XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemThreats
网络安全与人工智能：威胁与……
截至撰写本文时，距离 Open AI 推出 ChatGPT 仅过去了几个月，距离新 GPT-4 引擎发布也仅过去了几周。各行各业对人工智能的关注是突然的，也是出乎许多人意料的。然而，在过去十年中，我们一直在逐步增加对机器学习 (ML) 技术的使用。现在路上有大量 (大多数) 自动驾驶汽车 — 就我个人而言，自 2018 年以来，我的汽车一直在驾驶我的大部分里程！我们已经看到人工智能开始改变医药和金融等行业的某些部分。亚马逊每年销售超过 50,000,000 台 Alexa 设备，为数百万家庭增加了个人人工智能助理。
恐怖主义的新兴威胁 - Coedat.nato.int
项目团队实施了德尔菲技术，使研究人员能够探索专家对恐怖主义新威胁的预测。为了进行这项研究，项目团队确定了来自非洲、亚洲、欧洲和中东的 30 位不同学科的专家，以便从他们的经验和知识中受益。受访者的专业领域涵盖生物安全和健康安全、不断变化的世界秩序、关键基础设施、网络安全、经济安全和发展、新兴技术、能源安全、环境安全、混合战争、情报、海上安全、移民、国家安全、核威胁（化学生物放射核 (CBRN)）、社交媒体、恐怖主义、激进化和恐怖主义融资。
共享经济的机会和威胁
技术的发展肯定有助于创建新的市场形式。在公认和公认的价值观（尤其是Y一代）方面，社会转型也促进了数字经济的扩展，而“访问”比“拥有”具有更多和更多的价值。共享经济是这些新趋势的一部分。因此，基于社区成员之间的商品，服务甚至资本的交换，避免传统市场的交换以及基于这些商品的共同使用，例如共享经济的替代方法，例如共享经济。这种类型的交流不是基于竞争，而是基于特定形式的合作，例如贷款，礼物，易货币，社区财产等。这些替代模型的主要目标不是收购和拥有商品，而是在真正需要时获得访问权限。
新兴技术、不断演变的威胁
引言 安全是人类的基本需求。我们希望人身安全，免受伤害，有能力养家糊口，有与需求（食物、水、衣服和住所）相关的收入安全，等等。大多数人还希望过上充实、愉快、平和的生活方式[1]。2003 年，Alkire [2] 将“人类安全”定义为：“目标……以与人类长期满足感相一致的方式保护所有人类生命的核心免受重大威胁。”当今，世界上大多数人口甚至基本需求都高度依赖大型技术系统。根据牛津词典，依赖可以定义为：“依赖或被某人或某物控制的状态”。在技术系统的背景下，依赖可能意味着不可用而产生的不良后果。依赖性也可能被故意滥用，以在某种程度上强制人们采取其他行动[3]。例如，在药物滥用方面，我们可以说对依赖性的过度依赖导致了上瘾。在技术系统领域，随着它们越来越成为日常生活的一部分，依赖性可能会带来严重后果。因此，对于一家致力于研究技术对社会各个方面的影响的杂志来说，强调“安全性”似乎非常重要。在继续之前，我们先对术语进行一些区分。技术可能意味着一个简单的系统，它以精确的（布尔）清晰度运行，不断地从简单的输入中产生无懈可击的答案。但技术也可能意味着一个在有偏见的数据集上训练过的图像识别系统[4]，它可能会复制那些策划训练材料的人的偏见[5]。我们还需要区分技术和技术系统；后者通常将人纳入其范围，而前者则专注于某个物体或人工制品。在这种情况下，依赖性与操作（运用）技术系统并有能力影响其可用性的人有关。为了说明这种差异，患者可能会认为一项显示他们是否处于 COVID 传染阶段的技术是无害的，因为“这只是另一段代码”。但同一位患者可能会对技术系统中的人持怀疑态度，因为人类有能力超越软件，将其患者状态更改为“传染性/隔离”，从而阻止他们行使公民权利 [6]。技术
2024 年节日威胁报告
• 切勿向未知来电者、通过电子邮件或短信提供一次性密码，也不要安装远程访问软件，除非得到可信系统支持提供商的指示。 • 审查账单、银行对账单和信用报告，以识别可能表明存在欺诈、身份盗窃或他人有权访问您帐户的异常情况。 • 向您的发卡机构注册购买提醒。购买提醒是可自定义的，可以通过电子邮件或短信接收，并可用于确认合法购买或通知您可疑活动。 • 在社交媒体上发帖时要小心。请注意，分享敏感的个人信息可能会为犯罪分子提供线索，让他们回答您的安全问题或编造可信的、有针对性的诈骗信息。 • 建议求职者对未在官方公司网站上列出的招聘信息、来自非公司电子邮件域的通信、付款请求或不寻常的面试程序保持谨慎。这些都是诈骗的潜在危险信号。 • 有意捐款的个人应在可信网站上研究慈善机构（例如，IRS 网站、
未来对民主的数字威胁
对于这些趋势，我们已经确定了可能有助于其未来发展并影响民主社会的驱动因素。此外，尽管这些趋势可能看起来截然不同，但它们却高度相互关联。因此，我们将它们置于背景中，并确定了可能影响未来民主的跨领域挑战。这些趋势源自当前部署的技术以及预期的进步和创新。
算法勾结而没有威胁
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖方会犯有竞争者的策略，并可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机价格一样高的利润，因此，即使第二名的推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，但即使第二名则仅在非反应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。