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World File Search System假货
假冒药品贸易
为了向政策制定者提供有关这一威胁的确凿经验证据，经合组织和欧盟知识产权局（EUIPO）联手开展了一系列分析研究，加深了我们对问题规模和严重程度的理解。研究结果发表在一系列报告中：《假冒和盗版商品贸易：经济影响图》（2016 年）、《假冒商品贸易的真实路线图》（2017 年）、《假冒商品贸易与自由贸易区：近期趋势证据》（2018 年）、《国家为什么出口假货》（2018 年）、《滥用小包裹进行假冒商品贸易》（2018 年）和《假冒和盗版商品贸易趋势》（2019 年）。研究结果令人震惊。研究显示，2016 年假冒和盗版商品贸易占世界贸易的 3.3%，高于 2013 年的 2.5%；如果只考虑欧盟的进口量，这些产品占进口量的 6.8%，而三年前这一数字为 5%。造假者在全球化经济中行动迅速，滥用自由贸易区，利用许多合法的贸易便利化机制，并在治理标准不足的经济体中蓬勃发展。
更一般的深泡检测的真实外观建模
摘要。在检测与训练中存在类型的深层时，最新研究的最新研究表明了有希望的结果。但是，它们概括地看不见的深泡沫的能力受到限制。这项工作从一个简单的原则中改善了可概括的深层检测：理想的检测器将任何包含在真实面孔中发现的异常的面孔分类为假货。也就是说，检测器应学习一致的真实外观，而不是在训练集中不适用于看不见的深击中的假模式。在这一原则的指导下，我们提出了一项名为“真实外观建模”（RAM）的学习任务，该任务通过从稍微干扰的面孔中恢复原始面孔来指导模型学习真实的外观。我们进一步提出了面部障碍，以产生令人不安的面孔，同时保留了恢复的原始信息，这有助于模型学习真实面孔的细粒度外观。广泛的实验证明了建模真实外观以发现更丰富的深击的有效性。我们的方法通过多个流行的DeepFake数据集的大幅度传递了现有的最新方法。
AI + 新兴技术与未来网络犯罪
网络勒索——访问暗黑内容或暗网的用户面临声誉受损的威胁，直到支付赎金为止。 网络恐怖主义——出于政治动机使用计算机和信息技术在社会上造成严重破坏或普遍恐惧。 暗黑内容——匿名代理、深度伪造和元宇宙将看到非法异常内容的升级。让用户遭受网络勒索。 深度伪造——使用深度学习创建令人信服的文本、图像、语音和视频恶作剧，导致虚假内容和假货。 数字加法——鼓励过度和有害行为，使用零售中的推荐系统和“边玩边赚”游戏中的代币化等技术。 经济波动 – 由于不可预测或故意的算法行为而导致的市场风险和危机（参见2010 年的闪电崩盘）。 错误信息 – 不准确或故意误导的信息导致算法偏差，以及由不良或故意偏差的训练数据导致的错误信息。 社会操纵 – 通过人工智能算法和错误信息进行社会和政治操纵。 社会监视 – 利用新兴技术进行监视，例如中国的社会信用体系。 武器化 – 由人工智能驱动的自主武器机器人。
2024 SGH概念 / DRI -Design / Pella奖学金 - UNL CMS < / div>
Anne-Catrin Schultz是德国出生的建筑师，建筑历史学家和作者。她在波士顿温特沃斯理工学院的建筑与设计学院教建筑历史，理论和设计。安妮·克林（Anne-Catrin）撰写了有关历史和当代构造的文章，探讨了技术，性能和叙事之间的联系。她的主要研究领域是意大利建筑师卡洛·斯卡帕（Carlo Scarpa）的作品和建筑中的分层现象。她的书籍出版物包括“ Carlo Scarpa – layers”和“时间，空间和材料 - 建筑中分层的机制”，探索分层作为不断变化的建筑环境的非等级框架。追踪现实与想象力之间的界限，《建筑中的真实和假货》一书，到原始的，远非真实？”于2020年发行了Menges Edition。最近，技术，政治和社会变革对建筑生产的影响一直是安妮·克林（Anne-Catrin）的研究和写作的重点。Anne-Catrin是TAD编辑委员会的成员（技术| Archite Cuter+Design，Tadjournal.org），并在2023年策划了该期刊的“构造”问题。Anne-Catrin是德国Baden-Württemberg的持牌建筑师。
