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为印度尼西亚实现值得信赖和包容的人工智能
在其第二任期内，总统佐科·维多多通过其在数字化转型方面的远见卓识的领导力（这也反映在印尼在 2020 年 G20 峰会上的影响力）推动了一项雄心勃勃的全国数字化转型计划。由通信和信息部牵头的 2021-2024 年印尼数字路线图侧重于四个战略领域：1) 实现数字基础设施现代化，2) 加速数字政府建设，3) 加强数字经济，重点吸引和支持微型、小型和中型企业 (MSME)，以及 4) 加强其数字社会，以增加对数字创新的吸收，重点是提升所有印尼人的基本能力（例如数字安全）到更高级的能力（例如云计算、人工智能等领域的专业技能提升）。
值得信赖和安全的人工智能系统的生命周期
这项工作介绍了可信和安全的人工智能系统 (TAIS) 的生命周期。我们考虑在 TAI 生命周期中应用风险管理框架 (RMF)，以及这如何影响在 AI 系统开发的各个阶段所做的选择。AI 系统的新兴要求超越了传统的软件工程 (SE) 开发周期的设计、开发和部署 (DDD)，其中测试、评估、验证和确认 (TEVV) 起着至关重要的作用。特别是，SE 中的额外挑战是 AI 系统通常是：(i) 数据驱动的，(ii) 可以学习和 (iii) 具有自适应性。此外，考虑 AI 系统对用户和更广泛社会的影响对于其可信和安全的部署至关重要。为了实现 TAIS，我们还考虑了测量方面，这体现在可量化指标的规范中，这些指标既能捕捉 TAI 的技术原则，又能捕捉社会技术原则，使我们能够评估 AI 系统的可信度。TAI 生命周期是一个迭代和连续的过程，因此正在开发的 AI 系统正在不断发展，并且可以采取纠正措施来处理生命周期任何阶段出现的问题。
可解释的AI在构建值得信赖的机器学习系统
收到的日期：2024年2月20日修订日期：2024年3月19日接受日期：2024年4月21日摘要：可解释的人工智能（XAI）领域是智能AI和机器学习（ML）研究和开发的关键阶段之一。缺乏透明度和问责制在某个时候已成为一个巨大的关注，因为算法更频繁地从事高风险任务，例如医学诊断，财务和司法系统。本文旨在确定XAI在发展值得信赖的ML电动机中的作用，其中强调了可解释性和透明度的必要性，以便AI系统不仅具有强大，强大的功能，而且还可提供可信和道德。我们考虑提供ML模型透明性质并探索当前研究进步的技术，并意识到行业实际应用的样子。因此，我们解决了这些问题，并建议如何在避免风险的情况下改善AI模型，同时保持良好的绩效。我们深入分析的结果揭示了XAI在AI背景下清楚地阐明人类的信任和理解中所起的至关重要作用。关键字：可解释的AI，机器学习，可解释性，透明度，值得信赖的AI，问责制。
值得信赖的人工智能管弦乐团
大型语言模型现在已经足够复杂，能够通过有说服力的论据在辩论中击败人类对手。第一代人工智能代理已经承担了许多业务运营，但公司管理层尚未达到让人工智能代理进入董事会的程度。在可预见的未来，人类干预仍将是人工智能决策层中的最高权力。
值得信赖的安全基金会（TSF）400
• Supports one-time pad, symmetric key and asymmetric key ciphers, key derivation, random objects, certification and some cryptographic operations • Support for Bring Your Own Key (BYOK) operations with AWS and MS Azure • Encrypted keystore with protected root of trust • Granular, hierarchical and auditable access control • Event log, audit log, date and time of transaction, management and user reports • Thousands of每个节点的端客户系统，每个节点的8,000个关键请求/分钟•参加或无人看管的安全启动
