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WatchGuard端点安全
WatchGuard的端点安全平台提供最大的保护，并具有最小的复杂性，以将猜测从端点安全性中淘汰。我们以用户为中心的安全产品和服务提供了高级EPP和EDR方法，并提供了一套安全和操作工具，可保护人员，设备以及与恶意网站，恶意软件，垃圾邮件和其他目标攻击相关的网络。由自动化，AI驱动的流程和安全分析师主导的调查服务提供独特的支持，我们的守卫EPDR和WatchGuard EDR产品提供了威胁狩猎服务和100％对应用程序的分类，并证明了所有运行应用的合法性和安全性 - 对任何实施零trust trust-trust-trust-trust安全模型的关键需求。
COVID-19 网络犯罪分析报告
新注册的恶意域名要么承载数据收集恶意软件，要么就是为获取个人身份信息而构建的，通过电子邮件、短信或电话推销等垃圾邮件活动接近受害者。2020 年 2 月至 3 月，国际刑警组织的私人合作伙伴之一 Palo Alto Networks 发现恶意注册（包括恶意软件和网络钓鱼）增长了 569%；高风险注册（包括诈骗、未经授权的货币挖掘以及有证据表明与恶意 URL 相关的域名）增长了 788%。注册量激增之前，用户对 COVID-19 相关主题的兴趣在 Google Trends 中达到顶峰，但延迟了几天 4 。
空气动力学和推进实验室手册 b. tech (iii ...
皮托管：提供普朗特皮托管来测量气流速度。翼型：翼型是二维体，流线型，因此分离仅发生在体部的极端范围内。翼型模型符合 NACA 0018 轴向弦长 16 厘米和 29 厘米，具有 12 个参数攻丝，用于压力分布研究。分离点靠近后缘，产生的工作宽度较小，从而提供低阻力。阻力系数：由于体后方出现尾流，并且流动与上表面分离，因此阻力系数在低角度时较小。翼型由干燥的柚木制成，可长期使用。
课程概述：人工智能（AI）和python的机器学习
机器学习与如何使计算机从经验中学习的问题有关。学习能力不仅是智能行为的大多数方面的核心，而且机器学习技术已成为许多软件系统的关键组成部分。例如，机器学习技术用于创建垃圾邮件过滤器，分析客户购买数据或检测信用卡交易中的欺诈。机器学习领域应对生产可以学习的机器的挑战，已成为一个非常活跃且令人兴奋的领域，并具有不断扩大的实用（和有利可图）结果的清单，许多基础理论的最新进展使许多实用（和有利可图）的结果库存。本课程将介绍构成机器学习的基本技术和算法集。
合同法和侵权法下的可解释人工智能：法律激励和技术挑战
摘要本文表明，法律可能以微妙的方式为采用可解释的机器学习应用设定了迄今为止未被认识到的激励机制。在此过程中，我们做出了两项新颖的贡献。首先，在法律方面，我们表明，为了避免承担责任，医生和经理等专业参与者可能很快就会被法律强制使用可解释的机器学习模型。我们认为，可解释性的重要性远远超出了数据保护法，并且对使用机器学习模型的合同责任和侵权责任问题有着至关重要的影响。为此，我们进行了两项法律案例研究，分别涉及机器学习的医疗和公司合并应用。作为第二项贡献，我们讨论了（法律要求的）准确性和可解释性之间的权衡，并在垃圾邮件分类背景下的技术案例研究中展示了其影响。
可配置的 AI 模型：低代码、高影响
类别/标签 为了确定我们模型的类别，我们分析了来自旅行帮助台的大量真实数据。我们观察到两个主要趋势：用户要么请求有关即将到来的旅行的帮助，例如预订航班或重新安排旅行细节，要么请求有关旅行政策的信息。除了这两个有关电子邮件发件人意图的大类之外，还添加了相关主题作为标签：航班、酒店和其他。我们还将垃圾邮件确定为一个关键类别，定义为与员工旅行无关的任何未经请求的电子邮件。我们希望将此类别纳入我们的模型，以评估其在检测每个电子邮件收件箱中常见的不需要的广告和网络钓鱼计划方面的有效性。
人工智能 - 欧洲议会
尽管人工智能给消费者带来的风险很大，但它带来的机遇也同样重要。人工智能可以帮助公民及其组织更好地利用市场上的机会，还可以抵制和应对人工智能公司不公平和非法的行为。赋予消费者权力的人工智能技术可以帮助消费者保护自己免受不必要的广告和垃圾邮件的侵害；它们可以让消费者识别出哪些情况正在收集不必要或过度的数据，哪些情况正在提供虚假和不可信的信息。基于人工智能的自动化服务，如 Claudette，可以帮助消费者及其组织检测非法合同条款并监控数据保护合规性。基于人工智能的系统可以检测违法行为、评估合规性，并在未来以自动化方式获得补救。
使用 IBM Z 上的 AI 揭开数据的神秘面纱
AI 通常被认为是包罗万象的计算机科学概念，它涉及构建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能机器。机器学习 (ML) 是 AI 的一个子集，是指一系列广泛的技术，这些技术使计算机能够使用现有数据和“训练有素”的算法或模型自行“学习”。ML 主要用于电子邮件垃圾邮件过滤、虚拟助手、推荐系统、客户服务和在线欺诈检测等。深度学习 (DL) 是一种实现 ML 的技术，它依赖于深度人工神经网络 - 大致模仿人类大脑中的神经网络 - 旨在识别数据中的隐藏模式以执行复杂任务，例如图像识别、对象检测和自然语言处理。
CERT Orange Polska 报告 2021
Emotet 的回归还是 Dridex 的新出路？ 56 Flubot - 新型移动恶意软件 58 当警惕性处于低迷状态时，CyberTarcza 苏醒过来 63 CyberTarcza - 事实与神话 66 我们的日期值多少钱 70 机器能钓鱼吗？人工智能搜索钓鱼域名 74 Monero 隐私 82 不需要的加密货币挖掘 86 WebApp 蜜罐 88 MISP – IoC 交换平台 90 迁移到公共云 – 机遇与威胁 93 我们的在线数据和购物 95 短信钓鱼和语音钓鱼越来越危险 – 该怎么办？ 96 从运营商的角度看电信欺诈。垃圾邮件和网络钓鱼的方法 98 预防和人工智能应用的前景。路由安全的发展方向 100 SIMARGL - 检测隐藏的恶意软件 105
