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2024 当前财政年度报告：国防科学委员会
目的？国防安全委员会通过国防部研究与工程部副部长（USD(R&E)）向国防部长和副部长和/或国防部副部长提供建议；涉及科学、技术、制造、采购流程以及国防部特别关注的其他事项。国防安全委员会通过经批准的参考条款（ToR）指导研究，直接支持国防战略和国防部的首要任务。通过讨论和审议，国防安全委员会以简报和报告的形式提供独立的建议和推荐。
在AI案件中，版权所有者的早期胜利，因为法院拒绝合理使用辩护
重新考虑直接版权侵犯的问题，法院认为罗斯直接侵犯了2,243个Westlaw Headnotes。在先前的裁决中，法院拒绝裁定直接侵权，而陪审团将需要确定Westlaw Headnotes是否足够原始，以便首先是值得的版权保护。在更新的意见中，法院裁定，标题和关键数字系统实际上是原始的，以地标Feist出版物案为原始，通常引用了以下主张，即版权的“独创性门槛非常低”，只需要'一些最小的创造力……。一些创意火花。'” Feist Publications，Inc。诉农村电话服务。Co.，499 U.S. 340（1991）。 比喻了通过大理石雕刻的雕塑家将头脑的表达的过程比喻为Bibas法官写道：“雕塑家通过选择要切掉的东西以及将其留在原地的东西来创建雕塑……。。Co.，499 U.S. 340（1991）。比喻了通过大理石雕刻的雕塑家将头脑的表达的过程比喻为Bibas法官写道：“雕塑家通过选择要切掉的东西以及将其留在原地的东西来创建雕塑……。也是如此，即使是从意见中逐字提取的头条也是整体精心挑选的一部分。”但是，欣赏这一推理的限制，法院拒绝就逐字化副本的头脑提出简易判决
在AI案件中，版权所有者的早期胜利，因为法院拒绝合理使用辩护
重新考虑直接版权侵犯的问题，法院认为罗斯直接侵犯了2,243个Westlaw Headnotes。在先前的裁决中，法院拒绝裁定直接侵权，而陪审团将需要确定Westlaw Headnotes是否足够原始，以便首先是值得的版权保护。在更新的意见中，法院裁定，标题和关键数字系统实际上是原始的，以地标Feist出版物案为原始，通常引用了以下主张，即版权的“独创性门槛非常低”，只需要'一些最小的创造力……。一些创意火花。'” Feist Publications，Inc。诉农村电话服务。Co.，499 U.S. 340（1991）。 比喻了通过大理石雕刻的雕塑家将头脑的表达的过程比喻为Bibas法官写道：“雕塑家通过选择要切掉的东西以及将其留在原地的东西来创建雕塑……。。Co.，499 U.S. 340（1991）。比喻了通过大理石雕刻的雕塑家将头脑的表达的过程比喻为Bibas法官写道：“雕塑家通过选择要切掉的东西以及将其留在原地的东西来创建雕塑……。也是如此，即使是从意见中逐字提取的头条也是整体精心挑选的一部分。”但是，欣赏这一推理的限制，法院拒绝就逐字化副本的头脑提出简易判决
机器学习的对抗性攻击与防御
近年来，物联网设备的数量无疑呈爆炸式增长，达到数十亿台。然而，随着这一发展，一些新的网络安全问题也随之出现。其中一些问题是未经授权设备的部署、恶意代码修改、恶意软件部署或漏洞利用。这一事实促使人们需要基于行为监控的新设备识别机制。此外，由于该领域的进步和处理能力的提高，这些解决方案最近利用了机器和深度学习 (ML/DL) 技术。相比之下，攻击者并没有停滞不前，他们开发了针对上下文修改和 ML/DL 评估规避的对抗性攻击，并将其应用于物联网设备识别解决方案。然而，文献还没有详细分析这些攻击对个人识别解决方案的影响及其对策。这项工作探讨了基于硬件行为的个人设备识别的性能，它如何受到可能的上下文和 ML/DL 重点攻击的影响，以及如何使用防御技术提高其弹性。在这个意义上，它提出了一种基于硬件性能行为的 LSTM-CNN 架构，用于个人设备识别。然后，使用从运行相同软件的 45 台 Raspberry Pi 设备收集的硬件性能数据集，将最常见的 ML/DL 分类技术与所提出的架构进行了比较。LSTM-CNN 改进了以前的解决方案，在所有设备上实现了 +0.96 的平均 F1 分数和 0.8 的最低 TPR。之后，对之前的模型应用了以上下文和 ML/DL 为重点的对抗性攻击，以测试其稳健性。基于温度的上下文攻击无法破坏识别，但一些 ML/DL 最先进的逃避攻击是成功的。最后，选择对抗性训练和模型蒸馏防御技术来提高模型对逃避攻击的弹性，将其稳健性从高达 0.88 的攻击成功率提高到最坏攻击情况下的 0.17，而不会以有影响力的方式降低其性能。
联合-IHEDN和新闻评论的生存“国防
https://www.union-ihedn.org/横幅出现，单击页面，并向您保证访问：人类机器人机器人Atlas，由于AI（ZDNET韩国）（ZDNET韩国），将其限制（ZDNET'Shin Young-bin。07.02.2025）机器人技术服务中的人工智能？波士顿动力学使用加强学习来跨越盖子，以推动您的地图集机器人。波士顿动力学在其“地图集”人形机器人的开发方面迈出了新的一步。该公司已宣布与机器人和AI研究所（RAI）建立战略合作伙伴关系，以通过加强其双头机器人来整合学习。找到此链接的整篇文章：https：//www.zdnet.fr/actualites/atlas-lerebre-rebre-robot-humanoide-repousse-repousse-repousse-ses-limites-rimites-a-limites-a-lia-405937.htm