XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System攻击目标
不应开发完全自主的AI代理
tem的自主权水平：用户cedes的控制权越多，系统产生的风险就越多。作为他人（Chan等人，2023年）以前已经指出过，迫切需要对代理机构的增加并解决增加代理的风险，我们通过基于价值的特征来做到这一点。特别是与个人安全价值有关的风险（第5.2.10节），其中包括丧失人类生命并为隐私风险打开大门（第5.2.8节）和安全风险（第5.2.11节）。更加复杂的问题是放错位置的信任（第5.2.13节），这使雪球效应具有进一步的伤害。例如，“劫持”的安全问题，其中恶意的第三方指示代理人以实现限制性信息，可能会造成进一步的危害，因为该信息被用来妥协用户公众声誉或财务状况或攻击目标（美国AI Safetutte of Attack of Attacks of Attacks of Attack tosections）。
2024 年印刷安全格局
混合工作模式的兴起模糊了传统印刷基础设施安全的界限。公共网络和控制较少的环境如今已司空见惯，需要更强大的印刷安全方法。与此同时，人工智能的兴起也带来了进一步的安全挑战，增加了易受攻击的设备更容易成为攻击目标并因安全协议薄弱而受到攻击的可能性。印刷制造商和渠道合作伙伴必须适应这一变化，提供与现有 IT 基础设施无缝集成的增强安全解决方案。这种转变带来了重大机遇。通过成为值得信赖的顾问，印刷渠道可以引导组织实现设备、数据和文档安全的全面解决方案。将印刷基础设施作为更广泛的信息安全战略的关键要素，不仅可以保护企业，还可以为印刷行业开辟新的收入来源。
无人机系统：角色、任务和未来……
美国军方通常将遥控飞行器 (RPV) 称为无人驾驶飞机 (UAV)。UAV 要么是单个飞行器（带有相关监视传感器），要么是无人机系统，通常由飞行器与地面控制站（飞行员实际坐在那里）和支持设备配对组成。 3 随着 2023 财年总统预算的出台，空军开始使用“无人驾驶”一词来描述遥控或无人驾驶飞机系统。 4 在开始开发可选载人飞机（如 B-21 突袭者）后，空军对所有没有机组人员飞行的飞机进行了这种区分。 5 一种新兴的 UAS 类型是巡飞弹——也称为“神风无人机”——它们是一种一次性飞机，可以长时间飞行（从几十分钟到可能几个小时），可以观察和攻击目标。本报告使用载人和无人驾驶这两个术语来区分不同类型的飞机，并使用 UAS 一词来表示更广泛的系统。
不应开发完全自主的AI代理
tem的自主权水平：用户cedes的控制权越多，系统产生的风险就越多。作为他人（Chan等人，2023年）以前已经指出过，迫切需要对代理机构的增加并解决增加代理的风险，我们通过基于价值的特征来做到这一点。特别是与个人的安全价值相关的风险（第5.2.10节），其中包括丧失人类生命并为隐私风险打开大门（第5.2.8节）和安全风险（第5.2.11节）。更加复杂的问题是放错位置的信任（第5.2.13节），这使雪球效应具有进一步的伤害。例如，“劫持”的安全问题，其中恶意的第三方指示代理人以实现限制性信息，可能会造成进一步的危害，因为该信息被用来妥协用户公众声誉或财务状况或攻击目标（美国AI Safetutte of Attack of Attacks of Attacks of Attack tosections）。
科技助长针对妇女的暴力行为
虽然技术促成的暴力影响广泛，但妇女和女孩受到的影响尤为严重。15 现有证据表明，妇女更有可能因其性别和性别认同而成为攻击目标，遭受更严重的暴力形式，也更有可能面临严重和持久的负面影响。16 例如，TF VAW 通常与线下暴力直接相关 17 并且妇女通常会因为相关风险而改变使用 ICT 的方式（或选择不使用）。18 在这些方面，TF VAW 加剧了性别数字鸿沟，削弱了获取信息和服务的机会，并侵犯了妇女参与公共生活的权利。19 除了对妇女的这些更直接的负面影响之外，越来越多的研究表明，TF VAW 放大和正常化了现有的父权制暴力和厌女文化，同时促成了新文化的出现。20
管理数字风险：底漆
1使用数字政府准备评估来确定数字风险14 2国家数字风险扫描17 3 2022世界经济论坛技术先驱社区的预测35 4传统风险计划与综合风险管理模型49 5集成数字风险管理的关键功能55 6网络攻击的向上轨迹62 7网络攻击目标65 8插图选定的网络武器65 9下一代网络攻击71 10将网络安全整合到开发策略，计划，项目81 ISSCEST SCEST SCEST和IMPECTISS的系统中，并将其置于系统中，并将范围置于范围。网络安全干预措施82 13谁负责第三方风险管理活动？96 14国家标准与技术研究所隐私框架摘要105 15 AI伦理工具套件的概述（涵盖2018年至2022年的样本）135 16 16确保保护数字人权145 A4当前和拟议的网络条约框架196
人机交互和人类能动性......
