绩效,行为和威胁见解。此支柱对于其他支柱所需的基础数据是必需的,因为它利用所有柱子的日志数据来构建整个网络中正在发生的事情的全面图片。该支柱不仅取决于其他支柱,而且还采用了自己的能力来汇集并理解收集的数据,从而对异常且潜在的恶意
由于范围广泛,AUKUS 涉及美国政府各方面的利益相关方。在行政部门,国家安全委员会和国务院(包括政治军事事务局)和国防部(包括国防部长办公室和海军部)内的一些组织都参与了 AUKUS 活动的实施。14 作为 AUKUS 努力的一部分,行政部门进行了一系列广泛的组织和程序变革,旨在确保伙伴关系的成功,包括设立新办公室和修改出口管制管理。15 谈到其广泛的范围,美国副国务卿将这些变化描述为“大规模变革”的一部分。16
应用程序安全性是通过防止应用程序或底层信息系统的安全策略出现异常来保护应用程序的能力。应用程序和工作负载支柱侧重于通过集成用户、设备、网络和环境支柱的功能来保护应用程序层的访问,以防止数据收集、未经授权的访问或篡改关键流程或服务。在先进的 ZT 基础设施中,用户对应用程序以及底层网络进行强身份验证。[11] 通过遵循 DoD CS RA 中的原则 1.1,应用程序可以进一步保护,减少攻击面,该原则规定应通过配置系统以仅提供基本功能来纳入最小特权。[7]
应用程序安全是通过预防应用程序或基础信息系统的安全策略来保护应用程序的能力。应用程序和工作负载支柱专注于通过集成用户,设备,网络和环境支柱的功能来确保访问权限,以防止数据收集,未经授权的访问或对关键过程或服务进行篡改。在高级ZT基础架构中,用户对应用程序以及基础网络都有强烈的身份验证。[11]通过降低的攻击表面进一步确保应用程序,遵循DOD CS RA的原理1.1,即通过配置系统仅提供必需功能来纳入最小特权。[7]
4. 根据第 10.1 条,POPE 是指:(a) 直接或间接拥有同一跨国集团另一组成实体的所有权权益;以及 (b) 其 20% 以上的所有权权益(其利润)由非跨国集团组成实体的人士直接或间接持有。间接所有权测试不考虑非组成实体通过 UPE 拥有的所有权权益。B 公司是 POPE,因为 (a) 它拥有 C 公司的所有权权益,以及 (b) 其 40% 的所有权权益由非 ABCD 集团组成实体的人士拥有。 C 公司也符合 POPE 的定义,因为 (a) 它拥有 D 公司的所有权权益,并且 (b) 其 40% 的所有权权益由非 ABCD 集团组成实体的人员间接拥有(通过 B 公司)。但是,D 公司不是 POPE,因为尽管其 40% 的所有权权益
为了保护数据,组织需要了解其拥有哪些数据,并跟踪其在企业内部和外部的移动方式和访问方式。跟踪数据可能是一项艰巨的任务,因此建议采用一种自动化方法来识别网络上有价值的数据或执行数据清单操作。数据保护可确保数据仅由授权实体访问。对数据的精细控制不仅可以确保企业内部的数据安全,还可以确保可以安全地与其他组织和合作伙伴共享数据以实现互操作性。实施这些活动将限制对手获取目标数据资产的能力。如果对手的攻击得逞,它还将为系统管理员提供需要缓解的受损资产的可见性。
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来源:ISO 新英格兰净能源和峰值负荷(按来源划分);2023 年的数据为初步数据,可能会发生变化;2040 年的数据基于 ISO 新英格兰 2021 年经济研究:未来电网可靠性研究第 1 阶段的情景 3。可再生能源包括垃圾填埋气、生物质能、其他生物质能、风能、电网规模太阳能、电表后太阳能、城市固体废物和杂项燃料。
摘要 - 提供的事实,例如谁制作了图像以及如何为用户提供有关视觉内容的信任决策的宝贵背景。在计算机图形的生成AI的不可阻碍的背景下,今年将超过20亿人在公开选举中投票。新兴标准和证明增强工具有望在与虚假新闻和错误信息传播中发挥重要作用。在本文中,我们对比了三种来源增强技术:元数据,指纹和水印,并讨论我们如何建立这三个支柱的互补优势,以提供强大的信任信号,以支持真实图像和生成图像所讲述的故事。除了真实性之外,我们还描述了在生成AI时代,出处还可以为新的创造创造的新模型提供基础。这样做,我们解决了通过生成AI(例如确保培训同意)以及信贷的适当归因于为培训生成模型做出贡献的创意者的其他风险。我们表明,出处可以与分布式分类帐技术(DLT)结合使用,以开发新颖的解决方案,以识别和奖励生成AI时代的创造性努力。