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World File Search System数据注入
为公共部门应用人工智能做好准备
Informatica (NYSE: INFA) 通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和人工智能带入生活。如果正确解锁，数据将成为一种活生生的、值得信赖的资源，并在整个组织中普及，将混乱变为清晰。通过 Informatica Intelligent Data Management Cloud™，公司可以为其数据注入活力，以推动更大的创意、创建改进的流程并降低成本。它由我们的人工智能引擎 CLAIRE ® 提供支持，是唯一一款专用于管理任何类型、模式、复杂性或工作负载的数据的云 - 所有这些都在单一平台上完成。
利用 CLAIRE AI Engine 实现数据治理自动化，加速数据驱动的决策制定
Informatica (NYSE: INFA) 通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和人工智能带入生活。如果正确解锁，数据将成为一种活生生的、值得信赖的资源，并在整个组织中普及，将混乱变为清晰。通过 Informatica Intelligent Data Management Cloud™，公司正在为其数据注入活力，以推动更大的想法、创建改进的流程并降低成本。它由我们的人工智能引擎 CLAIRE ® 提供支持，是唯一一款专用于管理任何类型、模式、复杂性或任何位置的工作负载的数据的云 - 所有这些都在单一平台上完成。
CIGI 论文第 307 期 — 2024 年 10 月 人工智能在未来军事行动中的阻碍性战争应用和风险
人工智能与日益增多的网络、全球和地理空间传感器相结合，将为决策者和军事领导人提供大量信息。但这些过剩的信息虽然看似宝贵，但同样也是一种弱点。战略参与者明白，战场和全球感知能力的增强也将起到欺骗感知的作用，并将错误数据注入对手的信息网络。此外，人工智能对战场和全球感知能力的贡献将使未来战场上的行动对武装部队来说越来越致命；因此，军队可能会采用阵地战，并恢复在城市及其周边地区作战，在未来的战争中，国家和非国家部队都将造成更多的平民伤亡和附带损害。
AI 就绪数据研讨会
Informatica (NYSE: INFA) 通过赋能企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和 AI 带入生活。如果正确解锁，数据将成为一种活生生的、值得信赖的资源，并在整个组织中实现民主化，将混乱变为清晰。通过 Informatica Intelligent Data Management Cloud™，公司正在为其数据注入活力，以推动更大的想法、创建改进的流程并降低成本。由我们的 AI 引擎 CLAIRE ® 提供支持，它是唯一一款专用于管理任何类型、模式、复杂性或工作负载的数据的云，可跨任何位置实现 - 所有这些都在单个平台上完成。Informatica。数据和 AI 的诞生地。
利用人工智能解锁新的可能性
将人工智能融入 CRM 应用程序可让组织获得可操作的客户洞察并制定成功的增长战略。这些支持人工智能的应用程序有助于了解客户洞察、扫描图像并根据长期积累的大量客户数据进行比较和学习。它还有助于应用分析和 ML 技术来生成趋势并预测客户行为。Call Minor 和 Eureka 等组织使用人工智能通过根据关键主题和分类标记转录来捕获客户互动。将正确的数据注入 CRM 系统会产生关键洞察、与竞争对手相关的特定数据以及理想的用例。通过这种学习，应用程序可以提供建议和解决方案，以提供最佳客户体验。
应用人工智能识别针对全球定位系统的网络欺骗攻击
