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人格证明：面部身份和真实性......
乍一看，这七张 Facebook 资深高管谢丽尔·桑德伯格 (Sheryl Sandberg) 的照片一模一样，据推测是她参加 2017 年达沃斯世界经济论坛难民模拟活动时拍摄的。仔细观察后，可以发现桑德伯格的面部特征已被改变。威廉·维贝 (William Wiebe) 使用了一种在护照伪造者中很常见的人脸变形技术，该技术结合了从暗网上获取的护照和国民身份证中的生物特征数据。生成的每张图片的标题都基于这些被盗身份。维贝预见到了 NFT 推动的虚拟身份交易，将两个数字身份市场（暗网和社交媒体）结合在一起，以重申人体在日益受数字身份控制的空间中的中心地位。
多云中的身份管理和访问控制
“边界不再只是企业 [数据中心] 的物理位置，边界内部也不再是托管个人计算设备和企业应用程序 [微服务] 的神圣安全场所。”BeyondProd 文档，来自 Google https://cloud.google.com/security/beyondprod/
共享经济与公平、身份和奖励
引言近年来，劳动世界发生了重大变化。长期以来，人们一直关注较为传统的工作形式，例如全职工厂和办公室工作，以及它们的合同关系和管理。然而，一直有一些工作被贴上“非传统”工作形式的标签。为了描述工作性质的变化，不仅在日常用语和媒体中，而且在学术界，一系列术语被越来越多地使用，而且经常互换使用。这些术语包括零工、按需工作、自由职业、合同或其他非永久性工作。共享经济的概念被定义为通过数字平台共享商品和服务用于商业和非商业目的，而无需转移所有权（Acquier 等人，2017 年；Benoit 等人，2017 年；Klarin 和 Suseno，2021 年），被认为是这些“非传统”工作形式的总称。这涵盖了从住宿、交通、旅行、耐用品和消费品到专业和个人服务等领域的商品和服务共享。共享经济的关键要素是从拥有商品和资源转变为共享（Belk，2014 年；Gerwe 和 Silva，2020 年）。共享经济本质上创造了一种新的商业模式，使个人能够协作利用“闲置”资产和服务，并促进全球范围内的广泛交流（Eckhardt 和 Bardhi，2015 年）。学者们已经注意到共享经济如何促进创新（Weber 等人，2019 年）并实现点对点共享，从而使用户可以访问服务和提供这些服务的“所有者”（Benjaafar 等人，2019 年）。共享经济研究还强调，新型经济降低了用户和提供者的交易成本（Lamberton 和 Rose，2012 年；Munger，2018 年），并促进了灵活的工作安排（De Stefano，2015 年；Sundararajan，2016 年）。无处不在的廉价技术的快速发展和传播意味着非传统工作在范围和影响力上都更加普遍。早期的一个例子是“Mechanical Turk”，这是亚马逊自 2005 年成立以来拥有和运营的一个网站。这个名字来源于一种 18 世纪的国际象棋设备，挑战者在与土耳其人竞争，他们以为自己是在与一台机械化的自动化机器竞争。然而，这只是一种假象，因为事实上挑战者是在与隐藏在里面的人竞争。该平台旨在通过将想要进行研究的人与愿意做研究的人联系起来，利用人类可以轻松完成某些计算机难以完成的任务这一事实。技术无疑充当了中介的角色，以平台的形式，充当了提供商和用户之间的桥梁（Kumar 等人，2018 年）。这种商业模式由两家硅谷初创公司推广，即 2007 年的 Airbnb 和 2009 年的 Uber，如今，共享经济的平台提供商和参与者越来越多。共享经济（包括零工）的概念不仅被媒体报道，还渗透到流行词汇和文化中，例如电影。肯·洛奇在 2019 年的《对不起，我们错过了你》就是一个很好的例子。这部电影生动地描绘了零工经济中的家庭生活，包括包裹递送公司和护理提供者。
身份和想象行动的统一框架...
