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Eversource 削减电网支出；公司暗示此举可能会增加停电次数和持续时间
气候、清洁能源和康涅狄格州 1 月 6 日，星期一，中午 12 点至下午 1:30，在线 康涅狄格州正在落后，需要采取行动确保在迅速升级的气候危机面前社区健康、安全和有韧性。 加入塞拉俱乐部参加以下活动之一，讨论气候变化的原因和影响、康涅狄格州在解决该问题方面所做的努力以及可以实施的解决方案。 注册 CTLCV 环境峰会 1 月 7 日，星期二，上午 9:30 至下午 3 点，布什内尔，166 Capitol Ave，哈特福德 今年是第 25 周年年度环境峰会，这是将倡导者、立法者、政策专家和热情的社区成员聚集在一起规划康涅狄格州环保运动未来的里程碑。四分之一个世纪以来，峰会一直是学习、协作和行动的首要空间。展望 2025 年的立法会议，今年的活动将比以往任何时候都更具影响力了解影响康涅狄格州未来的最大环境挑战和机遇。与立法者、倡导者和社区领袖合作，制定有效的解决方案。根据政策专家和基层领导人的见解为即将召开的立法会议做计划。 注册可持续航空燃料：它们能实现 2050 年气候目标吗？ 1 月 8 日，星期三，晚上 7 点，在线 关于“可持续航空燃料”未来的研究和政策讨论大部分由航空业资助。本次网络研讨会的参与者是未获得航空业支持的独立研究人员。主题包括：可持续航空燃料 (SAF) 的科学；SAF 的类型、其发展阶段、前景和局限性；基于农作物的生物燃料及其对土地利用和资源的影响；以及可持续航空燃料作为一项政策问题：有哪些权衡？
了解工作场所的人工智能身份威胁
摘要 人工智能 (AI) 正越来越多地融入企业，以促进人机团队之间的协作并协助员工完成与工作相关的任务。然而，引入人工智能可能会对员工对工作的认同产生负面影响，因为人工智能有望从根本上改变工作场所和职业，加剧个人对被取代的恐惧。为了拓宽对人工智能身份威胁的理解，本研究的结果揭示了人工智能身份威胁在工作场所的三个主要预测因素：工作变化、地位丧失和人工智能身份预测工作场所的人工智能身份威胁。本研究通过扩展我们对与人工智能在工作场所合作的理解来丰富信息系统文献，以推动该领域的未来研究。研究人员和从业人员了解员工身份在与人工智能合作时的影响，并理解在工作场所引入人工智能时哪些因素是相关的。
Valentina Dragos、Bruce Forrester、Kellyn Rein。混合 AI 是否适合混合威胁？来自社交媒体分析的见解。2020 IEEE 第 23 届信息融合国际会议 (FUSION)，2020 年 7 月，南非鲁斯滕堡 (Virtuel)。 pp.1-7, 10.23919/FUSION45008.2020.9190465. hal- 03212312
摘要 — 社交媒体为真正互联的世界创造了机会，改变了人们沟通、交换思想和组织虚拟社区的方式。了解在线行为和处理在线内容对于安全应用都具有战略重要性。然而，大量、嘈杂的数据和主题的快速变化带来了挑战，阻碍了分类模型的有效性和语义模型的相关性。本文对用于分析社交数据流的监督、非监督和语义驱动方法进行了比较分析。本文的目标是确定实证研究结果是否支持增强决策支持和模式识别应用。本文报告了使用各种方法来识别社交数据集合中隐藏模式的研究，其中文本高度非结构化，带有多种模态，并且可能具有不正确的时空标记。结论报告指出，在挖掘社交媒体数据时，机器学习模型和语义驱动方法的脱节使用存在一些弱点。索引词 — 社交网络、混合人工智能、国防和安全
新的防御，新的威胁
我们最近的 Gen AI 研究显示，82% 的公司计划在未来 1-3 年内整合 AI 代理，以开发自动化并提高效率。行业估计，2024 年 AI 代理市场价值约为 51 亿美元，预计到 2030 年将增长到 471 亿美元（复合年增长率为 44.8%）。2 Salesforce 和微软最近的公告支持了这些预测。例如，微软最近推出的 Magentic-One 是一个新的开源多代理框架，旨在管理复杂的多步骤任务。它具有一个“编排器”代理，可指导专门的代理（Websurfer、FileSurfer、Coder 和 ComputerTerminal）提高数据分析和信息检索等日常任务的生产力和效率。3
估计土狼饮食和对威胁的捕食
随着由于气候变化和人类对景观的修改，世界继续变化，一些物种已受到威胁或灭绝，而另一些物种在这些新条件下蓬勃发展。土狼（Canis Latrans）自1900年代初以来就扩大了整个北美的范围，并于1970年代到达马萨诸塞州科德角。位于鳕鱼外角的鳕鱼角国家海滨是一个受保护区域，其中包含两个威胁性shore鸟物种的重要嵌套栖息地：最小的tern（胸骨antillarum）和管道plover（Charadrius Melodus）。人类的景观修饰，捕食和其他因素导致两种栖息地物种的下降和范围下降。土狼是一种机会主义的杂食动物，消耗了其环境中最容易获得的东西，包括潜在的shore鸟。然而，该生态系统中土狼捕食的毛鸟捕食程度仍然未知。为了了解土狼对受保护的海鸟的潜在影响，我们使用DNA元法编码分析了土狼饮食。这项研究的目标是（i）评估受威胁的海鸟对土狼饮食的存在和贡献，以及（ii）检查土狼饮食中的季节性和基于性别的变化。，我们在2022年秋天（景观上不存在海岸鸟）和2023年夏季（当时在景观上存在海岸鸟）并使用metabarcododing估算饮食饮食组成。我们首先将scat样品构成，以确认物种并基因分类，以识别性别和个体。我们使用样品子集的元法编码来识别shore鸟和其他脊椎动物的存在。总共我们在秋季收集了215个SCAT样本，在夏季收集了213个SCAT样本，分别确定了57个和55个独特的人（两个季节中检测到的21个人）。我们选择了从尽可能多的不同个体中选择的样品来进行元编码，从而从每个独特鉴定的土狼中提供至少一个样本。
