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将数据保护原则应用于生成人工智能
生成式人工智能 (genAI) 系统已经问世，并将持续存在，支持个人和企业用户大规模快速地生成音频、代码、图像、文本和视频内容。在 genAI 工具广泛用于公众的短时间内，我们见证了世界各地个人和组织的广泛采用。OpenAI 的 ChatGPT 现在每周拥有超过 2 亿活跃用户，1 微软的 Github Copilot 拥有超过一百万付费用户，2 根据麦肯锡技术委员会 2024 年的一项研究，65% 的全球组织已在至少一个业务功能中采用了 genAI 系统。3 一般而言，genAI 系统依赖于通用人工智能 (AI) 模型（也称为基础模型 4），这些模型通常使用大量数据进行训练以实现各种目的。例如，大型语言模型使用来自多种来源的数十亿字节文本数据进行训练，例如来自网络的公开数据（其中可能包括个人数据）、许可数据以及学术和行业数据集。 5 从这些庞大而多样化的数据集中，genAI 模型经过训练，能够识别单词与其他数据（如图像、视频和音频）之间的统计关系，以响应各种用户提示，并做出概率预测，从而生成有用的输出。 6 此外，genAI 模型可以进一步“微调”和个性化，使用专门策划的数据，以便更好地完成特定目的。例如，genAI 模型可以使用医疗数据进行微调，以协助医生和医护人员做笔记和临床记录。 7 模型还可以个性化，以在客户参与或个性化辅导环境中回答新问题。 GenAI 系统要求用户输入提示以获得生成的输出，输入和输出有时可能包括个人甚至敏感信息。 8 在部署期间，genAI 模型可能会泄露或披露来自训练数据集的个人数据，并生成与个人相关的不准确数据（也称为“幻觉”），恶意行为者可以使用各种方法绕过为避免泄露 genAI 模型中的个人数据而设置的保护栏。因此，数据保护机构、其他监管机构以及研究人员越来越多地讨论数据保护法是否以及如何适用于 genAI 工具，这些系统可能给数据保护带来哪些新的风险，以及如何解决某些数据保护原则与 genAI 之间的潜在紧张关系。本讨论文件考虑了以下关键的隐私和数据保护概念，并探讨了如何将它们有效地应用于 genAI 模型和系统的开发和部署：
人工智能在网络安全中的应用并非炒作
同时，由于肩负着保护数十万客户的重任（而且确实有经济激励），投资高级分析的商业理由很充分。如今，机器学习 (ML) 通常用于加速识别新的网络攻击，更重要的是，用于识别与之相关的入侵指标 (IOC)。这些 IOC 构成了提供给安全部门的威胁情报更新的很大一部分
应用人工智能技术的阴暗面...
研究阶段 描述 第 1 阶段 人工智能应用的文献综述及其在营销中的挑战、障碍和风险 第 2 阶段 准备和测试专家访谈 第 3 阶段 启动专家访谈并收集信息 第 4 阶段 对访谈内容和结果进行编码和分类 第 5 阶段 评估访谈结果和内容 第 6 阶段 展示分析的发现和结论 表 1：研究方法
应用 GSD 方法的好处、经验和挑战
军事场景，也称为作战场景，通常使用不同的方式和领域特定术语来定义，这些术语主要不表达作战背景。可执行场景是机器可读的文件，用于设置模拟环境的组件。它们是定制的（地形、战斗序列、任务组织等），以允许技术架构中涉及的不同组件执行场景。概念场景弥合了作战场景和可执行场景之间的差距，并提供了场景描述，可以提高重用性，便于 SME 和建模与仿真（M&S 专家）理解，解决歧义并更好地掌握互操作性。本文重点介绍了法国陆军总司令部 (DGA) 自 2015 年以来为推进从系统工程到模拟的过渡而进行的几项经验。在 MSG-086“模拟互操作性”框架下发起的场景开发指南 (GSD) 方法为阐明如何使用北约架构框架 (NAF) 表达概念场景奠定了基础。这首先在国际作战演习“Bold Quest”的准备过程中进行了评估。由于场景描述明确，能够满足作战需求，因此致力于检查其与空中、地面和海上场景的相关性。为此，定义了一个名为“TRITON”的场景，适当的 NAF Views 证明采用这种方法对任何类型的场景都是有效的。概念场景描述是操作场景和可执行场景之间的桥梁，MSG-145“标准化 C2 模拟互操作性的操作化”决定试验这种方法，以掌握系统互操作性，目标是提供合适的 C2SIM 扩展。这导致了一项涉及战术数据链 (TDL) 参与者（真实和模拟）的实验，他们在场景执行期间需要交换作战信息。这些好处促使 DGA 开发了一套指南，用于在基于模拟的环境中掌握互操作性，无论标准是什么。它建议应用 GSD 方法并使用 NAF 视图来描述概念场景。如今，当前的工作是基于标准化场景描述来自动设置和执行模拟。这是真正利用整体方法的关键挑战。
应用 GSD 方法的好处、经验和挑战
