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亚洲可信赖的机器学习（ATML）奖学金
大学和Riken AIP的Baiho访问科学家，他的研究重点是机器学习，深度学习，基础模型及其应用。他是MBZUAI MLD的访问研究学者，Microsoft Research和Alibaba Damo Academy的客座研究员，Riken AIP的博士后研究员。他撰写了MIT Press，Springer自然以及基金会和趋势的三本机器学习专着。他曾担任Neurips的高级主席，以及神经，ICML和ICLR的区域主席。他还曾担任IEEE TPAMI，MLJ和JAIR的副编辑，以及JMLR和MLJ的编辑委员会成员。他在Neurips获得了杰出的纸质奖，在Neurips的最有影响力的论文，著名的Neurips的区域主席，ICLR的杰出地区主席以及IEEE TNNLS的杰出副编辑。他获得了RGC早期职业计划，NSFC总体计划，IJCAI早期职业聚光灯，Riken Baiho奖，Dean杰出成就奖，Microsoft Research Startrack计划以及来自Bytedance，Baidu，Baidu，Alibaba and Tencent的教师研究奖。2。Tongliang Liu教授是悉尼大学悉尼AI中心的主任，Tongliang Liu教授是悉尼大学悉尼AI中心的主任，
泰雷兹与 CEA 合作开发可信生成式人工智能……
泰雷兹安全通信和信息系统业务首席技术官 Bertrand Tavernier 表示：“与 CEA 人工智能团队的此次合作将把他们的研究实力与我们在泰雷兹人工智能加速器的工作结合起来，这将整合集团的技术专长以及对国防和安全领域的深厚了解。我们的客户——政府、武装部队、关键基础设施运营商——需要值得信赖的、自主的生成式人工智能解决方案来完成他们的关键任务。” CEA 列表研究所所长、智能数字系统专家 Alexandre Bounouh 表示：“此次合作建立在 CEA 和泰雷兹长期合作的基础上，并将其扩展到生成式人工智能这一敏感问题，将 CEA 研究团队在人工智能安全和安保方面的专业知识和卓越表现与泰雷兹人工智能加速器在国防和安全战略领域的优势结合起来。它将与我们的合作伙伴以及该领域的所有机构和行业利益相关者一起，支持 CEA 在安全、安保和人工智能方面的使命。 ” 武装部队用例 可以开发生成式人工智能来加速 OODA 指挥循环（观察、定位、决策、行动），并将其应用于整个关键决策链：传感和数据收集、数据传输和存储、数据处理和决策支持。 生成式人工智能将成为用户值得信赖的智能助手，使他们能够轻松高效地与复杂系统对话，以促进和加速人类决策和行动节奏。 例如，对于情报收集，多模态生成式人工智能将能够同时从多个来源（例如网络、社交媒体和战区传感器）提取、处理、关联和解释不同类型的信息，以生成摘要并加速可靠报告的生成。 泰雷兹的人工智能实验室和 CEA 还将专注于联盟内的互操作性。 为了简化联合行动中成员国之间的沟通，值得信赖的生成式人工智能将通过将操作员的意图转化为一系列动作并将技术术语翻译成相关国家语言来促进操作员与复杂系统之间的交互。
Zettawise 的网络靶场是测试企业数字免疫力的可信工具
Cyber Range 用于通过真实应用程序和一系列威胁载体来验证客户网络的安全态势。通过模拟真实世界的合法流量、分布式拒绝服务 (DDoS)、漏洞、恶意软件和模糊测试，Zettawise 的混合 Cyber Range 可验证组织的安全基础设施，将网络降级风险降低近 80%，并将攻击准备度提高近 70%。
ML谱系可信赖的机器学习系统
注意！这是您并行记录中的原始文章。您的并行记录可能与原始侧面和重量不同。使用参考中的原始来源：Raatikainen，M.，Souris，C。H.，Remes，J.＆Stirbu，V。（2024）。ML谱系可信赖的机器学习系统。IEEE软件，早期访问。 https://doi.org/10.1109/ms.2024.3414317请注意！ 这是在原始文章的电子自我构造版本中。 此转载可能与分页和印刷细节的原始版本不同。 请引用原始版本：Raatikainen，M.，Souris，C。H.，Remes，J. ＆Stirbu，V。（2024）。 ML谱系可信赖的机器学习系统。 IEEE软件，早期访问。 https://doi.org/10.1109/s.2024.34317此工作是在创意共享归因4.0许可下获得许可的。 有关更多信息，请参见https://creativecommons.org/licenses/4.0/本文已被公共软件接受。 这是作者的版本，该版本尚未完全编辑，内容可能会在最终出版物之前发生变化。 