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利用人工智能在美国金融行业打击洗钱和欺诈：全面分析
摘要本研究探讨了人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）的变革性作用，在增强美国金融行业中洗钱和欺诈的检测和预防。该研究旨在分析AI驱动的技术如何显着提高欺诈检测系统的准确性，效率和可扩展性。该研究的重点是检查各种机器学习算法，包括诸如逻辑回归和决策树等监督技术，以及无监督的方法，例如聚类和异常检测。这些技术用于分析历史数据，检测模式并实时识别可疑交易或欺诈行为。该研究方法包括对欺诈检测中AI应用的现有案例研究和文献的全面综述，强调了在金融机构中成功实施ML模型。调查结果表明，机器学习模型（例如随机森林和支持向量机器）已被证明有效地检测和防止具有高精度和召回率的欺诈活动。此外，AI与实时数据分析功能的集成可以连续监测和立即检测不规则性。该研究得出结论，美国的金融机构必须利用AI的进步来增强风险管理系统，改善欺诈检测并减轻洗钱的风险。通过采用机器学习算法，金融组织可以保持领先地位
可充电电池的在线声学传感
过渡，粒子裂纹，电极断裂，气泡爆发和lm形成。通过应用AE技术，可以实时识别AE事件，而不会中断电池电池的正常功能。几项研究探索了使用AE感应与电化学性能指标的使用来估计和预测电荷状态（SOC），健康状况（SOH）等。，商业细胞。2,3这些细胞，用于实际应用中，o n具有复杂的细胞格式。这些细胞内产生的瞬时弹性波必须穿过各种材料和介质才能到达传感器。材料中的这种变化使波传播复杂化，使其更加挑剔以准确评估AE响应。危险，例如热失控，短路和容量淡出，突出了对电池诊断技术的需求。AE可以将其信号与降解现象相关联，从而及时进行干预。一旦整合到电池管理系统中，它就可以提供早期警告并提高整体电池安全性和性能。这包括在异常事件（例如热量，4机械载荷，5-7和电气滥用）期间与其他测量值一起操作和测量AE参数。8年老化指标，例如绝对能量和累积命中，可以用作中间变量，以估计和预测电池的SOH。9
使用...
摘要：随着电子商务和在线交易的快速扩展，在线支付欺诈检测，付款欺诈的风险已成为企业和消费者的重大关注点。本项目着重于在线支付欺诈检测系统的开发和实施，利用高级机器学习算法和数据分析技术。通过分析交易数据，用户行为模式和上下文信息，该系统旨在实时识别和防止欺诈活动。通过数据预处理，功能工程和模型培训，该系统学会了区分合法和欺诈性交易。使用各种机器学习算法，包括逻辑回归，随机森林和神经网络，用于检测指示欺诈行为的异常和模式。评估指标（例如精确度，召回和F1得分）用于评估系统的性能，并确保其在检测欺诈交易方面的有效性，同时最大程度地减少误报。此外，该项目还探讨了实时数据流，异常检测技术和行为生物识别技术的集成，以进一步增强系统的欺诈检测能力。最终，开发的在线支付欺诈检测系统是保护企业和消费者免受财务损失并保留对在线支付生态系统的信任的关键工具。但是，这种扩展也导致了在线支付欺诈的增加，对数字支付系统的安全性和可信度构成了重大挑战。关键字：在线支付欺诈，机器学习，欺诈检测，电子商务安全，异常检测，数据分析时间监测，行为生物识别技术I引言电子商务和在线交易的快速增长为消费者和企业带来了前所未有的便利性。欺诈活动可能会导致重大财务损失，对品牌声誉的损失以及消费者信任的下降。因此，开发强大的欺诈检测机制对于保护其运营和客户群的企业至关重要。此项目旨在使用高级机器学习技术和数据分析设计和实施在线付款欺诈检测系统。通过分析大量的交易数据和用户行为模式，系统试图实时识别和防止欺诈性交易。检测过程涉及数据预处理，功能工程以及各种机器学习算法的应用，例如逻辑回归，随机森林和神经网络。这些模型经过训练，以识别指示欺诈的模式和异常，从而实现主动措施。除了传统的机器学习方法外，该项目探讨了实时数据流和行为生物识别技术的整合以提高欺诈检测的准确性和效率。使用精度，召回和F1得分等指标评估系统的性能，从而确保检测欺诈交易和最小化假阳性之间的平衡。通过提供全面且可扩展的解决方案，该项目有助于保护企业和消费者免受在线支付欺诈的侵害，最终促进了更安全的
算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案