军事场景，也称为作战场景，通常使用不同的方式和领域特定术语来定义，这些术语主要不表达作战背景。可执行场景是机器可读的文件，用于设置模拟环境的组件。它们是定制的（地形、战斗序列、任务组织等），以允许技术架构中涉及的不同组件执行场景。概念场景弥合了作战场景和可执行场景之间的差距，并提供了场景描述，可以提高重用性，便于 SME 和建模与仿真（M&S 专家）理解，解决歧义并更好地掌握互操作性。本文重点介绍了法国陆军总司令部 (DGA) 自 2015 年以来为推进从系统工程到模拟的过渡而进行的几项经验。在 MSG-086“模拟互操作性”框架下发起的情景开发指南 (GSD) 方法为阐明如何使用北约架构框架 (NAF) 表达概念情景提供了基础。这首先在名为“大胆探索”的国际作战演习的准备过程中进行了评估。由于情景描述明确，能够满足作战需求，因此致力于检查其与空中、地面和海上情景的相关性。为此
将安全实践应用于司法信息共享
《将安全实践应用于司法信息共享》由全球司法信息共享倡议 (Global)、美国司法部 (DOJ) 司法计划办公室 (OJP) 安全工作组共同制定。Global 通过一系列重要举措为其成员组织及其服务对象提供帮助。其中包括协助全球工作组。全球安全工作组 (GSWG) 是四个不同的全球工作组之一，涵盖情报、隐私和标准等关键主题。GSWG 的重点是司法机构之间可信且安全的信息交换。整个信息交换企业的安全性取决于最薄弱的环节。GSWG 追求当今增强的信息共享能力所必需的安全措施。本文档是 Global 及其司法从业人员和行业专业人士成员的成果。因此，特别感谢全球安全工作组及其成员制定并贡献本文件。Bob Brinson 先生，北卡罗来纳州惩教署信息资源首席信息官，北卡罗来纳州罗利市 Steve Correll 先生，国家执法电信系统执行董事，亚利桑那州菲尼克斯市 Fred Cotton 先生，国家司法信息和统计联合会 SEARCH 培训服务总监，加利福尼亚州萨克拉门托市 Randy Doucet 先生，部落律师，路易斯安那州库沙塔部落，路易斯安那州勒布朗市 Ken Gill 先生，技术顾问，司法援助局，美国司法部司法计划办公室，华盛顿特区 Philippe Guiot 先生，美国机动车管理者协会 IT 服务和产品副总裁，弗吉尼亚州阿灵顿市 Alan Harbitter 博士，PEC Solutions, Inc. 首席技术官，弗吉尼亚州费尔法克斯市 Joseph Hindman 先生，警务技术总监，斯科茨代尔警察局，亚利桑那州斯科茨代尔市
价值优先和行为：应用综合理论...
价值观研究的主要目标是将个人在价值观优先权上的差异与态度、行为和背景变量的差异联系起来。过去的研究通常采用两种方法之一。许多研究选择了一些单一的目标价值观，这些价值观的优先权被假定与态度、行为和感兴趣的背景变量相关，然后研究了实证关系。其他研究则更具探索性。它将价值观列表与各种其他变量联系起来，然后讨论出现的显著关联。对单一价值观关系的关注使得这两种方法都无法令人满意。我的工作试图克服这些方法。它得出了一套几乎全面的不同动机类型的价值观，这些价值观在不同文化中得到认可。每种价值观类型都由许多单一价值观表示，这些价值观组合在一起形成相对可靠的价值观优先权指数。价值体系可以被视为与行为关系的整体，从而鼓励研究人员放弃流行的单一价值观方法。
将马基雅维利式的论述应用于俄罗斯混合战争
我在此声明，本文件中的所有信息均已根据学术规则和道德行为获得和呈现。我还声明，根据这些规则和行为的要求，我已充分引用和参考了所有非本作品原创的材料和结果。
应用原则 3 的标准：重视重要的事情
7 所有估值方法都有类似的步骤，唯一显著的区别是利益相关者本身在估值中的参与程度。非货币方法以及陈述偏好和选择实验确实直接涉及利益相关者（主要来源），而基于成本的显示偏好、福祉评估和利益转移通常利用现有数据（次要来源）。使用次要来源进行估值时，建议由利益相关者样本验证价值。
在航空业中应用价值网格模型
尽管在上个世纪，通用价值链可能对汽车生产和固定电话电信等某些行业发挥了良好的作用，但我们可以看到，如今的创新正在迅速而出乎意料地发生变化。在威胁和机遇之间不断紧张的情况下，企业需要抓住机会管理风险，获得对客户需求的额外影响，并创造创造客户价值的新方法。Pil 和 Holweg 指出“打破线性链思维，从多维网格视角看待价值创造，为创新提供了最大的机会”。非线性思维的演变概念称为价值网格（Pil and Holweg，2006：73）。根据 Solberg Søilen 等人的说法。(2012:1336)，“Pil 和 Holweg 的价值网格概念主要反映了价值链模型的不恰当性，它还包含了价值网络中大多数非线性成分/思想。”