多哈理工大学 (UDST) 与 Mowasalat (Karwa) 签署了谅解备忘录。该协议为两个实体之间的合作和正在进行的项目制定了框架。其中包括开展研究和开发研究,特别是在道路安全和技术领域。UDST 和 Mowasalat (Karwa) 将开展许多培训交流和专业发展计划,重点关注健康、安全、环境和培训师模式。Mowasalat (Karwa) 还将为 UDST 学生提供在其校区进行实习的机会,并为 UDST 毕业生提供就业机会。该组织还将参加大学的招聘会,并将与 UDST 及其学生合作举办交通周和 Mowater 活动等解决道路安全的活动和宣传活动。(QNA) 第 3 页
AI技术的快速进步,尤其是与机器学习(ML)和深度学习(DL)相关的技术的快速进步,已大大扩大了自动化系统攻击和防御能力的范围。ml是指可以在不明确编程的情况下从数据中学习的算法,而DL通过利用复杂的人工神经网络来基于ML构建ML,以从数据中的复杂模式中学习。但是,这一进度呈现了一把双刃剑。一方面,AI增强了网络安全度量,从而能够开发出强大的预测安全系统。另一方面,它具有同等授权的网络对手,他们利用这些技术来开发可超越传统安全措施,适应新环境并以惊人效率逃避检测的恶意软件。
我们赞扬该部通过扩大对这个问题的关注并定义期望来加强网络安全。组织应采取一些关键步骤来加强其安全姿势,这将有助于完成拟议法规的指令,以制定一项网络安全计划,以确定风险,检测威胁和脆弱性,保护关键系统并从网络事件中恢复过来。该部门指出了建立网络安全基线的其他准则,例如网络安全和基础设施安全局(CISA)网络安全绩效目标(CPGS)和国家标准与技术研究所(NIST)网络安全框架(CSF)。与这些文件协调很重要。尽管这些资源提供了安全基线,但具有关键功能的实体,例如该规则范围内的实体,通常需要采取其他专门的步骤来解决独特的约束,要求和风险。
- 可接受使用标准 - 访问控制标准 - 反恶意软件和反病毒标准 - 资产管理标准 - 审计与评估标准 - 备份管理标准 - 自带设备 (BYOD) 标准 - 变更管理标准 - 配置管理标准 - 数据加密标准 - 数据保留标准 - 事件响应标准 - 信息分类标准 - 信息安全异常管理标准 - 日志记录与监控标准 - 媒体销毁与处置标准 - 网络设备管理标准 - 密码管理标准 - 物理安全标准 - 远程访问标准 - 风险评估与管理标准 - 安全软件开发生命周期 (SDLC) 标准 - 安全意识标准 - 供应商管理标准 - 漏洞管理标准 - 无线网络标准
Internet工程工作组(IETF)是创建开放协议的首映式互联网标准机构,以确保全球互联网建立在最高质量的技术标准上。这些标准是由粗略共识并由运行代码所告知的,是由来自世界各地的领先工程和技术专家的大型志愿者社区开发的。IETF流程是开放且透明的,任何人都可以自由使用IETF标准。
该文档计划于2010年1月17日在联邦公报上发布,并在https://federalregister.gov/d/2024-00749上在线提供,以及https://govinfo.gov
本摘要概述了机器学习模型在网络安全领域的有效性,并强调了可解释的AI在授权安全分析师中的重要性。随着网络威胁的复杂性和复杂性的日益增长,组织正在转向高级技术,例如机器学习,以增强其防御机制。但是,传统机器学习算法的黑盒性质阻碍了其在安全操作中的采用。本文通过为机器学习模型的决策过程提供可解释的见解,探讨了可解释的AI及其潜力解决此限制的概念。通过提高透明度和问责制,可以解释的AI为安全分析师提供必要的工具,以更好地理解,验证和信任这些模型的输出。通过研究当前的研究和行业实践,这项研究强调了可解释的AI在促进人类与机器学习算法之间有效合作的重要性,最终增强了网络安全工作。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署,坚持市场驱动与政府引导相结合,按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则,立足国内需求,放眼国际,建立新一代人工智能国家标准体系,加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准,加强标准实施和监督,推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作,注重国际国内标准协同,充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用,保障高质量发展。
本丛书旨在介绍关键基础设施系统和信息物理系统的风险、安全性和可靠性的最新研究、研究和最佳工程实践、实际应用和实际案例研究。本丛书将涵盖网络关键基础设施的风险、故障和漏洞的建模、分析、框架、数字孪生模拟,并提供 ICT 方法以确保保护和避免破坏经济、公用事业供应网络、电信、运输等重要领域。在公民的日常生活中。将分析关键基础设施的网络和现实性质的交织,并揭示关键基础设施系统的风险、安全性和可靠性挑战。通过整个云到物连续体技术的感知和处理提供的计算智能将成为实时检测网络关键基础设施中的风险、威胁、异常等的基础。并将促使采取人为和自动保护行动。最后,将寻求对政策制定者、管理者、地方和政府管理部门以及全球国际组织的研究和建议。