数字信任与安全中心
项目概述：错误信息无处不在。它操纵了公民的情感和情感，可以说服人们错误地相信一个话题，可能侵蚀信任，从而对社会造成伤害。利用这样一个事实，即假装道德愤怒可能会产生许多重视，穆尔蒙格可以确保在很短的时间内广泛扩散了适当的措辞虚假信息。但是，在社交媒体上传播的大量信息中确定谣言和虚假新闻是极具挑战性的，法规措施的应用也可以减少其扩散。大型语言模型（LLM）具有通过大量文本培训获得的复杂语言理解能力。然而，与许多AI技术相同，LLM可以被视为既是祝福又是诅咒，尤其是在错误信息方面。LLM的智能特征可以被恶意利用，以迅速产生似乎令人信服的虚假信息。此外，由于在包括一定比例的错误信息的网络文本上训练了LLMS，因此在诸如自动汇总或问题回答之类的任务期间，它们可能会无意间产生错误的信息。llms可能会大大加剧错误信息问题，从而使虚假信息更容易渗透社会。因此，迫切需要开发强大的自动化方法，以区分假货与真实信息。增强对这些特征的理解是开发准确的自动化方法的关键方面。幸运的是，LLMS的高级功能意味着它们也可以通过自动检测错误信息来为与谣言和虚假新闻的传播做出积极贡献。我们正在研究如何最好地利用LLM，以根据常规机器学习和深度学习为基础进行自动检测和分析错误信息的分析。错误信息检测是一个因素问题，不仅依赖于确定文本是否是事实是事实的，而且还依赖于确定有关社交媒体帖子的文本内容和结构的各种功能，这些功能可以交互以表示信息是假的。与社会科学学者合作，致力于错误信息，虚假信息，阴谋理论，论证和信任，我们分析了围绕“伟大的替代”深层国家和全球精英阴谋的社交媒体帖子的集合，以确定语义，词典，词典和风格特征，这些特征具有错误的信息。这些特征包括情感，情感和立场，以及结构和话语级别的信息，例如对话行为和时间动态。我们已经评估了特征的不同组合之间的相互作用以及基于情感特征的指导调整如何使用主流模型（例如Llama2，Chatgpt和Vicuna）改善了对错误信息和阴谋的认识。
SHA-1算法的分析和演变
2 al-Balqa应用大学电气工程系，Jordan a abtract a abtract a bertract a 160位（20字节）哈希值，有时称为消息摘要，是使用SHA-1（安全哈希算法1）在加密术中的Hash功能生成的。此值通常表示为40个十六进制数字。这是美国的联邦信息处理标准，是由国家安全局开发的。尽管它在密码上是密码的，但该技术仍在广泛使用。在这项工作中，我们对SHA-1算法的理论元素进行了详细且实用的分析，并通过使用几种不同的哈希配置来展示如何实现它们。k eywords密码学，SHA-1，消息摘要，数据完整性，数字签名，国家安全局1。i ntroduction在计算中，哈希函数是一个程序，它接受可变长度的输入并返回固定长度的输出，通常称为“指纹”。索引中的索引是“ hashtable”是此类函数的常见应用。加密哈希功能非常适合用于数字签名方案和消息完整性验证，因为它们具有额外的功能。与两个函数（M，K S）一起使用了公共密钥KP和秘密密钥K，生成签名s并验证（m，s，k p），该功能返回一个布尔值，指示给定s是否对消息m有效签名。符号（M，符号（M，K S），K P）=对于任何给定的键对（K S，K P）的true是任何功能满足的必要条件[1-7]。总而言之，RSA方法有些缓慢。相反，制造假冒签名是无法实现的。可以区分两种伪造：通用伪造和存在伪造[8-19]。在第一种情况下，攻击者使用公共密钥k P来生成有效的M，S对。攻击者无法控制要计算的消息；结果，M通常是随机生成的。攻击者从提供的M和K P产生有效的签名S来建立通用假货。可以使用公私密钥密码系统（例如RSA [20-26]）放置这样的签名。在此，使用私钥对（N，D）用于签署消息，而公共密钥对（n，e）用于验证签名。可以有效地计算RSA密钥计划的私有部分以实现普遍伪造是不可能的。另一方面，找到存在伪造的是微风：对于任何任意S，我们可以通过求解M = Se％N来轻松确定匹配消息M。另一个问题是RSA只能注册一定长度。一个简单但差的解决方法是将消息分为块并单独签名。可以创建带有有效签名的新消息，但是攻击者现在可以重新排列块。这些问题可以通过使用加密哈希功能来解决。如前所述，这样的哈希函数h接受了
