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使用生成式人工智能检查用户界面对信任和交互的影响
本论文研究了不同的用户界面 (UI) 设计如何影响用户对生成式人工智能 (AI) 工具的信任。我们进行了一项实验，采用绿野仙踪方法测试了三种具有不同 ChatGPT UI 变体的工具的信任级别。来自不同学科的九名志愿大学生参加了实验。我们使用问卷来评估参与者在与每种工具交互后以及与所有工具交互后的信任感知。结果表明，参与者之间的信任水平受到生成式 AI 的 UI 设计的影响，尤其是头像设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者认为 ChatGPT 与其他工具相比最值得信赖。结果还强调了对话界面在与生成式 AI 系统建立信任方面的重要性，参与者表示更喜欢促进自然和引人入胜的交互的界面。该研究强调了 UI 对信任的重大影响，旨在鼓励对生成式 AI 更加谨慎的信任。
通过Colortokens Zero Trust微分类保护Epic系统
•和第三，如果不使用EPIC选项，我们将研究连接到EPIC系统的辅助系统和相关部门，例如PACS以及可能的放射学，实验室或药房系统。这些辅助系统是医院的合作伙伴组织，可能存在遗传的风险，或者是与Epic接触的内部医院申请。但是，今天可能无法将代理放置在设备上以启用保护，因此，仅使用Epic桥接的辅助系统与EPIC的接口，因此可以利用这些策略性接口限制访问权限。
Michele Williams诉Morgan State University，等，Misc。 ...
Trusted Science and Technology Inc.，诉Nicholas Evancich等人。nos。38＆1437，9月术语。2023 Leahy的意见，J。证人>令人信服的证词>传票>寻求证词的相关性，实质性和可接受性；必要性> nonorties一个人（包括非政党）根据马里兰州规则2-510（f）对抗的能力表明，传票所寻求的发现超过规则2-402的界限，包括所寻求的发现与行动中所涉及的主题无关。]” MD。规则2-402（a）。证人>令人信服的证词>传票>寻求证词的相关性，实质性和可接受性；必要性> nontarties巡回法院在不考虑上诉人非政党的反对意见的情况下，违反了上诉人非政党的生产犯了错误。
2025 年全球数字信任洞察 - 马来西亚亮点
注：*12 项网络弹性行动包括：向外部利益相关者（监管机构、投资者）报告；建立弹性团队，成员来自业务连续性、网络、危机管理等职能部门；与当地执法部门建立关系，以协助分析和响应；确定关键业务流程；为 IT 损失场景制定网络恢复剧本；与主要技术提供商建立协议以协调事件响应；进行桌面练习和模拟；通过正式流程与业内同行共享信息，以防止系统性风险；实施网络恢复技术解决方案（包括不可变备份）；映射技术依赖关系；实施工具以提高运营技术（OT）资产的可见性；部署量子计算以实现网络防御和弹性。
东盟领先，最受信任的物流和供应链解决方案提供商
•第一个自由区公共冷藏•第一个ASRS公共冷藏•最大的服务能力100,000吨•储存温度从25c到-40c•迷你加工厂•冷链运输，快速交付和跨境•冰链行业的出色标准，即ISO9001：2015，ISO14001：2015，GMP，MSC，ASC，EST，EST，HALAL，FSSC22000，HACCP等。ISO9001：2015，ISO14001：2015，GMP，MSC，ASC，EST，EST，HALAL，FSSC22000，HACCP等。
校准对人工智能辅助决策的信任
随着人工智能产品的普及，人类和人工智能越来越多地合作做出决策。为了使这种类型的合作取得成功，人类需要了解人工智能的能力，以便有效地校准他们的信任。在这些合作关系中，以人类可以理解的方式解释决策和预测至关重要，以鼓励信任校准。可解释人工智能领域专注于将可解释性融入人工智能，但旨在使人工智能模型更具可解释性。因此，这项研究通常从以模型为中心的角度而不是以人为中心的角度来处理解释。与此同时，行业研究人员已经制定了指导方针，以帮助界面设计师有效地生成用户友好的解释。然而，这些指导方针通常过于宽泛，无法有效指导行业设计师的日常工作。我们的研究通过两种方法解决了这一差距：一个实证实验，研究人们如何回应解释以及哪些类型的解释对信任校准最有帮助；以及一个教育资源，帮助行业设计师了解用户可能有什么问题，以及使用环境如何影响他们可能使用的解释。我们的实验结果表明，解释并不总是有助于信任校准，实际上可能会损害信任校准，尤其是面对自我能力较低的新手用户时。我们对行业设计师进行的探索性访谈和可用性测试表明，人们渴望一种全面但易于访问的教育资源，以转化我们实验等研究并指导可解释的 AI 产品界面的设计。关键词
