XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息保护
2022 财年年度评估计划
NASA 2022 财年年度评估计划 2018 年《循证政策制定基础法案》（《证据法案》）加强并支持联邦证据建设活动、《开放、公共、电子和必要政府数据法案》以及《机密信息保护和统计效率法案》。《证据法案》要求 CFO-Act 机构发布年度评估计划 (AEP)，该计划传达每个财政年度整个机构的重要评估，与年度绩效计划协调制定，并发布在 NASA 的《综合绩效卷》中。AEP 建立并告知 NASA 的主要利益相关者有关计划评估的信息。评估将揭示调查结果，这些结果将为 NASA 计划预算、战略计划和学习议程、年度战略审查、持续计划管理和开发提供信息，并连接绩效规划流程。评估文化
面向中小型企业的 Microsoft 365 用户订阅套件
1 需要 EMS E3 或 Azure 信息保护计划 1 独立版。2 需要 Microsoft Defender for Business 或 Microsoft 365 Business Premium。每个客户的最大数量/席位上限为 60 个许可证。3 需要 Microsoft Defender for Cloud Apps。4 每个 OSE（例如，服务器或虚拟机）都需要单独的许可证。请参阅产品条款词汇表中的 OSE 定义。5 需要 Microsoft Defender for Endpoint Plan 2 独立版或包含 Defender for Endpoint P2 的订阅/套件。6 需要用于服务器的 Microsoft Defender for Endpoint。7 获取有关可用评估的详细信息。8 以前称为 Azure Active Directory Premium。9 需要 Microsoft Intune Plan 1。10 Microsoft Entra Suite 需要 Microsoft Entra P1。适用于 Microsoft Entra ID P2 的 Microsoft Entra Suite 附加组件需要 Microsoft Entra P2。
电力效率和节约重组（2014 年）。...
解释 2 本法中的“(a)“公司”是指根据《新斯科舍省效率公司法》设立的新斯科舍省效率公司； (b)“首个特许经营权持有人”是指根据《公用事业法》第 79C 条获得首个特许经营权的公司法人； (c)“基金”是指根据《新斯科舍省效率公司法》设立的电力需求侧管理基金； (d)“实施日期”是指 2015 年 1 月 1 日，或法规规定的其他日期； (e)“部长”是指能源和矿业部长； (f)“个人信息”与《个人信息保护和电子文件法（加拿大）》中的含义相同； (g)“审查委员会”是指根据《公用事业和审查委员会法》设立的新斯科舍省公用事业和审查委员会。2014 年，第 5 章，第 2 节； OIC 2018-188。
Microsoft Word - 人工智能的伦理问题_202201.doc
摘要 — 本研究调查了由于最近的 COVID-19 导致非接触期延长，随着人工智能技术的使用增加可能出现的伦理问题，并通过对聊天机器人和自动驾驶汽车的案例分析，调查了风险和解决方案的必要性。通过此，为了理解和解决与人工智能相关的伦理问题，我们提出了在克服现有隐私法并在没有具体法律的情况下利用人工智能技术的领域需要更强大的信息保护和数据控制机构。它还介绍了人工智能利用领域的伦理问题的细节和问题。具体来说，介绍了聊天机器人和自动驾驶汽车领域，介绍了主要问题和相关现状，并考虑了问题的解决方案。最后，该研究考察了与人工智能相关的伦理问题，并提出了一个全国性机构的必要性和考虑因素，该机构被授权在学习方面规范和建立强大而稳定的现实标准。
征文 - STO 活动网站 - NATO.int
主题 NMSG 正在征集论文，探讨当前训练中的局限性（例如资源可用性、信息保护）；决策支持模拟（例如对复杂任务领域问题提供更广泛和更深入的分析）；概念开发和实验 (CD&E，例如对尚不可用的新概念和系统提供更广泛和更深入的分析，例如高超音速能力、定向能武器、蜂群无人机 (UxV)（空中、地面、海上）等）。论文将讨论实现这些目标所需的 M&S 技术进步，包括云计算、人工智能和机器学习、扩展现实 (XR) 或军事元宇宙、指标和标准等。论文可能涵盖所有应用领域：包括空中、陆地、海上、网络、空间、自主系统、影响和信息操作、C4ISR 和军民决策支持。论文将讨论创建生态系统所需的技术和流程，M&S 服务提供商和消费者可以在其中会面，以发现、组合和交付作战人员所需的能力。
信息与安全杂志
