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（例如[aws22a，aws22b，akv22，gk22]），它被委托用于存储关键材料的材料必须在硬件故障的情况下将其安全导出以备份。这些备份必须使用另一个设备的公钥加密（或“包装”），以便绝不会在安全硬件之外暴露出明文键[YC22，PK15]。该设备的管理员负责创建备份，无法确保备份已良好，并且将在新设备上成功导入。她可以尝试进口操作，但这可能很昂贵（例如，如果备份设备在单独的设施中）或风险（因为它将钥匙散布到更多的范围内）。在基于云的HSM的情况下，后一种风险很好地说明了，在该情况下，通过将钥匙导入辅助云提供商来测试备份可以大大扩展信任边界。即使导入操作成功，管理员仍应测试导入的私钥对应于预期的公共密钥，该密钥通常需要使用它来创建测试签名或解密。这是不可取的两个原因：它添加了必须登录的键的额外用途，并且它也可能涉及与其创建的目的不同的目的。理想情况下，导出设备可以向管理员证明，密文是接收设备的公钥下的合理的加密，此外，此外，该设备是与特定公共密钥相对应的私钥，例如，该设备声称“我对ECDSA签名密钥进行了加密X的访问，而不应访问ecdsa prefific y”，而不应访问y”，而y nondeft yondeft yondeft yondeft yon and Indrocteact y = g g g g g x x x x y = g x x x y = g x.如果导出的密钥是对称密钥，则该设备应证明授权是与对密钥的承诺或使用密钥创建的Ciphertext或Mac一致的键。可验证的加密是解决此问题的自然解决方案。
美国基于机器学习的检测和分析比特币钱包交易中的可疑活动
在美国，比特币和其他加密货币的急剧采用彻底改变了金融格局，并提供了前所未有的投资和交易效率机会。该研究项目的主要目标是开发能够有效识别和跟踪比特币钱包交易中可疑活动的机器学习算法。通过高科技分析，该研究旨在创建一个模型，该模型具有识别趋势和异常值的功能，这些模型可以暴露出非法活动。当前的研究专门关注美国的比特币交易信息，非常重点是了解此类交易经过的直接环境的重要性。数据集由深入的比特币钱包交易信息组成，包括重要因素，例如交易值，时间戳，网络流和钱包的地址。数据集中的所有条目都揭示了有关钱包之间的金融交易的信息，包括收到和已发送交易，对于可以代表可疑活动的分析和趋势，此类信息至关重要。这项研究部署了三种认可的算法，最值得注意的是逻辑回归，随机森林和支持向量机器。回想起来，随机森林成为最佳F1分数的最佳模型，展示了其处理数据中非线性关系的能力。洞察力揭示了钱包活动中的重要模式，例如未赎回交易与最终平衡之间的相关性。机器算法在跟踪加密货币中的应用是创建透明且安全的美国市场的工具。随着虚拟货币获得增加的接受度，交易变得越来越复杂，机器算法可以提供加工功能以增强监督和合规性操作。可以对复杂的算法进行编程，以搜索大量的交易信息集，从而确定可能表明欺诈和合规性失败的趋势。使用过去的数据，这种算法可以接受培训以实时检测异常，而监管机构和金融机构可以迅速对可疑活动做出反应。
2022 年全球经济多元化指数
疫情导致石油和大宗商品价格大幅下跌，暴露出大多数大宗商品生产国和出口国存在严重的结构性弱点，他们目前面临着越来越大的经济压力。此外，新冠疫情带来的经济影响加剧了一系列长期存在的经济压力，例如快速数字化、地缘政治变化、环境压力以及第四次工业革命引发的新动态等。这些系统性转变要求政府和政策制定者紧急寻找新方法，使其经济摆脱对大宗商品的依赖，并制定创新的政策应对措施，以应对当前和未来的挑战。穆罕默德·本·拉希德政府学院的全球经济多元化指数 (GEDI) 是一个开创性项目，旨在捕捉经济多元化的多维方面，并根据各国的经济多元化程度对其进行排名。它旨在了解经济多元化的性质以及直接或间接影响一个国家整体多元化水平的因素。该指数完全基于量化指标，没有感知指标，为全球各国的经济多元化努力提供了量化基准和排名。尽管人们普遍接受并评论需要进一步实现经济多元化，但目前尚无一致或可用的经济多元化衡量标准或指数。因此，GEDI 代表了与经济多元化相关的分析、讨论和政策工作的重大创新和宝贵工具。GEDI 是“可重复的研究”，完全基于公开的数据和信息。作为一项综合指数，EDI 的核心是衡量一个国家经济多元化表现的单一、汇总指标，从而为跨国比较提供了基础。EDI 通过结合和汇总经济多元化的三个维度，帮助确定一个国家经济多元化的水平和广度：生产和产出多元化、贸易多元化和政府收入多元化。年度指数和报告将于 2021 年首次发布，并将每年审查和更新，以帮助随着时间的推移追踪各国多元化努力所产生的成果。