一项关于值得信赖的边缘情报的调查
摘要 - Edge Intelligence（EI）集成了边缘计算（EC）和人工智能（AI），以将AI的功能推向网络边缘，以实时，有效且安全的智能决策和计算。但是，EI由于资源限制，异质网络环境以及不同范围的各种服务要求而面临各种挑战，这在利益相关者眼中共同影响了EI的可信赖性。本调查全面总结了可信赖的EI的特征，建筑，技术和解决方案。特别是，我们首先强调了在大型模型趋势的背景下需要值得信赖的EI。然后，我们提供了值得信赖的EI的最初定义，探索其关键特征，并为可信赖的EI提供多层体系结构。然后，我们为值得信赖的EI系统提供了能力技术。随后，我们总结了几个重要的问题，这些问题阻碍了值得信赖的EI的实现，并对最先进的解决方案进行了深入的文献综述，以实现EI的可信度。最后，我们讨论了相应的研究挑战和开放问题。
一般值得一读！
从前的算法 - 马丁·埃维格（Martin Erwig），2017年。Erwig说明了计算中的一系列概念，其中包括日常生活和熟悉故事的示例。Hansel和Gretel执行了一种算法，可以从森林中回家。电影《土拨鼠日》说明了无法解决性的问题；解决犯罪时，福尔摩斯在解决犯罪时会操纵数据结构；通过类型和抽象来理解哈利·波特世界中的魔力。印第安纳·琼斯（Indiana Jones）展示了搜索的复杂性。在此过程中，Erwig还讨论了组织数据的表示和不同的方式。 “棘手的”问题；语言，语法和歧义；控制结构，循环和停止问题；不同形式的递归；以及在算法中查找错误的规则。这本引人入胜的书可以访问计算，并显示出与日常生活的相关性。
数字社会的值得信赖的数据生态系统
数据民主化是一种机制，可以使每个人都能访问和使用数据进行决策，而与他们的技术专长无关。易于访问和使用数据的易用性导致AI系统的商品化及其在我们的工作和生活中的集成。我们可以使用Internet轻松连接并与AI系统进行工作或社会目的交互。例如，AI系统可以由个人和团体（例如公民或员工）用作个人数字助手，以处理数据，生成报告，调度任务，做出决策并回答问题或查询。我们的社会似乎依靠AI系统增强某些人类能力的能力，例如语音，愿景，解决问题和决策[7]。虽然AI系统似乎提供了扩展人类能力的新机会，但是必须了解AI系统的组件，属性和紧迫的问题，例如数据，算法和模型的透明度和信任度。用户必须负责任地和道德地使用这些系统，以进行合法任务，以便通过公平手段进行合理的收益。这种负责任和道德的使用涉及两个参与者 - 系统本身（围绕它们的系统和算法的可信度和透明度）[19-2-21，23-25]，以及用户，即使用系统的方式。通过互动
政府中值得信赖的软件供应链
Red Hat® 可信软件供应链 (TSSC) 是一系列功能，可在整个 SDLC 中构建安全护栏，帮助政府软件团队遵守 EO 14028（图 1）。作为 TSSC 的一部分，Red Hat 可信应用程序管道是一组 3 个模块化工具：Red Hat 开发人员中心、Red Trusted Artifact Signer 和 Red Hat Trusted Profile Analyzer。政府软件团队可以使用这些工具来提高软件工件供应链级别 (SLSA) 的成熟度级别，这是一个逐步增强软件供应链安全性的框架。SLSA 提供了一系列标准和控制措施，以防止篡改、提高完整性并使软件
硬化Intel®值得信赖的执行技术和...
当受信任的计算集团（TCG）在90年代后期开始运营时，它是为了促进对个人计算平台的信任。Intel以Intel®受信任的执行技术（TXT）的形式实施了其对测量信任的动态根源（D-RTM）的规范。信任的动态根源可实现平台状态的测量和证明，因为系统启动到了测量的发射环境（MLE）。后来，英特尔还以Intel®BootGuard（BTG）的形式实现了测量值的静态根源（S-RTM）。一起，Intel®受信任的执行技术（TXT）和Intel®BootGuard（BTG）是Intel®硬件盾牌的一部分，用于英特尔的VPRO®有能力的平台。安全性是这些功能的主要商业和公司设计价值主张，允许计算平台运营商防止信任的平台根源，并为操作系统和软件建立一个受信任和受保护的环境。