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撤稿说明：使用人工智能和 IoMT 进行基于量子通信的网络安全分析
出版商已与主编达成一致，撤回了这篇文章。出版商的调查发现，包括这篇文章在内的多篇文章存在一些问题，包括但不限于同行评审过程不完善、引用不恰当或不相关、包含非标准短语或不属于期刊范围。根据调查结果，出版商在与主编协商后，不再对这篇文章的结果和结论有信心。
人工智能的未来：斯坦尼斯瓦夫·莱姆在 Cyberiad 中对人工智能和网络社会的哲学愿景
摘要：展望未来总是一项冒险的事业，但预测人工智能驱动社会未来形态的一种方法是研究一些科幻作家的远见卓识的作品。当然，并非所有科幻作品都具有这种远见卓识，但斯坦尼斯瓦夫·莱姆的一些作品确实如此。我们在这里指的是莱姆探索科学技术前沿的作品以及描述机器人想象社会的作品。因此，我们研究了莱姆的散文，重点关注 Cyberiad 故事，看看当我们未来的技术社会将生命托付给人工智能技术时可能面临哪些挑战。例如，在开发人工智能系统并允许这些系统控制我们的生活时，我们应该问什么问题，我们忘记问什么问题。我们目前的技术专家在技术上磨练的头脑可能太有限，无法引导我们走向这个未来，因为基于人工智能的技术是一个相对未知的领域，就像任何新的、复杂的技术本质上一样。莱姆对以人工智能和机器人为导向的未来社会的愿景，比我们领先的技术预言家提供的当前技术愿景更深入、更细致地描绘了人工智能技术。根据莱姆的愿景，未来可能不会是人工智能驱动的涅槃。
2024报告 - 联盟网络安全状况 - Enisa
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太空和网络安全环境中的连接点和阈值
《外层空间武器条约》的规定对于指导裁军谈判会议关于防止外层空间军备竞赛议程项目的谈判至关重要，该议程旨在扩大和加强适用于太空活动的信任和安全建设措施。尽管《外层空间武器条约》并未完全禁止外层空间的军事活动，但它对各国禁止的武器系统规定了一些限制。例如，允许为军事侦察或通信目的部署卫星，这为各国解释什么是和平利用外层空间留下了空间。相反，根据第四条，各国不得在地球轨道、月球或任何其他天体上放置核武器或其他大规模毁灭性武器。在最近的讨论中，专家们认识到，对空间系统的威胁或涉及空间系统的威胁可能涉及动能和非动能手段，从而导致沿四个方向产生可逆或不可逆影响的梯度：地对空、空对地、空对空和地对地。
人工智能驱动的威胁情报，实现实时网络安全
人工智能驱动的威胁情报正在通过增强实时威胁检测、分析和响应能力来改变网络安全。本文回顾了支持威胁情报的最先进的人工智能框架、机器学习模型和工具，对该领域的当前研究进行了调查，并确定了实时网络安全的挑战和未来方向。监督学习、无监督学习、强化学习和自然语言处理 (NLP) 等技术有助于提高威胁检测的稳健性，而不断发展的框架和道德规范则指导着人工智能在安全运营中的实施。通过应对日益复杂的网络威胁，人工智能驱动的方法旨在创建一种主动、动态的网络安全态势，以跟上不断发展的网络对手。
人工智能和通用人工智能将改变大多数组织的网络安全
关于凯捷 凯捷是全球商业和技术转型合作伙伴，帮助企业加速向数字化和可持续世界的双重转型，同时为企业和社会创造切实影响。凯捷是一个负责任且多元化的集团，在 50 多个国家/地区拥有 340,000 名团队成员。 凯捷拥有超过 55 年的悠久历史，深受客户信赖，能够释放技术价值，满足他们所有的业务需求。 凯捷利用从战略、设计到工程的优势提供端到端的服务和解决方案，所有这些都得益于其在人工智能、云和数据方面的市场领先能力，以及其深厚的行业专业知识和合作伙伴生态系统。 该集团公布的 2023 年全球营收为 225 亿欧元。 实现您想要的未来 | www.capgemini.com 关于凯捷研究院 凯捷研究院是凯捷内部关于所有数字事务的智库。该研究所发布有关数字技术对大型传统企业影响的研究。该团队利用凯捷全球专家网络，与学术和技术合作伙伴密切合作。该研究所在印度、新加坡、英国和美国设有专门的研究中心。最近，独立分析师将其研究质量评为全球第一。请访问我们的网站 https://www.capgemini.com/researchinstitute/
DSO管理网络风险指南
如何响应：选择合适的PMS Carestack将最佳实践纳入其软件开发生命周期的每个阶段，从而确保通过设计安全。它遵循安全的开发实践，包括进行定期安全审核，执行代码审查以及采用安全的编码标准。这种主动的方法有助于防止在开发和部署期间出现安全问题。为了加强这种方法，Carestack对所有员工进行了定期的安全意识培训，以教育他们有关最新的安全威胁和最佳实践。这有助于创造一种安全意识的文化，并降低导致安全事件的人为错误的风险。
边境AI的安全案例模板：网络无能参数
边境人工智能（AI）系统对社会构成了越来越多的风险，这对于开发人员提供对其安全性的保证至关重要。提供此类保证的一种方法是通过安全案例：一种结构化的，基于证据的论点，旨在证明为什么与关键安全系统相关的风险是可以接受的。在本文中，我们提出了一个安全案例模板，以实现进攻性网络功能。我们说明了开发人员如何通过将主要主张分解为逐渐特定的亚索赔的模型没有能力带来不可接受的网络风险的能力，每种索赔都得到了证据的支持。在我们的模板中，我们确定了许多风险模型，从风险模型中得出代理任务，定义代理任务的评估设置，并通过评估结果将其连接起来。当前边境安全技术的要素（例如风险模型，代理任务和能力评估）都使用隐性论证来确保整体系统安全。此安全案例模板使用索赔论证证据（CAE）框架整合了这些元素，以使安全论点相干和明确。虽然围绕细节的不确定性仍然存在，但该模板是概念证明，旨在促进对AI安全案例的讨论并提高AI保证。
有关网络安全机上船上的准则
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