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
信任人工智能：对公众看法的定性探索和对风险和福利的接受
本文旨在研究民众对人工智能（AI）的危险和优势的看法，以及这些看法对AI的信任和接受的影响。对来自加利福尼亚州旧金山的90名参与者进行了采访，并对他们的反应进行了定性分析，从而引起了积极和负面影响的有趣组合。虽然新机会被认为是有帮助的，尤其有助于使生活更加方便并帮助一方面解决世界的问题，但AI被认为会带来一些负面后果。大约有60％的人担心AI取代工作人员的可能性，有47％的人关心其偏见的可能性，而52％的人关心其侵犯Peo-Ple的隐私的可能性。关于特定素质，信托被确定为重要措施。58％的参与者质疑AI行动及其目标的开放性。此外，有62％的参与者在AI开发和使用方面的治理和披露方面表现出很高的兴趣。这项工作提供了有关以下事实的见解：有必要通过建立较高水平的透明度，道德标准来提高公众对AI的信任。所有这些见解都必须扩展有关AI治理的讨论，并强调我们必须在该领域中实现创新，同时考虑到某些关键价值观。
将于2025年3月11日发布，Profenrun和Cryptonext安全宣布量子安全可信执行环境（TEE）的战略合作伙伴关系
巴黎，法国 - 2025年3月11日 - Provenrun和Cryptonext很高兴宣布旨在增强嵌入式部门的安全解决方案的战略合作伙伴关系。 这项合作将使Provenrun添加Cryptonext的量词后加密（PQC）组件（PQC）组件到其可信赖的应用程序的目录中，使客户能够无缝整合尖端的安全技术。 通过量子计算的出现来应对量子威胁，传统的加密方法正在过时。 Cryptonext是Quantum Crypto敏捷性的领导者，提供了旨在减轻这些威胁的创新解决方案。 通过合并Cryptonext的PQC组件，ProvenRun将为其客户提供未来的安全措施，以确保长期保护防止不断发展的网络威胁。 对关键行业的未来防护安全性与两家公司的目标相吻合，以长期为受信任行业的客户提供服务，尤其是在汽车和国防部门。 ProvenRun在安全性软件解决方案方面的专业知识，再加上Cryptonext的高级加密技术，将为客户提供一个全面且强大的安全框架。 先进的安全操作系统/受信任的执行环境（TEE）的长期Provenrun Provencore的战略联盟现在将包括Cryptonext的PQC产品。 Provencore（为了为IoT设备提供无与伦比的安全性提供安全性）是第一个实现正式验证并持有享有声望的常见标准EAL7认证的操作系统。巴黎，法国 - 2025年3月11日 - Provenrun和Cryptonext很高兴宣布旨在增强嵌入式部门的安全解决方案的战略合作伙伴关系。这项合作将使Provenrun添加Cryptonext的量词后加密（PQC）组件（PQC）组件到其可信赖的应用程序的目录中，使客户能够无缝整合尖端的安全技术。通过量子计算的出现来应对量子威胁，传统的加密方法正在过时。Cryptonext是Quantum Crypto敏捷性的领导者，提供了旨在减轻这些威胁的创新解决方案。通过合并Cryptonext的PQC组件，ProvenRun将为其客户提供未来的安全措施，以确保长期保护防止不断发展的网络威胁。对关键行业的未来防护安全性与两家公司的目标相吻合，以长期为受信任行业的客户提供服务，尤其是在汽车和国防部门。ProvenRun在安全性软件解决方案方面的专业知识，再加上Cryptonext的高级加密技术，将为客户提供一个全面且强大的安全框架。先进的安全操作系统/受信任的执行环境（TEE）的长期Provenrun Provencore的战略联盟现在将包括Cryptonext的PQC产品。Provencore（为了为IoT设备提供无与伦比的安全性提供安全性）是第一个实现正式验证并持有享有声望的常见标准EAL7认证的操作系统。此集成为客户提供了量子安全性和加密敏捷性的无缝过渡，以确保其系统保持安全
6G分布式云环境的智能信任和安全编排
通过交换网络威胁情报以提高零信任的本地信任评估能力，通过交换网络威胁情报，是多个利益相关者之间的协作信任与安全体系结构信任。多方面且普遍的监控系统，用于服务于网络威胁智能，以进行信任评估，并在6G云/边缘连续体上进行安全决策。一个信任模型，该模型考虑了服务的概念，供应链和执行环境以及与安全合规性服务运营（NIS2 Framework）涉及的利益相关者的身份管理服务操作中涉及的几个利益相关者之间的信任关系以及通过基于属性的访问访问控制（ABAC）模型之间的几个利益相关者之间的信任关系。通过通行可编程模型服务