摘要 - 本文旨在研究预测分析以改善实时识别和对网络攻击的响应的适用性。今天，网络空间中的威胁已发展到通常不足的传统防御方法的水平。本文强调了预测分析的重要性，并证明了其在增强网络安全框架方面的潜力。这项研究将有关使用大数据分析用于网络安全的预测分析的文献整合，并指出此类系统在识别高级网络威胁方面可以胜过常规方法。本评论可以用作对预测模型的未来研究以及将其实施到网络安全框架中的可能性的框架。该研究使用定量研究，使用Kaggle的数据集，其中包含2000个网络流量和安全事件实例。逻辑回归和聚类分析用于分析数据，并使用SPSS进行统计检验。调查结果表明，预测分析增强了威胁和响应时间的警惕。本文主张预测分析是制定预防性网络安全策略，改善威胁识别和帮助决策过程的重要组成部分。还讨论了这些发现的实际含义和潜在的现实应用。索引术语 - 预测分析，数据分析，统计分析，机器学习，网络安全，威胁检测
第十五届海峡两岸资讯技术研讨会
患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS)、严重脑瘫、头部创伤、多发性硬化症和肌营养不良症的患者无法与外部环境进行交流（闭锁综合征）。一些研究小组试图为神经肌肉受损患者开发独立于周围神经和肌肉的新型交流技术。一种有前途的方法是使用神经电信号，例如脑电图 (EEG) 或皮层内的单元神经活动，这些信号源自人脑作为控制或通信信号。通过执行设计的任务，可以生成特定的脑信号模式来激活外部设备或表达用户意图。这种技术被称为“脑机接口 (BCI)”。在我们的实验室中，我们提出了一种基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI)。我们仅使用一个放置在 Oz 位置的 EEG 电极，参考国际 EEG 10-20 系统，参考电极位于右乳突。由发光二极管 (LED) 或液晶显示器 (LCD) 中相位标记闪光引起的 SSVEP 被实时识别，以便控制计算机光标、遥控汽车、多媒体设备、键盘输入系统等。准确性和信息
使用超声传感器的360度雷达
8 School of Management 1 Annamacharya Institute of Technology and Sciences, 2 Coolsoft LLC, 3 Sree Saraswathi Thyagarajan College, 4,5 Shri Nehru Maha Vidyalaya College of Arts and Science, 6 Kaamadhenu Arts and Science College, 7 Sree Narayana Guru College, 8 BBD University Abstract: This paper explores an advanced solution for enhancing quality control in Printed电路板（PCB）制造是通过集成Yolo（您只看一次）对象检测算法的制造。该系统具有传送带，直流电动机和高分辨率摄像头，用于实时识别和移动PCB上缺陷的定位。Yolo算法过程捕获了图像，有效地识别了各种缺陷，例如焊接问题和组件未对准。通过传送带和直流电动机之间的无缝集成来实现对检查过程的精确控制，从而提高了缺陷检测的速度和准确性。识别缺陷后，该系统包括一种机制，可以将有缺陷的PCB与生产线分开。有缺陷的PCB通过传送带将其改编为指定区域，以确保在制造过程中仅进行高质量的PCB。这种自动化方法可降低人类干预，可显着提高生产效率，降低制造成本并提高整体PCB质量。所提出的系统展示了尖端图像处理技术与强大的机械组件之间的协同作用，为PCB制造关键字中的缺陷检测和隔离提供了全面的解决方案：PCB，DC发动机，PCBIONS，PCBIONS，机器学习，机器学习，工业，缺陷。
使用监督的机器学习和
