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2025 本科生科研机会计划 (UROP)
• 仅当学生被选中获得奖项时才需要提供成绩单。成绩单应通过电子邮件发送至 rehoward@ucsd.edu。申请人必须使用以下命名约定来命名他们的成绩单：“姓氏，名字 - UROP 2025 成绩单 - 机构名称” • 学生现任或拟任研究导师的推荐信。学生提交申请后，将通过电子邮件与导师联系，指导他们如何完成在线推荐信。申请越早提交，导师就会越早收到这些说明。鼓励学生与导师沟通此过程，并确保他们将以下电子邮件地址视为批准地址（以避免电子邮件进入垃圾邮件文件夹）：rehoward@ucsd.edu。只有提交所有内容后，申请才算完成。导师问题可在以下网址找到：https://sites.ucsd.edu/casgc/files/2024/12/2025- UROP-Sample-Mentor-Form.pdf
单元1
据说，计算机程序可以从经验E中学习到某些类别的任务t和绩效指标P，如果P的绩效t（如P所测量）可以通过Experience E进行。汤姆·米切尔（Tom Mitchell，1998）的赫伯特·西蒙（Herbert Simon）的定义：机器学习是对算法的研究，•提高其绩效p•在某些任务上，在某些任务上•有经验。正确分类的单词的百分比：手写单词的人体标记图像的数据库T：使用视觉传感器在四车道的高速公路上行驶P：在人为判断的误差之前传播的平均距离E：一系列图像和转向命令在观察人类驾驶员时记录下来。t：将电子邮件分类为垃圾邮件或合法。P：正确分类的电子邮件百分比。e：电子邮件数据库，有些带有人提供标签
蝴蝶在分层内存上的平行化
黄油含量（又称矩形）是一个循环图案1，在图形分析中至关重要。尤其是，在两部分图上[41,61,3,97]上，But-Ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-terlif y [78,80，77,76]，可以将顶点分为两个不相交组，并且仅在两组Vertices之间进行边缘。考虑图G =（v，e），其中v和e分别是ver和边缘的集合。黄油粉计数的问题是计算G中的黄油含量总数。黄油流数在许多应用中起着重要的作用，例如垃圾邮件检测[19,81,82]，推荐系统[70]，单词文献集群[16]，研究小组识别[15]，并根据传输理论[11]链接前词典。最近，Lyu等。[46]在电子商务的欺诈检测场景中，将黄油计算到修剪的顶点。
检测利用机器学习的网络威胁...
摘要： - 在当代社会中，我们对互联网对日常生活各个方面的广泛依赖导致了在线活动的显着增长。然而，这种互联网使用中的激增同时导致网络威胁和网络犯罪的流行率更高。网络犯罪分子持续设计了逃避安全协议的方法，使常规方法不足以识别攻击，尤其是那些利用未公开的漏洞的攻击。为了面对这个问题，已经设计了大量的机器学习技术，以加强网络安全性并发现网络犯罪的实例。本研究专门集中于评估三种广泛采用的机器学习方法：信念网络，决策树和支持向量机器。它们在辨别垃圾邮件消息中的功效，检测到计算机系统的入侵以及使用通常用于基准测试目的的已建立数据集评估恶意软件。
人工智能与网络竞争的未来
在当今世界，网络安全和人工智能 (AI) 是两项正在发展的技术。AI 建立在机器学习 (ML) 模型的基础上。人工智能在访问控制、用户身份验证和流量分析、垃圾邮件、恶意软件和僵尸网络识别方面发挥着重要作用。不利的一面是，当今的安全挑战是多种多样的。计算、社交媒体、智能手机以及 WhatsApp 和 Viber 等众多应用程序的广泛使用都对用户构成了重大的安全隐患。机器学习是现代探索和商业的关键因素。使用算法和网络中立模型来强制计算机系统改善成功开发。机器识字算法利用样本数据（称为训练数据）自动建立精细模型，无需经过特别安排即可做出判断。机器识字基于脑细胞的商业模型。
人工智能正在被用于的案例研究
摘要 — 人工智能是一种新兴技术，历史悠久，在企业界不断变化和发展。在本文中，我们将解释现代人工智能基础知识和各个方面、人工智能的应用及其在商业中的未来。许多企业通过降低运营费用、提高效率和扩大客户群从人工智能技术中受益。人工智能由各种工具组成，这些工具允许计算机使用机器学习和自然语言处理等智能技术处理大量数据。现在，许多客户都看重人工智能驱动的日常技术，例如信用卡欺诈检测、电子邮件垃圾邮件过滤器和预测交通警报。人工智能领域正在转向开发能够有效与人合作的智能系统，包括开发创新方式让人们教机器人的交互式和可扩展方式。车辆集成人工智能系统是本文的重点。
合同法和侵权法下的可解释人工智能：法律激励和技术挑战
摘要本文表明，法律可能以微妙的方式为采用可解释的机器学习应用设定了迄今为止未被认识到的激励机制。在此过程中，我们做出了两项新颖的贡献。首先，在法律方面，我们表明，为了避免承担责任，医生和经理等专业参与者可能很快就会被法律强制使用可解释的机器学习模型。我们认为，可解释性的重要性远远超出了数据保护法，并且对使用机器学习模型的合同责任和侵权责任问题有着至关重要的影响。为此，我们进行了两项法律案例研究，分别涉及机器学习的医疗和公司合并应用。作为第二项贡献，我们讨论了（法律要求的）准确性和可解释性之间的权衡，并在垃圾邮件分类背景下的技术案例研究中展示了其影响。
CERT Orange Polska 报告 2021
Emotet 的回归还是 Dridex 的新出路？ 56 Flubot - 新型移动恶意软件 58 当警惕性处于低迷状态时，CyberTarcza 苏醒过来 63 CyberTarcza - 事实与神话 66 我们的日期值多少钱 70 机器能钓鱼吗？人工智能搜索钓鱼域名 74 Monero 隐私 82 不需要的加密货币挖掘 86 WebApp 蜜罐 88 MISP – IoC 交换平台 90 迁移到公共云 – 机遇与威胁 93 我们的在线数据和购物 95 短信钓鱼和语音钓鱼越来越危险 – 该怎么办？ 96 从运营商的角度看电信欺诈。垃圾邮件和网络钓鱼的方法 98 预防和人工智能应用的前景。路由安全的发展方向 100 SIMARGL - 检测隐藏的恶意软件 105
可解释的人工智能用于情绪分析
作为一种实用的舆情挖掘和分析工具，社交媒体分析已在许多研究领域中被证明具有很高的价值[1]。情绪分析解决了复杂的社会情感应用的动态问题，这些应用渗透到有感知和解决方案的社交网络中的智能和决策中[2]。当代情绪分析始于简单的极性检测，现已发展为对情感和情绪感知的更细致的分析[3]。然而，检测自然语言中的细粒度情绪即使对人类来说也很困难，这使其自动检测非常复杂。此外，在线观点可以以文本评论或评分的形式提出，针对整个产品，也可以针对其各个方面[4]。多条冗长的评论、带有微文本的随意方言（文字游戏、新词和俚语）的使用、比喻性语言的使用（讽刺、反语）、多语言内容（代码混合和代码转换）和观点垃圾邮件都给意见提取任务增加了挑战。