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2024 年 Catalyst 奖团队
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通过AI和机器学习创建更快乐，更有生产力的软件工程团队
抽象软件工程是一种高度协作且具有社会互动的活动。在Covid-19期间，软件团队必定以分布式的方式工作，并且就业条件的过夜迅速变化对开发人员的生产力和福祉产生了显着负面影响。流行后，大多数团队尚未回到大流行前的工作方式，而是宁愿使用更多的虚拟工具而不是彼此见面。个人在远程工作时的福祉受到情感稳定的影响。员工之间的情绪稳定性低可能会恶化身体，社会和心理压力。许多软件公司已经认识到个人福祉对组织成功的重要性。尽管其与员工生产力和绩效的重要性和关系非常重要，但其在混合团队协作中的准确身份仍然具有挑战性。在这项研究中，我们的目标是使用人工智能（AI）和机器学习（ML）工具来研究和分析混合敏捷软件开发团队的福祉。我们将专注于检查他们的口头交流（语音），非语言提示（情感，头部运动和凝视模式）和文字交流。该分析将以Perma+4框架为指导，该框架包括积极的情绪，参与，关系，意义，成就，身体健康，心态，环境和经济安全。目标是通过连续的反馈机制将研究结果纳入团队，以提高团队的幸福和生产力。
企业平台团队如何加速 AI/ML 计划
随着 AI/ML 环境的不断扩展，负责运营的团队将大量时间用于执行手动流程、管理不一致的政策以及处理突发状况以保持服务可用性。集群漂移、配置变化和不一致的升级等因素会导致复杂性，从而分散运营团队的注意力，使他们无法关注急需基础设施来满足项目需求的数据科学团队的请求。当昂贵的 GPU 硬件上的执行时间被浪费时，团队对资源使用情况缺乏了解可能会特别成问题。
犹他州辅助技术团队 (UATT)
当被问及本学年提供的辅助技术设备或服务时，90% 的受访者表示学生使用了辅助和替代沟通方式。此外，90% 的受访者表示，辅助技术设备用于支持特定的 IEP 目标或 504 便利条件，36% 的受访者表示，辅助技术设备或服务为学生在实现 IEP 目标方面取得了重大进展。
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NSA 和 CISA 红蓝队分享十大网络安全错误配置
表 1：针对网络防御者缓解软件和应用程序默认配置的建议 ............................................................................................................................. 17 表 2：针对网络防御者缓解用户/管理员权限不当分离的建议 ............................................................................................................................. 19 表 3：针对网络防御者缓解内部网络监控不足的建议 ............................................................................................................................. 20 表 4：针对网络防御者缓解网络分段不足的建议 ............................................................................................................................. 21 表 5：针对网络防御者缓解补丁管理不善的建议 ............................................................................................................................. 22 表 6：针对网络防御者缓解系统访问控制绕过的建议 ............................................................................................................................. 23 表 7：针对网络防御者缓解薄弱或配置错误的 MFA 方法的建议 ............................................................................................................................. 24 表 8：针对网络防御者缓解网络共享和服务的 ACL 不足的建议 ............................................................................................................. 25表 10：针对网络防御者缓解不受限制的代码执行的建议 ............................................................................................................................. 27 表 11：针对软件制造商缓解已识别的错误配置的建议 ............................................................................................................. 28 表 12：面向企业的 ATT&CK 技术 – 侦察 ............................................................................. 37 表 13：面向企业的 ATT&CK 技术 – 初始访问 ............................................................................. 37 表 14：面向企业的 ATT&CK 技术 – 执行 ............................................................................. 38 表 15：面向企业的 ATT&CK 技术 – 持久性 ............................................................................. 39
NSA 和 CISA 红蓝队分享十大网络安全错误配置
表 1：针对网络防御者缓解软件和应用程序默认配置的建议 ...................................................................................................................................... 17 表 2：针对网络防御者缓解用户/管理员权限不当分离的建议 ...................................................................................................................................... 19 表 3：针对网络防御者缓解内部网络监控不足的建议 ...................................................................................................................................... 20 表 4：针对网络防御者缓解网络分段不足的建议 ............................................................................................................................................. 21 表 5：针对网络防御者缓解补丁管理不善的建议 ............................................................................................................................................. 22 表 6：针对网络防御者缓解系统访问控制绕过的建议 ............................................................................................................................................. 23 表 7：针对网络防御者缓解薄弱或配置错误的 MFA 方法的建议 ............................................................................................................................. 24 表 8：针对网络防御者缓解网络共享和服务的 ACL 不足的建议 ............................................................................................................................. 25 表 9：针对网络防御者缓解不良凭证卫生习惯 25 表 10：针对网络防御者缓解不受限制的代码执行的建议 ...................................................................................................................... 27 表 11：针对软件制造商缓解已识别的错误配置的建议 ...................................................................................................................... 28 表 12：面向企业的 ATT&CK 技术 – 侦察 ............................................................................................. 37 表 13：面向企业的 ATT&CK 技术 – 初始访问 ............................................................................. 37 表 14：面向企业的 ATT&CK 技术 – 执行 ............................................................................................. 38 表 15：面向企业的 ATT&CK 技术 – 持久性 ............................................................................. 39
重新构想医疗团队：利用患者-临床医生-AI 三元组来提高诊断安全性
一旦 AI 向临床医生发出警报，这些数据应如何呈现？随着新的数据流上线并集成到电子健康记录 (EHR) 中，我们还需要根据数据对哪些操作可能被视为适当进行教育。例如，AI 系统旨在诊断心房颤动并根据其对 CHA 2 DS 2 - VASc 评分的计算提出抗凝建议。该评分是一种临床预测规则 (CPR)，可估计心房颤动患者的中风风险。该系统还使用 HAS-BLED 评分，这是一种估计患者大出血风险的 CPR。使用该系统可能会导致显著的实践差异，具体取决于临床医生对算法的熟悉程度以及他们随后对算法建议的采纳。25
理解人机协作中的信任
随着人工智能 (AI) 越来越多地被用作商业战略的重要组成部分，在人类和 AI 队友之间建立信任仍然是一个关键问题。“我们同舟共济”项目重点介绍了当前关于人机团队 (HAIT) 信任的理论，并提出了一个研究模型，该模型整合了工业和组织心理学、人为因素工程、人机交互和计算机科学的见解。提出的模型表明，在 HAIT 中，信任涉及多个参与者，对团队成功至关重要。我们提出了三个主要命题来理解 HAIT 协作中的信任，重点关注人类和 AI 队友之间人际关系中的信任度和信任度反应。我们进一步指出，个人、技术和环境因素会影响 HAIT 中的信任关系。该项目旨在通过提出 HAIT 信任研究模型来促进开发有效的 HAIT。