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NIF报告国防安全和弹性2025
Dealroom.co是一个全球情报平台，用于发现和跟踪最有前途的公司，技术和生态系统。客户包括世界许多最重要的组织，例如红杉，加速，索引风险投资，北约创新基金，北约戴安娜，欧洲国防基金，ESA，McKiney，BCG，BCG，Deloitte，Google，Google，AWS，AWS，Microsoft，Microsoft，Stripe，Stripe。
ANEX-2 AI Systems-V3.Docx
这将AI中的弹性定义为系统维持性能并从中断中恢复性能的能力，包括对抗性攻击，概念漂移和不可预见的条件。它为理解AI系统中特定于弹性的挑战奠定了基础。
在巴巴多斯建立气候弹性
“在巴巴多斯建立气候弹性 - 农业部门和教育机构的可持续水管理”旨在提高植物和牲畜农民的适应能力，从而通过可持续的水管理，增强食品安全和减少所选学校的水浪费来促进气候影响。这将通过以下三个组成部分进行：组成1：增强巴巴德农业社区采取具体行动以适应水稀缺和干旱的能力（6,350,000美元）；组件2：加强对巴巴迪亚农业社区的支持，并使用工具和材料来减轻气候变化驱动危害（2,000,000美元）；组件3：加强了保护水力的能力（300,000美元）。要求的融资概述：项目/计划执行费用：500,000美元的总项目/计划费用：USD -10,000,000实施费：850,000美元
GPG概况24 PV弹性：解决现有系统中的天气漏洞
1 Jordan，DC，Marion，B，Deline，C，Barnes，T，Bolinger，M。PV Fiff Fifferd可靠性状态 - 100 000太阳系的分析。Prog Photovolt Res Appl。2020; 28：739–754
网络弹性成熟度2：备份安全
Druva是数据安全解决方案的领先提供商，使客户能够从所有威胁中获得并恢复其数据。Druva数据安全云是一种完全管理的SaaS解决方案，可在云，本地和边缘环境中提供空调和不可变的数据保护。通过集中数据保护，Druva增强了传统的安全措施，并实现了更快的事件响应，有效的网络修复和强大的数据治理。受到6,000多个客户的信任，其中包括《财富500强》中的65个客户，在一个越来越相互联系的世界中，Druva保护业务数据。访问druva.com并在LinkedIn，Twitter和Facebook上关注我们。
关于促进供应链弹性的评论
本提交的第一部分概述了几个总体点，这些要点提供了必要的上下文，以完全构架我们更详细的评论。，重要的是要了解什么是供应链以及影响公司决策创建的因素。二，当政府和私营部门合作伙伴与有针对性的贸易伙伴制定贸易政策时，最好实现供应链的弹性，以创建一个持久，可预测的生态系统，使公司能够访问和移动所需的商品和服务，以支持其供应链，并在这些市场中保护这些市场。三，托管贸易和弹性之间存在固有的张力。最后，NFTC挑战了USTR的前提，即先前的美国贸易和投资政策创造了“竞赛倒台”，公司试图在成本最低的市场中定位生产，包括劳动力低下和环境标准。
cysiam宣布与CrowdStrike合作，以增强英国国防供应链的网络弹性
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网络弹性成熟度5：增强检测
●妥协的早期检测：在备份和生产环境中检测可疑活动的复杂监控工具，包括未经授权的更改或数据加密。●主动威胁狩猎：使用备份和其他安全数据连续搜索妥协指标（IOC），甚至在完全识别事件之前。●最小化停留时间：通过尽早发现威胁，您的团队可以更快地做出响应，减少时间攻击者必须在系统中徘徊并限制攻击的影响。●跨环境的集成威胁检测：监视和警报系统已集成，以确保立即标记生产或备份系统中违规的任何迹象，从而可以快速措施包含攻击。
评估对象对象的基于视觉模型的弹性...
摘要。鉴于对最近的基于视觉模型的大规模多模式培训及其概括能力，因此了解其鲁棒性的程度对于他们的现实世界部署至关重要。在这项工作中，我们的目标是评估当前基于视觉模型的弹性，以应对不同的对象到后环上下文变化。大多数鲁棒性评估方法都引入了合成数据集，以引起对物体特征（观点，比例，颜色）的变化或实际图像上使用的图像转换技术（对抗性变化，常见的损坏），以模拟分离中的变化。最近的作品探索了利用大型语言模式和di！使用模型来产生背景变化。但是，这些方法要么缺乏对要进行的更改或扭曲对象语义的控制，从而使它们不适合任务。另一方面，我们的方法可以诱导各种对象兼容地面变化，同时保留对象的原始语义和对象的真实性。为了实现这一目标，我们利用文本对图像，图像到文本和图像对段的生成能力自动生成广泛的对象到背景的变化。我们通过修改文本提示或优化文本模型的潜伏期和Textual嵌入来引起自然和对抗背景的变化。这使我们能够量化背景上下文在理解深神经网络的鲁棒性和一般性中的作用。我们生产了各种版本的标准视觉数据集（Imagenet，Coco），将多样的和相同的背景纳入图像中，或在背景中引入颜色，纹理和对抗性变化。我们进行了彻底的实验，并对基于视觉模型的鲁棒性与对象之间的背景环境之间的鲁棒性进行了深入的分析。我们的代码和评估基准将在https://github.com/muhammad-huzaifaa/ObjectCompose上找到。