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1序言2数据科学优化简介
对抗过程。在gans，两个神经网络，发电机和歧视器中，在游戏理论竞争中，类似于Minimax游戏。发电机旨在生成类似于培训数据集的数据样本，而鉴别器则旨在在真实样本和假样品之间进行差异。这种对抗性动态驱动两个网络以连续改进：发电机试图生成越来越困难的样本，使歧视者以伪造为假的，而歧视者则努力更好地区分真实的样本与假样品。通过这个对抗过程，甘斯学会了生成高质量的现实数据样本，生成器逐渐掌握了真实数据的分布。这个最小值优化框架的基础是gan的基础，彻底改变了生成建模，从而在跨各个领域生成现实的合成数据方面取得了显着的进步。
根据现有的支付卡证书
该卡在交易时通过付款终端或ATM（现金分配器）专门连接到网络。然而，该网络专门用于处理卡付款交易。由于无法访问付款卡来存储任何新的或更改的功能，因此无法存储任何恶意软件，因此无法感染用于处理付款的其他设备。此外，在卡片介绍时，终端将进行立即的卡身份验证。假牌将要求合法卡的妥协才能窃取该卡独特的加密密钥，然后在攻击者制造或偷走的另一张卡中个性化它们。此外，付款卡不会传输容易将处理链的任何组件重定向到假服务器的数据。卡提供的唯一路由信息是锅。然而，此锅是通过银行签署的卡证书进行了认证的，该证书必须在终端使用之前得到验证。假证书需要攻击者能够打破
用于预测物种共存模式的深度生成人工智能系统
图 3 GAN16 的真实斑块和假斑块的 16 维分布在二维上的投影，其中保留了土壤类型信息，突出显示了含有石膏专属物种（Teucrium libanitis 和 Helianthemum squamatum）的斑块的位置。上图描绘了在真实斑块上计算的 PCA 的前两个主成分，总结了 16 种最常见植物物种（991 种独特组合）的存在/不存在情况，保留了有关土壤类型的信息。下图是在对 GAN16 生成的假斑块（5,679 种独特斑块组合）应用相同投影后获得的，这些假斑块是在没有任何有关土壤类型的信息的情况下训练的。可以看出，尽管 GAN16 产生了许多具有原始物种组合的假斑块，但所有包含石膏专属物种的斑块都位于与真实斑块相同的区域
多模式逼真的人工智能新闻检测
近年来，煽动性或误导性的“假”新闻内容泛滥已变得越来越普遍。同时，使用 AI 工具生成描绘任何可以想象到的场景的逼真图像也变得比以往任何时候都更容易。将这两者结合起来——AI 生成的假新闻内容——尤其有害且危险。为了打击 AI 生成的假新闻的传播，我们提出了 Mi-RAGeNews 数据集，这是一套包含 12,500 个高质量真实和 AI 生成的图像-字幕对的数据集，这些图像-字幕对均来自最先进的生成器。我们发现我们的数据集对人类（60% F-1）和最先进的多模态 LLM（< 24% F-1）都构成了重大挑战。使用我们的数据集，我们训练了一个多模态检测器（MiRAGe），与来自域外图像生成器和新闻发布商的图像-字幕对的最新基线相比，其 F-1 提高了 +5.1%。我们发布代码和数据以帮助未来检测人工智能生成的内容。1
22-1025 冈萨雷斯诉.特雷维诺 (06/20/2024)
为了支持自己的主张，冈萨雷斯声称，她审查了比尔县（城堡山所在地）过去十年的轻罪和重罪数据，她的审查发现，德克萨斯州的反篡改法规从未在该县被用来“对试图窃取不具约束力或表达性文件的人进行刑事指控”。ECF Doc. 1，第 17 页。冈萨雷斯的搜索发现了 215 起重罪起诉书，她将典型的起诉书定性为涉及“使用或制造伪造的政府身份证明文件的指控”。同上。其他重罪起诉包括伪造支票、隐瞒谋杀证据或在政府考试中作弊。根据冈萨雷斯的说法，每一起轻罪案件都涉及“伪造的社会安全号码、驾驶执照 [或] 绿卡”。同上。冈萨雷斯指出，这项研究证明，被告对她提出“虚假指控”是出于政治报复。同上，第 27 页。
人工智能驱动的医疗保健诈骗
人工智能 (AI) 是指机器被设计用来模仿人类智能。这意味着它们可以思考、学习并执行识别语音、做出决策和理解语言等任务。AI 既可用于打击医疗保险和医疗保健欺诈，也可用于实施此类欺诈。AI 被滥用于欺诈的一些方式包括生成虚假索赔、身份盗窃和深度伪造。AI 使欺诈者能够创建看似逼真的虚假医疗索赔。这些虚假索赔看起来合法且难以发现。诈骗者可以使用 AI 窃取个人身份，方法是创建真实的患者数据或生成令人信服的虚假身份来提交欺诈性索赔，从而更改其医疗身份。深度伪造技术是经过数字修改的人员视频或音频，使其看起来像是其他人，通常用于恶意或传播虚假信息。使用 AI 可以创建患者或医生的深度伪造，用于支持虚假索赔或处方。来电显示欺骗是指某人故意更改来电显示屏幕上显示的信息以隐藏其身份或冒充他人，例如医疗服务提供者、政府机构（如医疗保险或社会保障局）或甚至是您的银行。这些骗子的目的是从毫无戒心的受害者那里窃取敏感的财务和医疗信息。接到与来电显示不符的陌生号码打来的电话时，务必小心谨慎，因为这些电话可能是欺骗电话。
针对格陵兰的网络威胁
试图影响丹麦王国 2019 年 11 月，一封据称由时任格陵兰外交部长 Ane Lone Bagger 写给美国参议员 Tom Cotton 的假信在互联网上流传，这封假信试图影响丹麦王国。信中提到了格陵兰与美国的合作、未来对格陵兰独立的投票以及就格陵兰地位和美国支持达成的具体协议等问题。传播这封假信很可能有双重目的，即在丹麦王国制造分裂，并让丹麦和美国对后者在北极的意图产生不信任。
人工智能、CHATGPT 和 DEEPFAKES
1 Bibhu Dash & Pawankumar Sharma，《ChatGPT 和 Deepfake 算法是否危及网络安全行业？评论》，10(1) I NT'L J. OF E NG'G & A PPLIED S CI. 1 (2023 年 1 月 16 日)，https://www.ijeas.org/download_data/IJEAS1001001.pdf [https://perma.cc/7VPT-BUZ5]（讨论技术如何利用机器学习来操纵图像和视频，从而危及区分真假图像的能力）。 2 例如，请参阅 Robert McMillan 等人的《新的 AI Deepfakes 使 2024 年选举复杂化》，《华尔街日报》，2024 年 2 月 16 日（讨论随着 Deepfakes 的传播，AI 如何对选民投票率产生不利影响）。 3 例如，请参阅 Ashley Belanger 的《少年男孩使用人工智能制作同学的假裸照，引发警方调查》，A RS T ECHNICA (2023 年 11 月 2 日)，https://arstechnica.com/tech-policy/2023/11/deepfake-nudes-of-high-schoolers-spark-police-probe-in-nj/ [https://perma.cc/PM46-YPPM]（最后访问时间为 2024 年 2 月 18 日）（讨论少年如何使用人工智能图像生成器制作和分享女同学的假裸照）。