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World File Search System内幕
2015 财年年度报告 - 网络安全内幕
早期测试可能会遗漏在现实环境中进行操作测试时发现的重大操作相关问题。与前几年一样，在 2015 财年，OT&E 发现了在开发和之前的测试中遗漏的问题。在生产和部署之前发现并解决这些问题至关重要，因为唯一的其他选择是在战斗中发现它们，而这些问题会危及作战人员的生命。此外，在全速生产开始后识别和修复这些问题将是一种更昂贵的解决缺陷的方法，因为改造很少（如果有的话）比在全速生产之前修复问题更便宜。有关 OT&E 期间问题发现的更多详细信息在单独的部分（第 13 页）中提供。OT&E 还突出并揭示了以前已知的问题，因为许多项目不幸地选择在之前的测试中发现的具有操作重大但未解决的问题的情况下进入操作测试。
面对内幕威胁：基于LLM微调
基于异常的检测可有效防止不断发展的内幕威胁，但精度仍然低。当前的数据处理可能会导致信息丢失，并且模型通常会努力区分良性异常和实际威胁。这两个问题都阻碍了精确检测。为了解决这些问题，我们提出了基于大语言模型（LLM）微调的精确异常检测解决方案。通过代表自然语言的用户行为，我们减少了信息丢失。我们使用用户行为模式对比度对异常检测的任务进行微调，使用两阶段策略：首先学习一般行为模式，然后使用特定于用户的数据来改进，以改善良性异常和威胁之间的差异化。我们还实施了一个细粒度的威胁追踪机制，以提供行为级别的审计步道。据我们所知，我们的解决方案是第一个在内幕威胁检测中应用LLM微调的方法，在CERT V6.2数据集中达到了0.8941的F1分数，超过所有基线。
内幕威胁计划 - DOE指令
（3）本订单中的要求适用于核监管委员会（NRC）受许可和相关监管机构或相关监管机构或认证的活动和设施。本命令中的要求应与第12829号行政命令“执行国家工业安全计划”相一致（1993年1月6日）； 1996年“根据国家工业安全计划的规定，美国能源部与美国核监管委员会之间的理解备忘录”，可以修改或取代； NRC和DOE之间有关机密信息的理解的相关备忘录，该信息根据适用的法律，法规，政策，指令和要求执行。
创新内幕 | 伊利诺伊州癌症中心
如今，人工智能 (AI) 正在席卷我们生活的方方面面——自动驾驶汽车在道路上行驶，机器人系统用于手术，我们可以在家中检测从怀孕到血糖水平等一系列情况。我们还可以想象未来这些趋势汇聚在一起，改变人们对癌症的理解和治疗。过去的一年向我们展示了技术所能发挥的强大影响——远程连接我们、协助开发疫苗以及实施廉价、快速和方便的大规模测试。现在我们已经看到了这些可能性，我们必须问自己，对于癌症患者，我们还能做些什么，还能做些什么更好？
并购内幕报告 - 麦克莱恩集团
McLean Group 是一家拥有 25 年历史的精品投资银行和金融服务公司，专注于国防、政府和情报 (DGI)、物理和网络安全、关键基础设施以及海上运输和设施市场。我们拥有 60 多名专业人士，为每一位客户带来丰富的行业经验和不懈的执行力。我们提供的解决方案将金融创意与运营专业知识融为一体。无论是提供交易咨询、估值意见还是增长资本，我们的服务在这些核心市场都是无与伦比的。
内幕交易限制和同行知情交易......
1 我们非常感谢亚利桑那大学、南加州大学、印度商学院、公司治理和高管薪酬研究系列、NSE-NYU 印度金融市场斯特恩会议和 AAA 年会研讨会参与者提出的有益建议和评论。我们感谢 NSE-NYU 斯特恩印度金融市场研究计划提供的资金支持。利益声明：无。a 通讯作者。电子邮件：Prachi_Deuskar@isb.edu。地址：AC 8，1 楼，8125 室，印度商学院，Gachibowli，海得拉巴 500032，印度；电话：+91 40 23187425。b 电子邮件：aditikhatri@arizona.edu。地址：McClelland Hall，1130 E Helen St，图森，AZ 85721，美国。c 电子邮件：jayanthisunder@arizona.edu。地址：McClelland Hall, 1130 E Helen St, Tucson, AZ 85721, USA。
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内幕交易：人工智能作为预防工具的作用
在本文中，我们旨在概述内幕交易以及人工智能作为遏制内幕交易预防工具的作用。作为一种不当行为，它为一些选择性投资者提供了相对于股票市场其他投资者的优势。在这种类型的交易实践中，一些未公开的有关公司或股票的价格敏感信息被披露给一些投资者，这些投资者利用它来获取个人利益和金钱利润。本文讨论了内幕交易的定义、类型、印度的法律框架以及有关内幕交易主题的处罚，并着重介绍了如果我们实施更多基于人工智能的技术来遏制内幕交易可以获得的好处，因为如果没有充分执行，所有的笔和纸都没有意义。本文建议可以采用预防机制来控制和规范日益增多的内幕交易活动。此外，还介绍了两个著名的案例——Harshad Mehta 案和 Rajat Sharma 案，以便对这一主题有清晰的理解。