人工智能监管本身存在协调问题 - Daniel E. Ho
人工智能监管有其自身的一致性问题：披露、注册、许可和审计的技术和制度可行性 * Neel Guha、† Christie M. Lawrence、† Lindsey A. Gailmard、Kit T. Rodolfa、Faiz Surani、Rishi Bommasani、Inioluwa Deborah Raji、Mariano-Florentino Cuéllar、Colleen Honigsberg、Percy Liang、Daniel E. Ho ‡ 斯坦福大学 摘要 要求监管人工智能 (AI) 的呼声十分高涨，但对于监管可以且应该解决的具体危害以及应采取的适当监管行动，仍未达成共识。计算机科学家提出的技术解决方案可能不可行或非法；律师提出的监管可能在技术上不可行；评论员提出的政策可能会适得其反。从这个意义上讲，人工智能监管有其自身的一致性问题，其中提议的干预措施往往与社会价值观不一致。在本文中，我们详细介绍并评估了美国四项主要 AI 监管提案的一致性以及技术和制度可行性：披露、注册、许可和审计。我们对在不解决监管一致性问题的情况下急于对 AI 进行严格监管的警告基于三个论点。首先，AI 监管提案往往同时存在监管不匹配（即垂直错位）和价值冲突（即水平错位）。提案的目标、可行性和影响的清晰度可能会突显该提案与旨在解决的危害不匹配。事实上，在某些情况下，非 AI 监管改革可能更好地解决 AI 监管的冲动。拟议的法规越具体，就越能暴露出不同监管目标和价值观之间的紧张关系和权衡。那些声称解决人工智能所有问题（安全性、可信度、偏见、准确性和隐私）的提案忽略了许多目标无法共同实现的现实。其次，主流人工智能监管提案面临着共同的技术和制度可行性挑战——政府中谁应该协调和执行监管，监管干预的范围如何避免膨胀，在缺乏技术共识且实现技术共识的途径不明确的情况下，哪些标准和指标可以使值得信赖的人工智能价值得以实施？第三，联邦政府可以通过设计干预措施来考虑可行性和一致性考虑，在不同程度上减少人工智能监管错位。因此，我们最后提出了具体的建议，以尽量减少人工智能监管的错位。
值得信赖的人工智能
人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它们不仅用于做出日常决策，例如健康食品选择和着装推荐，还用于做出重要且有影响力的决策，例如疾病诊断、检测金融欺诈和选拔新员工。它们在自动驾驶、自动金融贷款审批和癌症治疗建议等新兴应用中的部署日益广泛，这让许多人担心当今与 AI 相关的信任程度。这种担忧是真实的，因为在当前快速发展的 AI 系统中，对抗性攻击、偏见和缺乏可解释性已经暴露出现代 AI 系统的许多弱点。因此，构建“可信赖的 AI”系统的机制和方法非常重要。构建可信赖的 AI 系统需要了解模型是否有偏见。偏见一直是现代 AI 系统的一个关键致命弱点。从人脸识别到语言翻译，许多应用都显示出系统存在高度偏见，不同组和测试集之间的性能不一致就是明证。这对此类系统的公平性和可问责性有着重大影响，具有极其重大的社会影响。可解释性和可解释性是此类系统在许多不同情况下的必要条件，例如执法和医疗，在这些情况下，黑箱决策是不可接受的。尽管现代人工智能系统报告的准确度很高，但它们无法向人类解释其决策过程以及失败或成功案例的原因。除了高精度之外，隐私和安全对于人工智能的成功也至关重要。最近的研究表明，人工智能算法可以利用从社交媒体中提取的信息来对模糊的人脸进行去匿名化，并通过监控摄像头促进不必要的监视。此类人工智能应用既带来了挑战，也带来了机遇：虽然监控系统增强了个人和整个社会的安全，但它们易受攻击和破坏，也为滥用提供了机会。