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安全可靠地使用人工智能
人工智能 (AI) 正在接管工作世界，并逐渐成为越来越多员工的日常工具——无论是用于创建文档、图像还是代码。然而，如果使用不当，AI 也会带来风险，例如数据保护、版权问题或可能造成的损害责任。此外，网络犯罪分子还使用 AI 生成恶意代码、伪造图像、视频或声音，以及生成和传播虚假新闻。在本文中，您将了解一些安全使用 AI 并保护自己免受网络犯罪分子新威胁的关键技巧。
海军武器站海豹滩支队诺科 (DET Norco) 致力于为所有员工和访客提供安全可靠的饮用水
每年 7 月 1 日前分发，以提供上一年的结果。海军制定了 CCR 附录，提供了 DET Norco 设施饮用水质量的快照。本附录的目的是告知消费者其设施自来水的来源，提供最新的水质数据，促进对饮用水问题的更多了解，并提高节约意识。Españo l: 本信息包含有关其饮用水的非常重要的信息。请将海军武器站 Seal Beach 的系统通信发送给 jeff.j.mcgovern.civ@us.navy.mil 以进行西班牙语协助。DET NORCO 源水 DET Norco 从诺科市购买饮用水，并通过连接城市供水管线的连续供水系统输送水，供水管线通过 DET Norco 的两个供水口。诺科市 28% 的原水（未处理水）来自四口水井，其余 72% 则从阿灵顿脱盐厂和奇诺脱盐局购买处理过的水，少量则从科罗纳市和河滨市购买。混合水到达 DET Norco 后，海军设施工程系统 (NAVFAC) 供水系统将为所有建筑物和灭火系统供水。海军致力于通过每月监测大肠菌群和总残留氯水平来确保饮用水质量，每月在三座不同的建筑物进行监测。关于饮用水 典型的饮用水源（自来水和瓶装水）包括河流、湖泊、溪流、池塘、水库、泉水和水井。当水流经地表或穿过地面时，它会溶解天然存在的矿物质，在某些情况下还会溶解放射性物质，并且
与混合差异隐私的联合学习，用于安全可靠的跨iot平台知识共享
摘要联盟学习作为一种协作机器学习方法引起了人们的关注，允许多个用户在不直接交换原始数据的情况下共同训练共享模型。本研究通过引入创新的混合方法来解决分布式学习中平衡数据隐私和实用性的基本挑战，该方法将差异隐私与联合学习（HDP-FL）融合在一起。通过对EMNIST和CIFAR-10数据集进行细致的实验，这种混合方法可取得重大进步，与EMNIST和CIFAR-10的模型获得的值得注意的4.22％和高达9.39％的增强相比，与传统的Fudeer-10相比，分别提高了9.39％。我们对参数的调整强调了噪声如何影响隐私，展示了混合DP方法在打破隐私和准确性之间取得平衡的有效性。跨不同FL技术和客户数量的评估强调了这一权衡，特别是在非IID数据设置中，我们的混合方法有效地抵消了准确的准确性下降。对标准机器学习和最先进的方法的比较分析始终展示了我们所构图模型的优越性，而Emnist的比较精确度为96.29％，而CIFAR-10的优势为82.88％。这些见解提供了一种战略方法，可以在不损害数据隐私的情况下安全地在物联网设备之间进行协作和共享知识，从而确保分散的网络工作中有效且可靠的学习机制。
面对安全可靠的人工智能的重大挑战
展望：虽然研究界已经在这一研究议程上取得了重大进展，但为了提供关键方法并将其应用于实践，还有同样重大的差距需要弥补。大型语言模型的最新进展和部署放大了安全人工智能的缺点和需求。人工智能仍然是一项具有巨大风险的技术，我们必须根据我们的社会价值观进行创新，并决定在何处以及如何使用它，以充分利用其造福社会的潜力。我们需要果断而持续的投资，以便发挥领导作用，为未来奠定基础，并按照欧洲的理解塑造这项技术。
投资安全可靠的人工智能 - 蒙田研究所
然而，人工智能的加速发展是一个重大且日益严峻的安全挑战。与核技术一样，人工智能本质上是一种两用技术，很容易被滥用于恶意目的。基于机器学习的人工智能系统从示例而不是预定义规则中学习执行任务，也带来了前所未有的安全风险，这与它们的统计性质有关，具有新的和不可预测的故障模式。它们不是很稳健，即它们的行为可能会在新的环境中突然改变，而且很难解释：它们是自主运行的“黑匣子”，我们不知道它们是如何或为什么运行的。谷歌 (BARD)、微软 (Bing) 或 OpenAI (ChatGPT) 无法阻止其对话代理产生事实错误和暴力或偏见行为。随着这些系统变得更加强大和自主，正确规范它们的目标，即确保系统的目标与用户的偏好和公共利益保持一致，正成为一个主要问题。随着人工智能的快速发展及其在各个领域的大规模普及，这些安全风险可能迅速增加，并成为国家和国际安全问题。
投资安全可靠的人工智能 - 蒙田研究所
然而，人工智能的加速发展是一个重大且日益严峻的安全挑战。与核技术一样，人工智能本质上是一种双重用途技术，很快就会被滥用于恶意目的。基于机器学习的人工智能系统，从示例而不是预定义的规则中学习执行任务，也带来了与其统计性质相关的前所未有的安全风险，具有新的和不可预测的故障模式。它们不是很强大，即它们的行为可能在新的环境中突然改变，并且很难解释：它们是自主运行的“黑匣子”，我们不知道它们是如何或为什么运行的。谷歌 (BARD)、微软 (Bing) 或 OpenAI (ChatGPT) 无法阻止其对话代理产生事实错误和暴力或偏见行为。随着这些系统变得更加强大和自主，正确指定它们的目标，即确保系统的目标与用户的偏好和共同利益保持一致，正在成为一个主要问题。随着人工智能的快速发展及其在所有活动领域的大规模传播，这些安全风险可能会迅速增加，并代表国家和国际安全问题。
第二届安全可靠通信研讨会及...
如今，数字化无处不在，并正在向各种领域（包括交通、智能家居、电子健康和知识转移）进一步发展。由于数据交换量巨大，人们开始质疑可用资源（带宽、数据格式、无线电标准）是否仍然充足。这在航空领域尤其值得怀疑，因为航空领域必须在很短的时间内生成、评估和分发大量数据，这些数据通常非常敏感，有时需要采取关键行动。在安全相关行动中，防止未经授权的访问、滥用和操纵至关重要。各种统计数据表明，航空业使用的系统很容易受到网络攻击，收集或交换的数据大多没有得到充分保护。
人工智能工厂安全可靠性评估指南
........................................................................................................................... 81 图 3-20 层次化质量保证中使用质量与外部质量项目设置的定位 ...................................................................................................... 83
伊拉斯谟世界联合硕士学位安全可靠性与安全性光子学 (PSRS)
学生将通过与工业合作伙伴的密切互动，学习各种应用领域的知识，例如：危险和/或非法商品的检测、边境嫌疑人检测、无现金支付的签名识别、打击假冒、法医和安全标记、生物系统分析、驾驶员困倦检测、医疗紧急情况下的识别系统、车辆间距离测量、生物医学应用、医疗诊断、污染控制、驾驶员视觉增强、驾驶辅助（防撞系统）、工业生产控制、帮助提高农业效率、食品安全、片上实验室生物传感器、化学物质和生物或无机材料的识别、光子装置的高精度制造、功能表面的生成和工业上的先进材料。