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Lightning：一种可重构的光子电子智能网卡，可实现快速、节能的推理
基于机器学习的应用程序的大量增长和摩尔定律的终结迫切需要重新设计计算平台。我们提出了 Lightning，这是第一个可重构的光子电子智能 NIC，用于满足实时深度神经网络推理请求。Lightning 使用快速数据路径将流量从 NIC 馈送到光子域，而不会产生数字数据包处理和数据移动瓶颈。为此，Lightning 利用了一种新颖的可重构计数动作抽象，可以跟踪每个推理包所需的计算操作。我们的计数动作抽象通过计算每个任务中的操作数将计算控制平面与数据平面分离，并在不中断数据流的情况下触发下一个任务的执行。我们使用四个平台评估 Lightning 的性能：原型、芯片综合、仿真和模拟。我们的原型展示了以 99.25% 的准确率执行 8 位光子乘法累加运算的可行性。据我们所知，我们的原型是频率最高的光子计算系统，能够以 4.055 GHz 的速度端到端处理实时推理查询。我们对大型 DNN 模型的模拟表明，与 Nvidia A100 GPU、A100X DPU 和 Brainwave smartNIC 相比，Lightning 将平均推理服务时间分别加快了 337 × 、329 × 和 42 × ，同时消耗的能量分别减少了 352 × 、419 × 和 54 × 。
公共部门机构生成式人工智能网络安全指南
与所有技术一样，GenAI 也容易被滥用，并可能成为网络犯罪分子利用的强大工具。它可用于制作有针对性的、令人信服的网络钓鱼电子邮件或文本和语音消息，这可能会增加不知情的个人被欺骗提供登录凭据或银行详细信息等信息的可能性。然后，通过使用人工智能聊天机器人与个人互动，自动化大规模针对性活动的能力可能会进一步增加受害者的数量，这些人会以为自己与真人有联系，并被说服陷入预定的骗局。不良行为者可以利用冒充或创建深度伪造媒体的可能性来制作媒体来抹黑公众人物、传播虚假叙述以及勒索或诈骗个人。可以处理个人数据以建立更有效的策略来猜测个人的密码以入侵帐户。GenAI 用于生成应用程序代码解决方案的用途已经得到强调，然而，这同样可能被滥用来开发更复杂的恶意软件，这些恶意软件更难被当前系统检测和响应。
人工智能法案中的人工智能网络安全
服务。其旨在为欧洲政策制定过程提供基于证据的科学支持。本出版物的内容不一定反映欧盟委员会的立场或意见。欧盟委员会或代表委员会行事的任何人均不对本出版物的使用负责。有关本出版物中使用数据的方法和质量的信息（这些数据来源既不是欧盟统计局也不是其他委员会服务），用户应联系引用的来源。地图上使用的名称和材料的呈现并不意味着欧盟对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位，或对其边界或边界的划定发表任何意见。
人工智能网络：释放效率和性能
现代技术的快速发展见证了两大变革领域——人工智能 (AI) 和网络的融合。人工智能与网络的融合开启了无限可能，彻底改变了网络的管理、保护和优化方式。本文着手探索人工智能与网络之间的复杂关系，深入探讨这种融合背后的多方面相互作用。这种融合的核心是人工智能对网络管理的深远影响。人工智能分析能够实时分析大量数据，提供的见解有可能重塑网络运营。从预测网络故障到动态优化资源分配，人工智能驱动的管理有望提高效率、减少停机时间和主动决策。安全性是网络完整性的基石，而人工智能的融入也提升了安全性。能够实时识别和响应新兴威胁的高级算法增强了网络防御能力，确保了强大的网络安全态势。随着人工智能的发展，恶意行为者所采用的策略也在不断发展，从而引发了永无休止的军备竞赛，推动了网络安全领域两端的创新。
自上而下减轻人工智能网络安全风险
近年来，人工智能和机器学习的知名度和普及度不断提高，这为该技术带来了几乎无限的应用场景，包括通过自动化日常任务来提高工作效率、激发新想法，甚至编写定制代码。在网络安全领域，人工智能可以提高分析大量信息的效率，通过全天候监控，可以帮助更快地检测和应对网络攻击。[1] 它还可以消除解读大量信息时的一些人为错误。[2] 然而，人工智能工具的迅速崛起引发了一系列网络安全和监管问题，进而引起了全球管理机构的回应。欧盟已提出《人工智能法案》，这是“世界上第一部全面的人工智能法律”。[3] 同样，中国最近发布了“一套管理生成人工智能服务的临时规则”。[4] 美国立法者一直未能跟上全球同行的步伐，但今年 6 月，参议院多数党领袖查尔斯·舒默推动“国会努力制定人工智能新规则”。[5] 人工智能的积极用例与其通过信息共享带来的网络安全风险以及威胁行为者利用其对付个人和组织的可能性相伴而生，有时甚至被这些风险所掩盖。 虽然采用人工智能和机器学习对于组织保持竞争力可能是必要的，但考虑到网络安全风险，如何才能成功、安全地将其应用到系统中，并获得高管和董事会的支持？ 人工智能可靠性问题造成的网络安全风险 人工智能和机器学习模型的准确性和实用性取决于它们所利用的信息源，而信息源的发展速度可能比训练过程更快。
控制人工智能网络安全风险
对抗性攻击会操纵输入数据以造成错误或错误分类，从而绕过安全措施并控制 AI 系统的决策过程。对抗性攻击有多种形式，其中最常见的两种类型是逃避攻击和模型提取攻击。逃避攻击试图设计逃避 AI 系统防御检测的输入，并允许攻击者实现其目标（例如绕过安全措施或生成错误结果）。由于输入对 AI 系统来说似乎是合法的，因此这些攻击可能会产生不正确或意外的输出，而不会触发任何检测或警报。模型提取攻击试图从组织窃取经过训练的 AI 模型以将其用于恶意目的。某些应用程序特别容易受到这些攻击。对抗性攻击的影响因用例和行业而异，但可能包括：
在电网优化问题中建模智能网格技术
摘要：电网的脱碳有望产生新的电流。因此，可能要求网络规划人员在未来几十年中对电网进行大量的投资，以便以尊重热和电压网络约束的方式来容纳这些新流量。这些投资可能包括由传统技术和智能电网技术组成的基础设施资产组合。一个相关的关键挑战是位置周围存在不确定性，时间和新需求或发电连接的数量。这种不确定性不可避免地将风险引入投资决策过程，因为它可能导致不良的投资，并不可避免地导致过度的投资成本。智能网格技术具有使它们被视为投资选择的属性，可以使网络计划者对冲上述不确定性。本文通过提供批判性文献综述并介绍描述其操作的最新数学建模，重点关注关键的智能技术。
使用机器学习在智能网格中优化可再生能源管理
摘要。由于可再生能源的不确定性和可变性，智能网格中的可再生能源管理是一个具有挑战性的问题。为提高可再生能源利用的效率和可靠性，已经提出了各种优化技术。在本文中，提出了一种基于极端学习机器（ELM）算法的方法，该算法具有粒子群优化（PSO），以优化智能网格中的可再生能源管理。ELM算法用于建模和预测可再生能源的产生，而PSO算法用于优化ELM算法的参数。在太阳能生产数据集上评估了所提出的方法，并将其与其他优化技术进行了比较。结果表明，ELM-PSO方法可以提高可再生能源预测的准确性，并降低智能电网的能源成本。所提出的方法可用于各种可再生能源系统，例如风力涡轮机，太阳能电池板和水力发电厂，以提高可再生能源利用的效率和可靠性。
