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<潜入网络法医会计对... 的质量的影响
这项研究的主要目的是深入研究网络法医会计对元元政府元评估报告质量的影响。建议使用SMARTPLS 4.1.0.2软件和结构方程建模对建议的模型进行经验验证。从在公共部门组织（PSO）工作的会计师中进行的调查获得的统计数据。进行的结果分析揭示了假设构建体之间的强大和统计学意义的关联，其影响的大小。具体而言，在网络法医会计领域内，元综合报告的质量受到数字设计的法医程序和零信托治理的影响，这是最高路径系数所表明的。相反，网络反欺诈策略显示出最低的路径系数。此外，这项工作中提供的增强见解不仅为未来的调查提供了强大的基础，而且还具有帮助政策制定者和从业者确定并利用机会来增强和扩大元综合报告的质量。
可解释的网络安全人工智能。提高透明度和信任度
在当今的数字时代，网络威胁的激增使得部署先进的安全措施以保护敏感数据和关键基础设施成为必要。人工智能 (AI) 已成为网络安全领域的变革性工具，推动了能够实时识别和缓解潜在安全漏洞的复杂入侵检测系统 (IDS) 的开发。人工智能驱动的 IDS 利用机器学习算法来检测表明恶意活动的异常和模式，从而提高威胁检测的速度和准确性 (Hussain et al., 2021)。然而，对复杂的“黑盒”人工智能模型的日益依赖引发了人们对其透明度和可信度的重大担忧，尤其是在网络安全等关键应用中 (Zhang et al., 2020)。问题陈述
转录组和文本的多模式学习启用与自然语言聊天的交互式单细胞RNA-seq数据探索
此预印本版的版权持有人于2024年12月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.16.628764 doi：biorxiv Preprint
网络安全中的深度学习：增强威胁检测和响应
深度学习（DL）通过提供了用于检测和减轻网络威胁不断发展的景观的复杂工具来改变网络安全领域。本研究探讨了深度学习技术的应用，包括卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），在实时威胁检测和响应中。这些模型在识别庞大而复杂的数据集中的模式和异常方面表现出色，从而可以准确检测恶意软件，网络钓鱼尝试和内部威胁。他们自主从各种来源学习的能力，例如网络流量，用户行为和系统日志，增强了网络安全系统的疗效。尽管有这些进步，但该领域仍面临重大挑战，包括旨在利用深度学习算法脆弱性的对抗攻击。这些攻击操纵输入数据以欺骗模型，可能绕过安全机制并损害关键系统。解决此问题需要采用多方面的方法，整合强大的训练方法，数据增强和防御机制，例如对抗性训练和梯度掩盖。此外，深度学习模型的解释性和解释性对于建立信任和改善安全操作的决策仍然至关重要。本文还强调了积极的分层防御策略来抵消复杂的网络威胁的重要性。这包括将深度学习与传统的网络安全措施结合在一起，并结合威胁智力以增强系统的弹性。通过弥合最新的DL方法论与网络安全方面的实际应用之间的差距，这项研究为提高威胁检测和响应能力提供了路线图，最终有助于开发安全，适应性和弹性的网络基础设施。
覆盖报告强调在...推出网络融合中心
Mphasis 的网络融合中心旨在将网络威胁响应效率提高 60% 以上，并将对供应链漏洞的响应速度提高 50% 以上。通过这个最先进的设施，Mphasis 专注于通过漏洞模拟、泄露凭证保护、攻击面监控、供应链风险监控以及网络钓鱼检测和补救等高级功能将攻击面减少 45%。这种全面的方法使组织能够主动防御不断演变的威胁，同时优化其运营弹性。随着人工智能在网络安全领域的快速应用，Mphasis 有望推动威胁管理的变革性成果。新的网络融合中心提供 IT 和运营技术 (OT) 平台上威胁形势的 100% 可见性，解决常见挑战，例如可变威胁、内部风险暴露以及日益复杂的安全事件。
人工智能与网络安全的互动，保护未来网络
人工智能 (AI) 是一个最广泛和最具活力的领域之一，吸引了世界各地越来越多的学生、从业者和研究人员。尤其是自然语言处理，它的众多化身之一，每周都会成为新闻焦点。最近，已经发布了各种程序，使任何人都可以生成文本提示的艺术或逼真的再现。因此，公众可以亲身体验什么是人工智能。另一方面，这些人工智能可以被转移来愚弄或欺骗其他人，例如人脸生成程序，从而引发道德问题。这促使人工智能研究人员着手提高机器和深度学习算法的公平性和安全性。事实上，由于人工智能有望渗透到从医疗保健到农业或交通运输等社会各个领域，立法者对其对社会的影响持谨慎态度，并试图立法限制其使用，阻止其自动化所有复杂决策过程的能力。这就是为什么人机交互方法大多得到开发，特别是对于安全关键型应用。网络安全是另一个关键领域，它可以从人工智能方法中受益，用于恶意软件分析、入侵检测、警报关联和威胁情报等各种任务，目标是增强下一代网络的网络安全状况。它们的效率将依赖于人工智能在复杂、分布式和异构环境中发现模式并做出预测
使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视
复杂的网络威胁的扩散迫使组织采用高级解决方案来保护敏感的数据并减轻企业风险。人工智能（AI）驱动的网络安全系统已成为这项努力中的变革性工具，利用机器学习和预测分析，以检测，响应和预防网络攻击。但是，实施这些系统要求组织与合规性平衡，特别是鉴于严格的全球隐私法规，例如《通用数据保护法规》（GDPR）和《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）。本文研究了将基于AI的网络安全框架集成到企业风险管理中的战略方法。关注的关键领域包括实时威胁检测，异常识别和自动事件响应。AI分析大量数据集和识别模式的能力使组织能够主动解决漏洞，最大程度地减少停机时间并保护关键资产。此外，本文探讨了组织如何将这些框架与隐私设计原则保持一致，以确保在培养消费者信任的同时遵守数据保护法。还解决了采用AI驱动网络安全系统的挑战，包括与数据使用，算法透明度有关的道德问题以及过度依赖自动化系统的风险。来自领先行业的案例研究表明，组织如何成功实施这些系统以增强弹性并保持竞争优势。通过采用战略管理实践，包括健全的治理模型和持续监控，组织可以优化AI驱动的网络安全系统的有效性。本文得出的结论是，当经过深思熟虑的整合时，不仅可以加强企业风险的减轻风险，还支持合规，创新和长期组织增长。
汽车网络安全全面揭秘
本白皮书是驾驭汽车网络安全动态世界的战略指南。它确定了汽车制造商面临的主要挑战和机遇。它提供了涵盖整个汽车生命周期和前景的整体视图——从深度嵌入式软件 (ECU) 到车载计算机。无论您是传统制造商或供应商，还是软件驱动的初创公司，网络安全都可以为您提供战略优势。通过重新思考传统的开发流程，可以发现深远优化的巨大潜力。本文还探讨了如何通过应用四项核心安全原则来增强 DevSecOps 和 V 模型等开发方法，为汽车软件开发的安全、创新未来提供路线图。