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数字化现代化政策/指导 - 国防部
（4）尽早与 DT 和 OT 社区合作，采用基于模型的测试和评估（5）利用模型和数字工件来规划和跟踪可靠性和其他程序技术性能指标（6）继续起草提案请求和由此产生的合同，以包含可执行的语言，并确保以适当的基于模型的格式提供可交付成果（7）促进技术交易，以更快地交付能力，从而保持领先于对手
TechnoVision 2024：航空航天和国防
浏览报告后，您将在“您的体验”容器中发现 Experience² 趋势如何支持数字连续性，这是民用航空的事实标准。然后，您将进入“物联网经济”趋势，探索低地球轨道上的新卫星星座如何提供全新服务，以改善全球行业领导者或全球部署军队的供应链。我邀请您通过访问我们的应用创新交流空间之一来发现可用的相关演示。最后，为什么不了解北约如何展示“数据共享即关怀”趋势，以管理复杂的国际生态系统中的海量和多样性数据，从而改善协作、标准并提取数据价值呢？当然，这些趋势只是本报告中包含的 37 种趋势中的三种！
具有同态加密数据空间的统一防御
联合学习（FL）促进了客户在培训共享的机器学习模型的情况下合作，而无需公开各个私人数据。尽管如此，FL仍然容易受到效用和隐私攻击的影响，特别是逃避数据中毒和建模反演攻击，从而损害了系统的效率和数据隐私。现有的范围通常专门针对特定的单一攻击，缺乏普遍性和全面的防守者的观点。为了应对这些挑战，我们介绍了f ederpography d efense（FCD），这是一个统一的单框架，与辩护人的观点保持一致。FCD采用基于行的转座密码加密，并使用秘密钥匙来对抗逃避黑框数据中毒和模型反转攻击。FCD的症结在于将整个学习过程转移到加密的数据空间中，并使用由Kullback-Leibler（KL）差异引导的新型蒸馏损失。此措施比较了本地预审最终的教师模型对正常数据的预测以及本地学生模型对FCD加密形式相同数据的预测的概率分布。通过在此加密空间中工作，FCD消除了服务器上的解密需求，从而导致了计算复杂性。我们证明了FCD的实践可行性，并将其应用于对基准数据集（GTSRB，KBTS，CIFAR10和EMNIST）上的Evasion实用程序攻击。我们进一步扩展了FCD，以抵御CI-FAR100数据集中的Split FL中的模型反转攻击。与第二最佳方法相比，我们在各种攻击和FL设置中进行的实验表明了对效用逃避（影响> 30）和隐私攻击（MSE> 73）的实际可行性和巨大性。
两栖动物和爬行动物的国防部合作伙伴...
第4集和第5集被添加到2024年的播客系列中。于2024年5月发行，第4集的重点是埃格林空军基地的网状扁平木萨拉曼德管理和研究项目。生物学家罗德尼·费利克斯（Rodney Felix）和凯利·琼斯（Kelly Jones）讨论了该项目的目的，目标和结果，以及恢复这种联邦列出的萨拉曼德物种和军事任务所带来的好处。第5集于2024年8月发行，其中包括钻石支持的Terrapin筑巢调查和海军航空站Patuxent River的保护工作。安装生物学家Jackie Smith和Rebecca Stump讨论了这项重要研究的目的，方法和结果，包括他们从学生保护协会获得的帮助。所有播客都发布在DOD PARC YouTube频道上。请继续关注2025年的更多情节。
国防采购指南第 7 章 - 英特尔支持
2019 年 8 月 7 日 — 国防部情报采购司司长：osd.pentagon.ousd- · intel.list.acq-intel.div@mail.mil。• 美国空军...