2024 年 12 月 16 日第 2024/3183 号理事会实施条例 (EU)，实施第 269/2014 号条例 (EU)，关于针对破坏或威胁乌克兰领土完整、主权和独立的行为采取限制措施
(2) 欧洲理事会在 2024 年 10 月 17 日的结论中重申坚决谴责俄罗斯对乌克兰的侵略战争，这明显违反了《联合国宪章》，并重申继续支持乌克兰在其国际公认边界内的独立、主权和领土完整。欧洲理事会还表示，联盟准备进一步限制俄罗斯发动战争的能力，包括实施进一步制裁并采取措施打击规避措施，包括通过第三国。
网络安全中的深度学习：增强威胁检测和响应
深度学习（DL）通过提供了用于检测和减轻网络威胁不断发展的景观的复杂工具来改变网络安全领域。本研究探讨了深度学习技术的应用，包括卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），在实时威胁检测和响应中。这些模型在识别庞大而复杂的数据集中的模式和异常方面表现出色，从而可以准确检测恶意软件，网络钓鱼尝试和内部威胁。他们自主从各种来源学习的能力，例如网络流量，用户行为和系统日志，增强了网络安全系统的疗效。尽管有这些进步，但该领域仍面临重大挑战，包括旨在利用深度学习算法脆弱性的对抗攻击。这些攻击操纵输入数据以欺骗模型，可能绕过安全机制并损害关键系统。解决此问题需要采用多方面的方法，整合强大的训练方法，数据增强和防御机制，例如对抗性训练和梯度掩盖。此外，深度学习模型的解释性和解释性对于建立信任和改善安全操作的决策仍然至关重要。本文还强调了积极的分层防御策略来抵消复杂的网络威胁的重要性。这包括将深度学习与传统的网络安全措施结合在一起，并结合威胁智力以增强系统的弹性。通过弥合最新的DL方法论与网络安全方面的实际应用之间的差距，这项研究为提高威胁检测和响应能力提供了路线图，最终有助于开发安全，适应性和弹性的网络基础设施。
全球威胁的转变，我们应该准备什么...
在2020年发生的COVID-19大流行是过去十年来世界上最大的大流行事件。它创造了从非生物学威胁到生物威胁的全球威胁优先事项的转变。但是，工业革命4.0和社会革命5.0由于全球化和现代化而引发了另一个威胁，称为网络威胁[1]。生物学和网络威胁都是未来十年将存在的真正威胁，甚至预计会迅速增长。本文旨在从印度尼西亚的角度分析Covid-19的大流行对未来生物学和网络威胁的出现的影响。这两种威胁的结合将导致出现一种新型威胁，称为生物周期威胁。随着未来数字技术的进一步发展，生物周期威胁将在短时间内很容易广泛传播，但很难检测到。关键字：生物威胁，网络威胁，生物 - 周期，covid-19
农业4.0和5.0
这项研究的主要目的是探索农业4.0和5.0的网络安全威胁以及可能的缓解策略。采用了一种辅助方法，涉及叙事综述，其中对网络安全的许多研究进行了采样和分析。这项研究表明，增加网络安全威胁对农业组织的主要风险包括网络安全做法差，缺乏网络安全性的法规和政策以及过时的IT软件。此外，审查表明，农业4.0和5.0中的主要网络安全威胁涉及拒绝服务攻击，这些攻击目标是针对服务器并破坏相关智能技术的功能，包括用于牲畜跟踪，气候监测，物流，物流，物流和仓库和仓库以及作物监测的设备。分析还表明，当黑客更改系统应用程序的代码以访问敏感的农场相关数据并可能会改变数字化系统的操作时，发生恶意软件攻击。网络安全漏洞的某些影响包括数据丢失，数字化系统的效率降低以及粮食安全降低。针对网络安全威胁的至关重要的缓解策略包括使用高级技术，例如人工智能（AI），区块链和量子计算来改善物联网（IoT）数字设备（IoT）数字设备中的恶意软件检测，并确保对任何威胁的响应更快。其他缓解措施包括培训员工有关最佳网络安全实践的培训，并制定有关最佳网络安全实践的准则和监管标准。
2025 年网络威胁预测
APT 组织适应性极强，这已不是什么秘密。例如，2010 年臭名昭著的 Stuxnet 攻击标志着网络战争复杂程度的转折点，国家支持的 APT 展示了其破坏物理基础设施的能力。后来，与俄罗斯情报部门有关的 APT28（Fancy Bear）展示了 APT 组织如何针对政治实体，例如 2016 年备受瞩目的民主党全国委员会入侵事件。这些实例表明，尽管安全防御不断发展，APT 仍不断改变其方法、利用新的漏洞并保持活跃。此外，我们继续观察到，MITRE 发现的 APT 组织中约有三分之一处于活跃状态。根据 FortiRecon 的情报，我们发现在 143 个已识别的 APT 组织中，有 38 个（27%）在 2023 年下半年处于活跃状态，其中包括 Lazarus Group、Kimusky、APT28、APT29、Andariel 和 OilRig。1