引用信息：doi 10.1109/ms.2024.3414317IEEE软件，早期访问。https://doi.org/10.1109/ms.2024.3414317请注意！这是在原始文章的电子自我构造版本中。此转载可能与分页和印刷细节的原始版本不同。请引用原始版本：Raatikainen，M.，Souris，C。H.，Remes，J.＆Stirbu，V。（2024）。ML谱系可信赖的机器学习系统。IEEE软件，早期访问。 https://doi.org/10.1109/s.2024.34317此工作是在创意共享归因4.0许可下获得许可的。 有关更多信息，请参见https://creativecommons.org/licenses/4.0/本文已被公共软件接受。 这是作者的版本，该版本尚未完全编辑，内容可能会在最终出版物之前发生变化。 引用信息：doi 10.1109/ms.2024.3414317IEEE软件，早期访问。https://doi.org/10.1109/s.2024.34317此工作是在创意共享归因4.0许可下获得许可的。有关更多信息，请参见https://creativecommons.org/licenses/4.0/本文已被公共软件接受。这是作者的版本，该版本尚未完全编辑，内容可能会在最终出版物之前发生变化。引用信息：doi 10.1109/ms.2024.3414317
评估和确保定性研究中的可信度的标准
定性数据的可信赖性是有争议的，但它得到了支持者的强烈支持。但是，定性数据的重要性和价值不会受到破坏。本文对定性数据的可信度进行了批判性审查。可以通过确保可信度，可转移性，可靠性和研究设计，过程和行动的可信度，可转让性，可靠性和可比性来衡量定性研究的信任程度。由于其主观性质，定性研究中可信度的保证比定量研究中更为复杂。许多研究人员和专家否认定性研究的普遍性。但是，很少有Guba（1985）的研究人员开发了一种广泛接受的模型和策略，以确保定性研究的可信度和普遍性。可信度就像定量分析中的内部有效性，并提供了有关该现象的实际数据。可转移性显示了研究发现在其他确切的上下文，人，群体和环境中的应用程度。如果一项研究的发现在相似的人群，状况或环境中复制，则发现可靠。中立性是结果的公平程度，包括初始响应和无偏见的纯度。关键词：信誉；可靠；中立可转让性；值得信赖； GUBA模型
研究英国和美国可信赖人工智能工具的前景
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观（质量和客观性）以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/principles。
在管理AI可信度风险方面挑战和努力
本文解决了现有的AI风险管理框架中的关键差距，强调了对人为因素的忽视以及缺乏社会相关或人类威胁的指标。从NIST AI RFM和Enisa提供的见解中得出，研究强调了了解人类相互作用的局限性以及道德和社会测量的局限性。本文探讨了可信赖性的各个方面，涵盖了立法，AI网络威胁情报和AI对手的特征。它深入研究了技术威胁和漏洞，包括数据获取，中毒和后门，强调了网络安全工程师，AI专家和社会心理学行为 - 行为 - 行为 - 伦理学专业人员之间协作的重要性。此外，研究了与AI融入社会相关的社会心理威胁，解决了诸如偏见，错误信息和隐私侵蚀等问题。手稿提出了一种全面的AI可信度方法，结合了技术和社会缓解措施，标准和正在进行的研究计划。此外，它还引入了创新的防御策略，例如网络社会练习，数字克隆和对话代理，以增强对对手的理解并加强AI安全性。本文以跨学科合作，宣传运动和持续研究的呼吁结束，以创建一个与道德标准和社会期望相符的强大而有弹性的AI生态系统。
可信赖云的物联网网络的区块链和增强神经网络
摘要 - 各个领域的物联网服务和应用程序的快速集成主要是由它们处理实时数据并通过为服务消费者的人工智能创建智能环境的能力驱动。但是，数据的安全性和隐私已成为对物联网网络中消费者的重要威胁。诸如节点篡改，网络钓鱼攻击，恶意代码注射，恶意软件威胁以及拒绝服务（DOS）攻击等问题构成了严重的风险，以确保信息的安全性和确定性。为了解决此问题，我们在云体系结构中提出了一个集成的自动物联网网络，采用区块链技术来增强网络安全性。这种方法的主要目标是建立一个异质的自主网络（HAN），其中数据通过云体系结构处理和传输。该网络与称为Cloud_rnn的加强神经网络（RNN）集成，以指定为旨在对传感器感知和收集的数据进行分类。此外，收集的数据由自主网络不断监控，并分类以进行故障检测和恶意活动。此外，通过区块链自适应窗口元优化协议（BAW_MOP）增强了网络安全性。广泛的实验结果验证了我们所提出的方法在吞吐量，准确性，端到端延迟，数据输送比率，网络安全性和能量效率方面显着优于最先进的方法。