摘要 — 我们提出了一个统一的深度学习框架，用于基于脑电图 (EEG) 信号识别用户身份和识别想象动作，以用作脑机接口。我们的解决方案利用一种新颖的移位子采样预处理步骤作为数据增强的形式，并使用矩阵表示来编码多电极 EEG 信号固有的局部空间关系。然后将生成的类似图像的数据输入到卷积神经网络以处理局部空间依赖性，并最终通过双向长短期记忆模块进行分析以关注时间关系。我们的解决方案与最先进的几种方法进行了比较，在不同任务上表现出相当或更优异的性能。具体而言，我们在动作和用户分类任务中都实现了 90% 以上的准确率。在用户识别方面，在已知用户和手势的情况下，我们的等错误率达到 0.39%，在更具挑战性的未知用户和手势的情况下，我们的等错误率达到 6.16%。我们还进行了初步实验，以便将未来的工作引导到依赖于一组精简的 EEG 电极的日常应用。
心灵上传的伦理：个人身份
1 弱人工智能或狭义人工智能的例子；谷歌搜索引擎、自动驾驶汽车、Siri 或 Alexa 等虚拟助手等，一般而言，人工智能仅针对狭义用途进行编程。2 强人工智能或通用人工智能是一种理论上具有与人类同等智力的人工智能，最初就像一个没有知识的孩子，然后随着时间的推移利用其自学功能进行学习。3 人工智能假设超越人类智能并变得无法控制和不可逆转的阶段。
预防内部身份盗窃相关犯罪
摘要................................................................................................................................ II
在芝加哥地区验证战士身份量表...
摘要 本研究考察了美国军人样本中军人身份测量的心理测量特性。验证性因素分析为军人身份的多维性提供了额外的支持。相关性分析表明，军人身份的各个领域与部署后调整以及其他心理健康指标密切相关。重要的是，身份子量表与结果变量之间的关系在强度和方向上因身份形式而异，这支持了军人身份的多维结构。需要进行更多研究来确定最突出的身份领域以及身份在退伍军人功能中的临床和理论意义。
心理隐私是个人身份的组成部分吗？
的旨在最大程度地减少脑部疾病和疾病（如痴呆，慢性疼痛，抑郁，成瘾，成瘾和自闭症）等全球范围内的显着影响和经济影响，近年来出现了几项国家和地区研究项目，以改善我们对脑功能和功能障碍的理解。这些项目促进了神经技术和技术的发展，这些技术和技术在分析有关神经活动模式的数据或通过“转录”心理状态来解码有关精神状态或过程的信息的意义上，通过解码有关精神状态或过程的信息来解码有关精神状态或过程的信息，通过调整Neural Computation来解码有关过程。这些技术及通过它们获得的知识对于实现脑疾病的新疗法至关重要，因此在伦理上是由利益的生物伦理学原则在道德上激发的。但是，有人认为，它们还带来了必须在监管层面上解决的新神经伦理挑战。最近，Yuste等。（2021）建议，需要进一步扩展和/或指定现有的国际人权，因为它们以非常一般的术语来解决人类生活的某些道德相关方面，通常会易于解释，并规范神经技术的影响需要更大的特定城市。讨论最多的神经视线之一可能是心理隐私。这是我们应该控制访问神经数据的访问以及有关我们的心理过程和可以通过分析可以获得的状态的信息的想法。关键问题是心理隐私是否与其他形式的隐私不同。遵循这一想法，智利，巴西和西班牙等国家正在为调节神经技术（也称为“神经照射”）的特定权利。其中一些提案的灵感来自于Morningside组（由神经科学家Rafael Yuste领导的跨学科小组）开发的框架，该框架介绍了五个关键的神经视频：个人身份的权利，自由意志的权利，自由意志的权利，具有对认知能力增强技术的权利的权利，是对认知能力的访问权利和反对精神的权利和权利保护的权利和Alg salg和Alg and and Algias的权利。The “mind-reading” neurotechnologies that could put mental privacy at risk consist of a wide variety of applications, including not only the interpretation of neural activity patterns in isolation (e.g., determining what I am thinking about without using any external cue), but also the use of neural responses to consciously perceived stimuli (e.g., P300 signals) for identifying experiences of recognition ( Rissman et al., 2010 ),以及使用潜意识刺激来检测性偏好（Wernicke等，2017）和移情反应（Chiesa等，2017）。特别是，我们需要确定与其他类型的个人信息相比，神经数据和心理信息是否需要更严格的保护。我将阐明并支持一项建议，表明心理隐私需要特殊待遇，因为它与个人身份的相关方面有关。