在非洲对在线暴力极端主义的计算机视觉和建立弹性：虚假新闻检测的计算机愿景
在2007年仅1％（经济与和平研究所，2022年）。在非洲，与世界其他地区一样，技术创新一直塑造了冲突的动力。在计算和人工智能的发展方面的进步（AI）对推进暴力极端主义（VE）产生了广泛的影响（海德堡国际冲突研究所（HIIK），2022年； RAN，2021年）。一个典范，合成的计算机音频和所谓的深色假货继续捕捉到计算机图形和计算机视觉社区的想象力，同时，对技术的访问的民主化，可以创建一个可以创建任何人说话的任何人的访问权限，因为任何人都会继续关注任何事情，因为它会担心它的力量，因为它会破坏民主竞选活动，并宣布了大型竞选活动，并宣布了大型范围，并宣布了大型范围，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是狂热的狂热狂热狂欢。意识形态（Agarwal，Farid，El-Gaaly和Lim，2020年； Crawford，Keen和Suarez De-Tangil，2020年）。人们不仅可以在线聊天室，游戏平台和其他在线开放式和黑暗的空间在线访问恐怖分子和极端分子的恐怖分子和极端分子的目标，而且现在可以更容易地将他们访问综合视频和那些放大暴力意识形态的人的综合视频（RAN，2021; Albahar，2017年）。通过人工智能，社交世界已成为算法，这些算法不是读取情感或面部，而是结构化的数据，可以包含在数据文件中的列表。这越来越多地是数码相机的工作。这与隶属于ISIS的非洲其他极端主义团体没有什么不同。远没有生成图像，数码相机产生的产品不仅是标准化的数据文件，其中包含数据读取器可以显示图像的数据，而且除了指定如何读取文件以及可能包含其内容的缩略图预览外，还可以启用打开标签，以及geotags，timestamps，timestamps和creptiations corpor，and timeStamps和cratecro crous和sergriations copo和sercriations coper和其他cortiation copo和sercriatiation copo和sercriations coper和其他运营（我的含量） Al。，2021）。Gambetta和Hertog先前的伊斯兰国家（ISIS）案例研究表明，工程师和技术专家在暴力的伊斯兰极端主义者中占据了由人工智能驱动的计算机视觉以推动暴力极端主义推动的计算机视觉的暴力伊斯兰极端主义者（Muro，2017年）。因此，如果可以将新技术用于错误的课程，那么它可能对人类造成的危害比人类造成的弊大于利，尤其是计算机算法，这些计算机算法可能不符合编程所需的道德规范，或者是由AI驱动的，而与人类可以区分对与错不同。由于新技术不会消失，因此需要建立人类的能力来应对其有害影响。因此，拟议的一章提供了计算机愿景的分析以及如何在非洲对在线VE建立弹性。
印度的深层法律：批判性分析
学生，基督（被认为是大学），浦那，熔岩摘要：深层效果，一种使用深度学习和AI创建的合成媒体的形式，可以使音频，视频或图像制作出高度现实而伪造的内容。这些通常是使用神经网络（例如生成对抗网络（GAN）或自动编码器）生成的，该网络分析了现有数据模式，例如个人的照片或个人视频，以复制面部表情，语音和其他特征。虽然DeepFake技术在娱乐中具有真正的用途，但其滥用构成了严重威胁，包括传播虚假信息，制造新闻以及未经同意而产生明确或诽谤的内容。在印度和英国等国家中，滥用深瓦特强调了需要解决隐私，数据保护和网络犯罪风险的法律框架。尽管现有法律，例如印度信息技术法，印度刑法典和Bhartiya Nyaya Sanhita，但涵盖了某些方面，但它们缺乏针对深层的特定规定。这个问题引起了针对公众人物和名人的著名案例。这项技术的快速发展挑战了数据安全，隐私和知识产权，引起了人们对政治操纵，身份盗窃和诽谤的担忧。在进步时，目前的检测技术在有效地识别深击和建议措施方面仍然受到限制。这项研究强调了法律改革的重要性，提出对现有立法的修正，并明确针对深层诉讼的新法律。创建此外，它提倡先进的检测工具来减轻这些风险。