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使用 EHC Hub 检查 EHC 计划草案
您有 15 天的时间阅读计划草案并提出意见，或者接受原计划。这 15 天从计划草案添加到 EHC Hub 并向您发送有关该计划的电子邮件之日起算。有时这些电子邮件会被归入垃圾邮件或垃圾邮件文件夹，因此请定期检查。您提出意见的截止日期写在计划草案所在页面的底部。如果您需要更多时间查看和评论该计划，例如，如果您不在或想要与其他人讨论该计划，您可以要求更多时间。联系您的个案工作者进行询问 - 他们的姓名和电子邮件地址位于 EHC Hub 页面的左侧栏。如果您不对计划草案提出任何意见，则计划草案中的需求、结果和支持将按原样成为最终版本。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
使用机器学习技术的假审查检测
摘要：在线评论在当今的电子商务进行决策中起着非常重要的作用。大部分人口，即客户在决定购买什么或从何处购买以及是否购买之前阅读产品或商店的评论。作为写作伪造/欺诈性评论的文章带来了货币收益，因此在线评论网站上的欺骗性垃圾邮件有很大增加。基本上是虚假的审查或欺诈性评论或意见垃圾邮件是一项不真实的评论。对目标对象的积极评价可能会吸引更多客户并增加销售额；对目标对象的负面审查可能导致需求较小和销售减少。这些虚假/欺诈性评论是故意编写的，以欺骗潜在客户，以促进/炒作或诽谤其声誉。我们的工作旨在确定评论是假的还是真实的。
2023 年度电子邮件安全状况报告 - Cofense
回想我与 SOC 团队的对话，很明显他们对举报可疑电子邮件和员工直接删除可疑电子邮件有着爱恨交织的关系。用户举报可疑电子邮件丰富了我们的情报。SOC 可以从举报的可疑邮件中获益，方法是提取 IOC 并采取行动缓解威胁。但是，经常使用的按钮是“删除”按钮，用户只是对“垃圾邮件”感到厌烦并希望它停止。当我浏览一年来发送的模拟活动时，我突然想到了为什么用户会纠结于是否举报电子邮件。这是因为您发送了错误类型的模拟，再加上惩罚性程序给用户施加了额外的压力，迫使他们举报电子邮件。模拟威胁进入收件箱 - 而不是已经被垃圾邮件过滤器（即安全电子邮件网关）阻止的主题。我正在关注“电子贺卡/情人节”活动的粉丝们。
警官 - 招募
起薪：每年 66,939.60 美元 薪资范围：每年 66,939.60 美元 - 94,435.62 美元 申请方法：请通读整个文档，因为我们已更新了测试流程。请在 2025 年 3 月 31 日晚上 11:59（亚利桑那时间）之前完成并提交在线申请。请注意：人力资源部保留在不事先通知的情况下关闭职位的权利。通知、提醒和邀请将主要通过电子邮件发送。请确保您申请中的电子邮件地址有效且经常查看。务必检查您的垃圾邮件/垃圾邮件文件夹以查看通讯。资格：除了职位公告中注明的资格外，请参阅附件中的最低招聘要求。申请人在申请之日必须年满 20 岁，才有资格参加当前的测试流程。选拔程序 1. 初步申请筛选
如何更新您所在位置的电话号码
电子邮件地址。您应该已经收到一封入职电子邮件来设置您的密码。（如果您需要重置密码，请点击“忘记密码？”，密码重置电子邮件将发送给您。请确保检查所有文件夹（包括垃圾邮件）中是否有此电子邮件。）
人工智能和您的组织
什么是机器学习 AI？ 机器学习 AI 程序从数据中“学习”，以随着时间的推移提高其性能。这些程序可以访问数据，并被指示或编程以识别和提取数据中的模式。机器学习 AI 程序通常用于预测消费者行为，并建议或推荐产品或服务（例如在社交媒体上）。它们通过收集和分析消费者行为（如消费习惯、位置和人口统计信息），然后根据这些数据对客户进行分组来实现这一点。机器学习 AI 的示例包括： • 推荐系统 - 这些系统根据用户过去的行为或偏好向用户推荐产品、服务或内容（例如 Amazon、Netflix 和 Spotify 使用的推荐系统） • 欺诈检测 - 机器学习可用于识别欺诈活动，例如信用卡欺诈或身份盗窃 • 垃圾邮件过滤 - 机器学习算法可用于识别和过滤垃圾邮件 非营利组织可以使用机器学习系统分析捐赠者数据以预测未来的捐赠模式，从而使组织能够更有效地针对性地开展筹款活动。
互联网基础设施论坛（IIF）的基础工作 - Topdns
m arkusdeBrün描述了各种类型的滥用类型，这些滥用行为正常挑战互联网基础设施运营商：•网络钓鱼：网络钓鱼攻击，犯罪分子欺骗用户揭示机密信息，仍然是广泛的威胁。网站网站的扩散需要进行预防和快速检测。区分网络钓鱼和欺诈通常是具有挑战性的。网络钓鱼地点的体积有所减少，但质量却大大提高。•恶意软件：恶意软件越来越多地用于利用或损坏基础架构。通过不同渠道传递的多样性也增加了，将操作员的响应时间和防御措施投入了测试。•僵尸网络：打击僵尸网络 - 用于恶意活动的感染设备的网络 - 是一个复杂的挑战，因为它们通常很难大规模识别和操作。•垃圾邮件：尽管有多年的对策，但垃圾邮件仍然是滥用的重要来源。不需要的消息的质量分布会给系统带来压力，并且需要专门的过滤和检测技术。