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气候脆弱性评估绵羊Factsheet
通过其脆弱性评估项目，新南威尔士州初级产业部正在通过提供信息和数据来帮助该行业更好地计划和响应气候变化，从而增强我们的初级行业的韧性。该项目评估了气候变化对广泛的牲畜，宽阔的种植，海洋渔业，林业，园艺和葡萄栽培的影响，以及与这些行业相关的重要生物安全风险，以告知合理的计划，风险管理和适应决策。
机器人脆弱性和用户同理心的启发
摘要 - 本文描述了一项受试者间的亚马逊机械土耳其人研究（n = 220），该研究研究了机器人的情感叙事如何影响其在人类观察者中引起同理心的能力。我们首先进行了一项试点研究，以开发和验证机器人的情感叙事。然后，在完整的研究中，机器人使用了三种不同的情感叙事策略之一（有趣，悲伤，中立），同时在互动过程中在购物任务方面变得降低了功能。作为机器人的功能，参与者被重复询问他们是否愿意帮助机器人。结果表明，传达悲伤的叙述会极大地影响参与者在整个反应过程中帮助机器人的意愿，并确定参与者在整个互动过程中是否对机器人感到同情。此外，过去与机器人的过去经验更高，也提高了参与者帮助机器人的意愿。这项工作表明，情感叙事在人类与机器人之间情感联系的短期互动中可以有用。
气候变化脆弱性关键问题
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安大略省电力分配的脆弱性评估...
报告的这一部分探讨了安大略省配电系统的特点（第 2 章），并分析了全省的气候趋势（第 3 章）。所提供的数据强烈表明，未来几十年安大略省将经历更极端的高温、更强烈的降雨、更长的火灾季节和更温暖的冬季。考虑到潜在影响的可能性和后果，探讨了这些变化对配电系统的意义（第 4 章）。总体而言，文献表明，架空配电基础设施受气候变化的物理影响最大；然而，气候变化对需求的影响预计也会对整个系统构成重大风险。第 5 章探讨了导致安大略省配电系统脆弱性的其他因素，包括 LDC 服务区域的特点、配电网络中内置的冗余级别以及其他社会经济特征。由于地方公用事业公司是其自身基础设施和系统配置的专家，因此他们更有能力得出关于其自身系统的脆弱性及其解决方法的地方性结论。因此，本研究对脆弱性配置进行了高层次概述，但并未确定特定的地理区域或相关关注问题。
负载管理技术激励计划气候变化脆弱性研究和弹性计划
•206,000名客户因破坏性的春季风暴而失去了服务。•风暴带来了雨夹雪，冰冻的降雨和大雪，总体上超出了预测的预期•萨拉托加县的部分地区降雪•沃伦和华盛顿县的雪景18“ -19”。•降雪超过12英寸，影响了伦斯勒，蒙哥马利，赫基默和汉密尔顿县•奥尔巴尼收到8英寸的雪。•在奥尔巴尼机场附近报道的冰增积分，导致了最终对电气系统造成重大损害的条件，从而造成客户中断
H1 2024：恶意软件和脆弱性趋势报告
InfoStealer仍然是主要的恶意软件类别。这与大多数威胁行为者是出于财务动机的一致，因为威胁行为者可以通过直接从受害者那里窃取资金或将数据销售给黑暗网络和地下市场上的其他威胁参与者，从而使被盗数据（例如信用卡信息或加密货币钱包凭证）获利。尽管一些驾驶此类别的恶意软件家庭从H1 2023转移到H1 2024，例如Vidar，Redline和Lokibot（Windows变体），但一些家庭在今年的前十名中首次亮相，例如新著名的Risepro。最引人注目的开发是Lummac2在H1 2024中没有进入H1 2023的前十名之后的恶意软件系列排名。虽然至少自2022年8月以来，该InfoStealer一直活跃，但Insikt Group最近发现了Lummac2采用了新的TTP。具体来说，Lummac2已开始滥用Steam社区配置文件的用户名来分发C2服务器配置，这是Vidar活动中先前观察到的行为。同时，salital的复兴是在2003年在野外观察到的多态性僵尸网络，突出了传统恶意软件的持续流行率。
AI/ML 系统的漏洞披露和管理
人工智能系统，尤其是那些依赖于机器学习 (ML) 的系统，可能容易受到故意攻击，包括逃避、数据中毒、模型复制以及利用传统软件缺陷来欺骗、操纵、危害和使其失效。然而，太多采用 AI/ML 系统的组织却忽视了它们的漏洞。将漏洞披露和管理的网络安全政策应用于 AI/ML 可以提高人们对现实环境中技术漏洞的认识，并为管理与 AI/ML 系统相关的网络安全风险提供策略。改善网络安全的联邦政策和计划应明确解决基于 AI 的系统的独特漏洞，正在制定的 AI 治理政策和结构应明确包括网络安全组件。
从脆弱性管理转变为暴露管理
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在负力上竞争：有效的脆弱性root- ...
根本原因分析（RCA）对于从模糊结果中发现疾病至关重要。通过在模糊过程中观察到的崩溃来自动化此过程，被认为是具有挑战性的。特别是，已知当今的统计RCA方法非常慢，通常需要数十个小时甚至一周的时间来分析崩溃。此问题来自此类方法的偏差采样。更具体地说，如果输入引起了程序中的崩溃，这些方法通过将其突变以生成新的测试用例，以围绕输入进行样式。这些情况用于模糊程序，希望可以充分采样原始输入的执行路径上的一组程序元素（块，指令或谓词），以便可以确定它们与崩溃的相关性。此过程倾向于生成输入样本，更可能导致崩溃，其执行路径涉及一组类似的元素，而这些元素变得越来越不可分割，直到已经进行了大量样品。我们发现，可以通过对“反例”进行抽样来有效地解决此问题，这会导致当前相关性估计值发生重大变化。这些输入尽管仍然涉及这些元素通常不会导致崩溃。发现它们在区分程序元素中有效，从而加速了RCA过程。基于局面，我们设计并实施了增强学习（RL）技术，以奖励涉及反例的操作。通过平衡随机抽样与反例上的综合采样，我们的新方法（称为r a c ing）被证明可以实质上提高当今统计RCA的可伸缩性和准确性，从而超过最终的最大程度的命令。
气候脆弱性评估牛结果报告
这些模型不是作为收益估算模型而设计的，而是作为气候适应性的模型。气候适应性定义为在没有其他限制因素的情况下，气候条件满足动植物生长的需求的程度6，并且模型提供了气候适应性的评估（从不适合到高度适合每个单独的气候变量）以及每个生产阶段以及整体模型。气候适应性都是针对历史（最近）条件和预计（不久的将来）气候的建模，以帮助我们了解气候适合牛的气候适合性如何受到气候变化的影响。