通过结合法律和技术方法，该研究表明，国家在国际上进行合作，以最大程度地减少深层诉讼的有害影响，建立强大的监管环境，以保护个人和机构免受这种不断增长的网络威胁。关键字：深击，信息技术法，gan，人工智能，网络犯罪介绍时，我们听到deepfake一词时，立即想到了假视频。Deepfakes不仅是为娱乐目的而创建的假编辑视频，而且不仅仅是更多。“ deepfake”一词是两个单词的组合，即“深度学习”和“假货”，这表明这些内容是深层伪造的内容，其中包含音频视频和图片，以使其与其他方式相似。这些是AI平台生成的合成媒体的子集，以操纵一个人的形象并令人信服地模仿它们。人工智能（AI）和生成对抗网络（GAN）以及其他正在迅速发展的机器学习技术主要用于生成所需的内容。这项技术已经迅速发展，使其更加复杂但可以同时访问，从而使区分真实和虚假（即人为生成的内容）更具挑战性。该术语始于2017年，当时Reddit用户使用AI使用AI来制作成人视频，并借助这些演员的尸体叠加在尸体上的名人面孔。
PAI3001人文科学数据分析（从2025-26起）
课程描述科目简介针对人文学科的4年本科课程PAI3001数据分析（从2025-26开始）（先决条件：PAI3003针对人文科学的编程）本课程旨在针对有兴趣了解编程，数据分析和人工情报的人文学科学生。它提供了各种类型的数学功能，不同类型的数据和数据分析方法的介绍，以及统计分析的理论基础。该课程特别强调了概率和统计学的哲学，涵盖了关键主题，例如概率的解释，贝叶斯主义和频繁主义之间的辩论以及非卑鄙的价值观在假设检验和模型选择中的作用。通过本课程，学生将对这些概念如何应用于现实世界情景，增强他们的分析能力的方式有一个全面的了解。PAI3002道德和人工智能（从2025 - 26年开始），因为人工智能（AI）技术继续发展并越来越多地融入我们的日常生活中，围绕AI的伦理问题比以往任何时候都更加紧迫。本课程提供了AI道德的介绍。它说明了各种道德理论（例如，道义，结果主义等）可用于解决使用AI技术引起的实际问题。此外，该课程讨论了由于社会中广泛采用AI而导致或可能加剧的一系列实际问题。定量或基于文本的数据），增强了整体批判性思维能力。主题将涵盖当前的问题，例如自动驾驶汽车，深色假货等，以及与超智能AI系统和生存风险有关的未来挑战。PAI3003 Programming for the Humanities (3 credits) (from 2025-26) This course is intended for humanities majors interested in learning about computer programming and the basics of artificial intelligence, with an emphasis on applications to topics in digital humanities, such as writing simple programs to help you analyze data sources (e.g.通过在编程语言Python中的一系列编码练习，学生将学习算法和哲学逻辑的基础。所学的技能将适用于现实生活任务和未来的学术研究。PAI4001 AI伦理和社会政策（3个学分）（从2025-26开始）AI技术的快速发展对社会构成了新颖而严格的伦理挑战。这些挑战必须通过政府和其他政策制定者制定的规则和法规来部分解决。但是哪种政策适合应对AI提出的挑战？应该授权哪些社会成员做出这些决定？AI法规应旨在促进什么价值？在本课程中，我们借鉴了道德和政治哲学和价值理论的资源，为学生提供评估和制定政策所需的哲学工具，以解决新兴的AI系统带来的风险。在此基础上，许多人认为现存的计算机已经将其视为思考代理，至少采用了信念和意图等精神状态的基本版本。PAI4002意识，创造力和计算（3个学分）（从2025-26开始）人工智能研究生产了计算机，以执行推理任务，学习，制定计划，对数据进行分类和通过自然语言进行交互。相比之下，对于表现出被视为人类心态最具特征的精神能力的计算系统是否有任何前景，仍然存在引起争议的问题。计算允许的性质或禁止有意识的计算系统，