4 G8 政府/行业高科技犯罪会议，第三次研讨会报告：威胁评估与预防，东京，2001 年 5 月 22-24 日，第 1-2 页。5 Abraham D. Sofaer 和 Seymour D. Goodman，《关于网络犯罪和恐怖主义国际公约的提案》，斯坦福大学国际安全与合作中心，2000 年 8 月。6 参见海因里希·伯尔基金会组织的会议《网络空间军备控制：计算机网络攻击时代的和平政策前景》，柏林，2001 年 6 月 29-30 日。7 这里使用的是全球信息环境的概念，而不是全球信息基础设施 (GII) 的狭义概念。随着当今 GII 的发展，重点将从工业时代的基础设施保护/攻击概念转向信息时代的信息保护/攻击概念。英国国防评估与研究局 (DERA) 创造了“国家数字环境”一词来取代 NII 一词。DERA，《信息战的军事和政策背景分析》，1997 年 6 月，（DERA/CIS3/58/8/5）。
dafh16-1406.pdf-空军 - af.mil
本手册提供了指导，以协助空军部门（DAF）人员在国家工业安全计划（NISP）中为清除承包商（NISP）中的清除承包商提供要求，审查和做出决定的决定。本手册中的任何内容都不会与联邦国防部（DOD）或DAF政策中概述的要求相矛盾，应与DODM 5220.32-Volumes 1和2结合使用，指令类型备忘录（DTM），15-002，AFMAN 15-002，AFMAN，AFMAN 16-1406，以及联邦法规，联邦法规（CFR）（CFR）32，BAIND 117。本指南适用于所有DAF民用雇员，常规空军的统一成员，空军预备役，空军国民警卫队，民事空军巡逻队（当作为官方空军辅助官员执行任务时），美国太空部队（USSF）（USSF）和承包商支持人员在合同或DD表格254中陈述，“国防合同安全部门”使用DAF表格847，更改出版物的建议以及穿过当地信息保护办公室的路线，将上述主要责任办公室（OPR）的建议更改和疑问。本出版物可以在任何级别上进行补充，但是所有补品都将在认证和批准之前将其路由到OPR。
地面 COTS 组件的飞行关键数据完整性保证
15.补充说明 美国联邦航空管理局机场和飞机安全研发部技术监控员是 Charles Kilgore。16.摘要 地面处理系统可能使用商用现货 (COTS) 软件和硬件来维护飞行关键数据。因此，COTS 地面处理系统必须值得信赖且安全，以维护数据的完整性。这需要各种方法，包括信息保护、数据完整性和访问安全。本报告描述了我们对现有指导方针的研究结果，该指导方针管理 COTS 组件在地面系统安全关键应用中的使用，以及从适用性和缺点的角度对当前指导方针的目标。介绍了危险分析和脆弱性分析作为制定有效风险缓解策略的手段，并总结了旋翼机咨询通告与 COTS 组件场景的相关性。为了解决安全和脆弱性问题，讨论了加密/解密、身份验证、访问控制、入侵检测等几种技术，特别是在健康和使用监测系统 (HUMS) 环境中的应用。报告还包括两个涉及 COTS 产品的案例研究，以确定它们是否可以通过遵循现有软件指南（例如 DO-178B 和 DO-278）来获得资格。17.关键词
配体诱导的数字可编程光子CD材料，用于双模式的光打印和信息加密
信息的爆炸性增长及其广泛的可用性强调了对强大的加密和反对措施的需求。在这项研究中，CD量子点进行了设计（QD），以通过战略配体设计对单个触发器表现出多种视觉响应。表面工程方法允许QD在光激发引起的电子从CD（II）转移到CD（0）时从黄色变为黑色。表面配体在孔注入下解吸，导致QDS大小增加，并导致光致发光的红移。这种光激发引起的氧化还原反应揭示了前所未有的光致变色和光致发光现象，为先进的信息保护措施建立了基础。利用这些QD，在固态底物中实现了紫外线照射下的出色写作性能，而双模式加密系统则在凝胶矩阵中实现，为信息加密以及累积和交互式信息保护开放了新的途径。此外，CDS QD的氧化还原反应被用作3D打印的墨水，从而通过控制墨水中的氧气含量来调节光致变色的速率，从而创建具有数字可编程的材料。这一进步还阐明了3D打印技术的进度。
美国政策的人工智能和数据权利考量 - NSF-PAR
人工智能 (AI) 的诞生可以追溯到 20 世纪 50 年代，最新一波人工智能具有前所未有的“机器学习”能力，包括“深度学习”。随着这些能力的增强，人工智能正在以有益和有害的方式颠覆社会，例如医学和科学进步以及压迫性监视 [1]。这波人工智能的采用速度和潜力是前所未有的，由人工智能驱动的新兴技术所带来的社会技术问题也是如此。人工智能已经无处不在，例如亚马逊的 Alexa，其特点是“大量标记数据构建了我们的个性、习惯、需求和愿望的详细档案” [2]。这些发展引发了人们对数字空间中个人信息保护和数据所有权的担忧，特别是随着人工智能扩展数据处理能力。根据印度 Dataquest 的数据，“全球约 90% 的数据是在过去几年内创建的，但其中只有 1%–3% 得到了分析”[3]。这些新的分析能力增加了人们对数字空间数据保护的担忧，并需要采取缓解措施。人工智能需要大量数据，通常称为“大数据”。企业将通过收集越来越多的数据来构建人工智能数据集，以实现利润最大化。大量收入是从数据中提取的，而企业并没有直接受益