人工智能技术在军事决策过程中的普及似乎正在增加。起初，人工智能在军事领域的应用主要与武器系统有关，这些武器系统通常被称为自主武器系统 (AWS)，可以在无需进一步人工干预的情况下识别、跟踪和攻击目标 (红十字国际委员会 [ICRC] 2021)。世界各地的军队已经使用了武器系统，包括一些巡飞弹，这些武器系统结合了人工智能技术来促进目标识别，通常依赖于计算机视觉技术 (Boulanin 和 Verbruggen 2017；Bode 和 Watts 2023)。虽然巡飞弹通常在人类批准下操作，但似乎有可能在没有人为干预的情况下动态施加武力。事实上，俄罗斯在乌克兰战争的各种报道表明，乌克兰军队在作战的最后阶段使用巡飞弹，在未经人类批准的情况下释放武力 (Hambling 2023, 2024)。这些发展有力地强调了人们长期以来日益增长的担忧，即在使用基于人工智能的系统时，人类在武力决策中所起的作用正在逐渐减弱。
ACM 参考格式：Erik Hemberg 和 Una-May O'Reilly。2021 年。使用整理的网络安全数据集进行机器学习和人工智能。在 ACM KDD AI4Cyber：KDD'21 上第一届人工智能网络安全分析研讨会，2021 年 8 月 14 日至 18 日，虚拟。ACM，美国纽约州纽约，5 页。https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn
有时彼此之间有外部链接。在这里，我们展示了如何使用单个数据集 BRON 1 ，该数据集支持行为级别的 AI 建模和 ML 推理，见图 1，方法是使用一组合并的关键公共威胁和漏洞信息源。BRON 在 [11] 中有完整描述。不幸的是，公共威胁和漏洞信息是从历史攻击中提取的，例如高级持续性威胁 (APT)。事后，APT 被分类和定义为特定行为者追求目标的行为，构成具有特定策略、技术和程序的威胁。攻击目标被列为硬件或软件漏洞或暴露，有时它们本身会交叉引用到代码、设计或系统架构中发现的某种弱点。攻击模式是手动识别和枚举的。根据其类型，每个信息单元都填充为特定数据库的条目，并进行一定程度的交叉引用。组合数据库之间具有不规则的成对链接，可用于防御推理。本文展示了将四个公共数据库的数据合并成一个图形数据库 BRON [11] 的用途。这四个数据库分别是：
第一章 决策中心战争的兴起
过去十年，美国国防部 (DoD) 越来越多地将其理论和能力发展重点放在大国对手上，例如中华人民共和国 (PRC) 和俄罗斯联邦或拥有核武器的地区大国朝鲜。国防部的规划主要考虑美军在与这些对手的对抗中可能面临的最严峻战役，并假设最坏情况也能满足“情况较轻”的情况的需求。1 然而，对手认识到国防部对高强度作战的关注，因此正在有条不紊地制定战略和系统，通过避免美军已做好准备的局势类型来规避美军的优势并利用其弱点。2 作为不对称对抗美国军事优势的努力的一部分，中华人民共和国和俄罗斯军队所采取的作战方法都强调信息和决策是未来冲突的主要战场。诸如中国人民解放军 (PLA) 的系统破坏战或俄罗斯军队的新一代战争等概念，指挥部队以电子和物理方式攻击对手获取准确信息的能力，同时引入虚假数据，削弱防御者的定位能力。与此同时，侵略者的军事和准军事部队在不升级冲突的情况下孤立或攻击目标，从而为美国及其盟国的大规模军事报复提供借口
扭转局势，打击攻击者 - EuRepoC
如今，供应链比以往更长、更复杂、更全球化。随着越来越多的产品、工具和系统通过电子方式相互连接，这些通常不透明且紧密交织的供应链越来越多地受到各种网络攻击。Stuxnet 是早期渗透第三方系统（西门子 SIMATIC WinCC 和 PCS 7 控制系统）的例子，目的是物理破坏由这些系统控制的实际目标（伊朗纳坦兹核设施）。去年，针对 Kaseya 软件的以经济为目的的供应链攻击导致数千家托管服务提供商感染了 REvil 勒索软件。现有的权力结构、规范框架和信息的自由流动在危机时期面临压力，例如新冠疫情、乌克兰战争或物理封锁期间（例如苏伊士运河、上海港）。针对供应链信息基础设施的破坏性攻击不仅会对原始目标及其分支产生严重影响，还会对其他相互依存的部门产生严重影响。在本文中，我认为这种日益增长的相互依存关系并不是供应链攻击目标所特有的现象。相反，网络犯罪生态系统的日益多样化为各国和执法机构提供了多种破坏其服务的选择。