630612，印度泰米尔纳德邦1 yoheswari1988@gmail.com摘要：社交媒体的兴起为沟通和互动创建了一个新的平台，但它也促进了诸如网络欺凌之类的有害行为的传播。在社交媒体平台上检测和缓解网络欺凌是需要先进技术解决方案的关键挑战。本文使用监督机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术的组合提出了一种新的网络欺凌检测方法，并通过优化算法增强了。拟议的系统旨在实时识别和分类网络欺凌行为，从社交媒体帖子中分析文本数据以检测有害内容。使用有监督的ML算法（例如支持向量机（SVM），决策树和随机森林），该模型在大型标记的欺凌和非欺凌内容的实例上进行了训练。NLP技术，包括情感分析，关键字提取和文本矢量化，用于预处理和将数据转换为适合机器学习的格式。为了优化检测模型的性能，使用网格搜索，遗传算法和粒子群优化等技术可用于微调超参数，从而提高准确性和降低的假阳性。通过在各种社交媒体平台上进行的实验来验证系统的有效性，证明了其高精度检测网络欺凌的潜力。未来的工作将着重于增强模型对社交媒体中新兴语和不断发展的语言模式的适应性。
引用：Pepple P.，Okorie A.S.和Adeel P.（2025）利用人工智能来增强关键Infrastr
摘要：在全球安全的快速发展的景观中，美国面临着对其关键基础设施和国家安全的越来越复杂的威胁。这些威胁来自国家和非国家参与者，采用先进技术来破坏，退化和破坏基本系统。在响应中，人工智能（AI）已成为增强关键基础设施操作的弹性和防御机制的强大工具。本研究论文探讨了AI在维护国家关键资产中的潜力和应用，包括能源电网，运输网络，天然气和石油管道，通信系统，金融机构，供水系统，医疗保健数据库，IT网络和空中交通管制系统。通过利用机器学习算法，预测分析和异常检测技术，人工智能可以实时识别和减轻脆弱性，预先反驳网络攻击，物理破坏和空中交通控制中断。此外，AI驱动的系统增强了网络安全性，确保了美国至关重要的系统免于新兴网络威胁的弹性和安全性。此外，AI增强了决策能力，为安全机构提供了可行的情报和情境意识，同时还为整体安全增强了。本文研究了将AI集成到国家安全框架中的道德考虑，挑战和未来的方向。关键字：利用，人工智能，弹性，安全关键基础设施，美国通过全面的分析，这项研究强调了AI在强化美国关键基础设施抵抗日益增长的对抗威胁方面的至关重要作用。
对在入侵检测系统中可解释的人工智能整合的系统综述，以增强网络安全的透明度和可解释性
复杂的网络威胁的兴起刺激了入侵检测系统（IDS）的进步，这对于实时识别和减轻安全漏洞至关重要。传统ID通常依赖于复杂的机器学习算法，尽管其精确度很高，这些算法仍缺乏透明度，从而产生了“黑匣子”效应，从而阻碍了分析师对他们决策过程的理解。可解释的人工智能（XAI）通过提供可解释性和透明度，提供了一个有希望的解决方案，使安全专业人员能够更好地理解IDS模型。本文对XAI在ID中的集成进行了系统的综述，重点是提高网络安全的透明度和可解释性。通过对最近的研究的全面分析，本综述确定了常用的XAI技术，评估了它们在IDS框架中的有效性，并检查了它们的收益和局限性。的发现表明，基于规则和基于树的XAI模型是其可解释性的首选，尽管具有检测准确性的权衡仍然具有挑战性。此外，该评论突出了标准化和可扩展性中的关键差距，强调了对混合模型和实时解释性的需求。本文以未来研究方向的建议结束，提出了针对ID，标准化评估指标以及优先级安全和透明度的道德框架量身定制的XAI技术的改进。本评论旨在告知研究人员和从业者当前的趋势和未来利用XAI提高ID的有效性，促进更透明，更弹性的网络安全景观方面的机会。
人工智能辅助恶意软件分析
使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 解决网络安全问题在业界和学术界越来越受欢迎，部分原因是为了应对针对关键系统（如云基础设施、政府办公室或医院）及其生成的大量数据的广泛恶意软件攻击。人工智能和机器学习辅助网络安全提供数据驱动的自动化，可使安全系统实时识别和应对网络威胁。然而，目前网络安全领域缺乏接受过人工智能和机器学习培训的专业人员。我们在此通过开发实验室密集型模块来解决这一问题，这些模块使本科生和研究生能够获得将人工智能和机器学习技术应用于真实数据集的基础知识和高级知识，以了解网络威胁情报 (CTI)、恶意软件分析和分类以及网络安全中的其他重要主题。我们在此描述了“人工智能辅助恶意软件分析”中的六个独立且自适应的模块。主题包括：（1）CTI 和恶意软件攻击阶段、（2）恶意软件知识表示和 CTI 共享、（3）恶意软件数据收集和特征识别、（4）AI 辅助恶意软件检测、（5）恶意软件分类和归因，以及（6）高级恶意软件研究主题和案例研究，如对抗性学习和高级持续威胁 (APT) 检测。