随着系统越来越依赖该技术，对全球定位系统 (GPS) 基础设施的干扰对国家安全和经济构成了威胁。干扰和欺骗等 GPS 干扰方法的普遍性为对手提供了多种机会，可以渗透和注入虚假数据到军事、银行、航运、电子商务、运输和其他关键经济部门等各种系统。GPS 欺骗检测方法的研究需要创新和新颖的方案来应对所带来的挑战。随着计算机系统处理能力的提高，人工智能方法已成为检测和报告这些网络威胁的主要候选方法。本论文研究了机器学习和数据分析在识别军事 GPS 上的虚假数据注入尝试中的应用。该研究结合了实时和模拟的 GPS 消息流量数据来训练和测试机器学习算法以识别威胁。将无监督和监督学习方法应用于数据集有助于推进 GPS 欺骗问题的研究，并被证明是监控 GPS 流量的有效工具，同时为 GPS 基础设施提供另一层安全保障。
深度学习辅助脑肿瘤检测
最近，由于症状的复杂性和模糊性，疾病诊断的不确定性不断增加和蔓延，导致诊断过程不可靠和不可靠。由于 MRI 扫描中的肿瘤检测主要取决于专家的经验，误诊将导致不准确的治疗，并可能造成严重的后果。本文介绍了脑肿瘤检测服务，作为患者和专家的辅助功能。本文重点研究了基于云的多医学诊断服务框架下的自动 MRI 脑肿瘤检测。所提出的 CNN 辅助深度架构包含两个阶段：特征提取阶段和检测阶段。在将数据注入模型进行训练之前，应用轮廓检测和二值分割来提取感兴趣的区域并减少不必要的信息。脑肿瘤数据来自 Kaggle 数据集，经过预处理和增强阶段后，包含 2062 例病例，其中 1083 例为肿瘤，979 例为非肿瘤。训练和验证阶段使用不同大小的图像完成，图像大小在 (16, 16) 到 (128,128) 之间。实验结果显示检测准确率为 97.3%，灵敏度为 96.9%，特异性为 96.1%。此外，使用这种类型的图像的小过滤器可确保更好、更快的性能，并实现更深入的学习。
网络弹性灵活交流输电系统ABB Inc
• 目标是开发基于领域的方法，用于柔性交流输电系统 (FACTS) 的纵深防御网络安全解决方案。我们解决了与 FACTS 控制系统内部攻击相关的漏洞，例如语法正确的恶意命令和测量。存在将 FACTS 控制扩展到网络安全的机会。主要的技术挑战是设计满足所保护操作过程的速度要求的控制器扩展。我们计划使用状态估计来防止虚假数据注入；前瞻性模拟来防止恶意命令；以及时间故障传播图和马尔可夫过程进行入侵检测和控制器故障预测。我们将利用 FACTS 设备独特的动态响应，例如通过探测信号或模拟来识别并提醒操作员任何对 FACTS 设备起作用的恶意网络命令和测量。我们将为与广域测量、保护和控制 (WAMPAC) 以及监控和数据采集 (SCADA)/能源管理系统 (EMS) 交互的分布式 FACTS 系统开发网络安全解决方案。矩阵束法将用于防止广域控制 FACTS 中的中间人攻击。变分模态分解 (VMD) 技术结合决策树 (DT) 和移动目标防御，可确保广域电压控制 FACTS 的安全。开发的方法将使用各种 FACTS 设备进行测试，例如静态无功补偿器 (SVC)、串联电容器 (SC)、静态补偿器 (STATCOM) 和晶闸管控制串联补偿器 (TCSC)。
自主多智能体系统的防御策略
摘要 — 虚假数据注入 (FDI) 攻击对自主多智能体系统 (MAS) 构成重大威胁。虽然弹性控制策略可以解决 FDI 攻击，但它们通常对攻击信号有严格的假设，并且忽略了安全约束，例如避免碰撞。在实际应用中，配备先进传感器或武器的领导者智能体跨越安全区域来引导异构跟随智能体，确保协调行动，同时解决避免碰撞问题，以防止财务损失和任务失败。本文通过介绍和研究指数无界 FDI (EU-FDI) 攻击下的安全意识和攻击弹性 (SAAR) 控制问题来解决这些差距。具体而言，首先设计一种新型的攻击弹性观察者层 (OL) 来防御对 OL 的 EU-FDI 攻击。然后，通过使用二次规划 (QP) 解决优化问题，将避免碰撞的安全约束进一步集成到 SAAR 控制器设计中，以防止跟随者之间的碰撞。最后设计了一种抗攻击补偿信号，以减轻 EU-FDI 攻击控制输入层 (CIL) 造成的不利影响。基于 Lyapunov 的严格稳定性分析证明了 SAAR 控制器在确保安全性和弹性方面的有效性。本研究还开创了自主 MAS 的 SAAR 遏制控制问题的三维模拟，证明了其在现实多智能体场景中的适用性。索引术语 — 遏制、弹性、无界攻击、安全约束。