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用于网络入侵检测的对抗性机器学习
一些研究论文研究了基于 ML 的 IDS 面对对抗性攻击的脆弱性，但其中大多数集中在基于深度学习的分类器上。与它们不同，本文更加关注浅层分类器，由于它们的成熟度和实现的简单性，它们仍然广泛用于基于 ML 的 IDS。更详细地，我们评估了 7 种基于浅层 ML 的 NIDS 的鲁棒性，包括 Adaboost、Bagging、梯度提升 (GB)、逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 以及深度学习网络，以抵御几种在最先进技术 (SOA) 中广泛使用的对抗性攻击。此外，我们应用高斯数据增强防御技术并测量其对提高分类器鲁棒性的贡献。我们使用 NSL-KDD 基准数据集 [5] 和 UNSW-NB 15 数据集 [50] 在不同的场景中进行了广泛的实验。结果表明，攻击对所有分类器的影响并不相同，分类器的稳健性取决于攻击，并且必须根据网络入侵检测场景考虑性能和稳健性之间的权衡。
美国反垄断执法力度减弱的政治经济学
1 Lancieri 是苏黎世联邦理工学院法学与经济学中心的博士后研究员，也是芝加哥大学布斯斯蒂格勒中心的研究员；Zingales 是罗伯特·C·麦考马克杰出创业服务教授，也是芝加哥大学布斯斯蒂格勒中心的教职主任；Posner 是芝加哥大学法学院 Kirkland & Ellis 杰出教授。我们感谢 Lee Epstein 分享她的商业友好度评分数据，感谢 Simcha Barkai 分享他的司法部反垄断诉讼数据，感谢 Sima Biondi 提供出色的研究协助。2 “芝加哥学派”这个术语通常被使用，我们也会使用它，但这个术语有点误导。该学派的成员在许多问题上持有不同观点（见 Anu Bradford、Adam S. Chilton 和 Filippo Lancieri，《芝加哥学派对国际反垄断的有限影响》，《芝加哥大学法律评论》第 87 卷，第 2 期）。
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
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从挑战到机遇：基于AI的车载入侵检测系统的全面研究
摘要 - 对基于ML的车载入侵检测系统（IV-ID）进行了重大研究，但这些系统的实际应用需要进一步完善。IV-IDS的关键性性质要求进行精确和审视的评估和可行性评估指标。本文通过进行严格的基于ML的IV-IDS分析来满足这种需求。我们对最近的汽车取证研究进行了详尽的审查，这些研究焦点介绍了与工具网络相关的约束以及相关的安全/安全要求，以揭示现有文献中当前的差距。通过解决IV-IDS中AI的局限性，本文有助于现有的研究语料库，并定义了车载网络系统的相关基线指标。本质上，我们将现实世界自动驾驶汽车的要求与安全域的要求调和，从而评估了基于AI的入侵检测系统的可行性。索引术语 - 机器学习，入侵检测，前提，车载网络
AI行动峰会：确保受信任的发展，...
人工智能（AI）深刻地改变了我们的社会，在许多领域中开辟了前所未有的机会。对于这场技术革命使每个人都受益，至关重要的是要确保其负责任和道德发展，并以此为基础。AI引起了对安全和保障的主要关注点，如布莱奇利公园（英国 - 2023年11月）和首尔（韩国 - 2024年5月）的峰会清楚地表明。在预期极端风险或解决已经可见的人时，在国际规模上，一种坚决雄心勃勃的建立信任的方法至关重要。
AI行动峰会：确保受信任的发展，...
人工智能（AI）深刻地改变了我们的社会，在许多领域中开辟了前所未有的机会。对于这场技术革命使每个人都受益，至关重要的是要确保其负责任和道德发展，并以此为基础。AI引起了对安全和保障的主要关注点，如布莱奇利公园（英国 - 2023年11月）和首尔（韩国 - 2024年5月）的峰会清楚地表明。在预期极端风险或解决已经可见的人时，在国际规模上，一种坚决雄心勃勃的建立信任的方法至关重要。