对抗性攻击尤其给用户带来了巨大的负面印象，认为人工智能系统很容易被欺骗。作为研究人员，我们需要建立和推广一个严格的框架来阐述对抗性机器学习中的问题，评估各种对抗性攻击下的影响和后果，并描述确保人工智能模型安全的属性。正如在许多领域所观察到的那样，开放性有助于释放更大的潜力。许多人工智能系统不披露模型的谱系、训练数据和性能细节。需要进行更多研究来解决系统披露的共同最低可接受做法。数据和模型归属是信任人工智能系统的关键组成部分。准确描述训练数据、架构和可靠的测试条件对于保证在预定义范围内的性能水平、设定用户期望以及潜在解释潜在偏差和故障至关重要。此外，特别是在由多个组件组成的复杂 AI 系统中，从一个特定模型中归因于给定的预测或信号对于可解释性和安全性至关重要。能够可靠地识别 AI 的签名
来自光电子光谱的液体的绝对电子能量和定量工作函数
视频：液体喷射光电光谱（LJ-PES）在对液体水，水溶液和挥发性液体的电子结构的实验研究中取得了突破。这种技术的新颖性可以追溯到25年以上，其中在于在真空环境中稳定连续的微米直径LJ，以实现PES研究。PES中的关键数量是与电子垂直促进到真空中的最可能的能量：垂直电离能量，vie，for中性和阳离子，或垂直脱离能量VDE，用于阴离子。这些数量可用于鉴定物种，其化学状态和粘结环境及其在溶液中的结构特性。准确测量VIE和VDE的能力至关重要。相关的主要挑战是针对明确定义的能源参考的确定这些数量。仅采用最近开发的方法是通常的测量，通常对液体可行。实际上，这些方法涉及将凝结的概念应用于从液体样品中获取光电子（PE）光谱中，而不是仅依赖自第一个LJ-PES实验以来通常实施的分子 - 物理处理。这包括在自由电子检测之前明确考虑电子遍及液体表面的遍历。与精确的电离光子能量一起，此功能可以直接确定VIE或VDE，相对于液相真空水平，从任何感兴趣的PE特征中都可以直接确定。我们相对于液态真空水平的测量VIE和VDE的方法特别涉及检测样品中发出的最低能量电子，这些电子的能量勉强能够克服表面电势并积聚在液态光谱的低能尾巴中。通过将足够的偏置电位应用于液体样品，通常可以暴露出这种低能的光谱尾部，其尖锐，低的能量截止均显示出在测得的光谱中揭示真正的动力学零，而与实验中的任何扰动固有或外部电位无关。此外，通过还确定凝结物质中常见平衡能级的溶液 - 相VIE和VDE，费米水平可以量化固态PES溶液溶液工作功能，Eφ和液体可效应表面偶极效应中普遍实现的参考能。使用LJS，只能通过控制不良的表面充电和所有其他外部电势来正确访问费米水平，从而导致所有PE特征的能量移动，并排除准确的电子能量访问。更具体地说，必须设计条件以最大程度地减少所有不良电位，同时保持样品和设备之间的平衡，内在的（接触）的电位差。建立这些液相准确的能量引用方案，重要的是，可以从近偏差溶液中确定VIE和VDE，以及批量电子结构和界面效应之间的定量区别。■密钥参考我们将在此处审查和示例这些方案，并在此处审查这些方案，并在此处进行几种示例性水溶液，重点关注最低的离子化或最低能源 - 能源PE峰，这与水相种类的氧化稳定性有关。
模块 1 案例研究报告，作者：Edward Zhang rg tiny edits 2 17 25.docx
2018 年台风飞燕侵袭日本大阪湾，造成关西国际机场被淹，暴露出沿海机场在极端天气面前的脆弱性。1 此次事件凸显了在海平面上升和风暴加剧的情况下重新评估基础设施恢复力的迫切需要。1,2 案例事实：2018 年 9 月 4 日，台风飞燕袭击日本大阪湾，风速 130 英里/小时，风暴潮高达 11 英尺，关西国际机场完全被淹没。3 关西国际机场建在大阪湾的一个人工岛上。1 风暴潮彻底冲击了海堤，淹没了跑道，导致 8000 名乘客和工作人员被困。此外，一艘被台风吹偏的油轮摧毁了通往大陆的唯一桥梁，进一步切断了机场与大陆的联系。1 超过 8000 名乘客和机场工作人员被困近 36 个小时。不幸的是，台风导致该地区11人死亡，400多人受伤。2 国内航班在两天后部分恢复，但完全恢复需要数周时间。4 事件的流行病学方面：《日本许多主要机场接近海平面，这是一场灾难》这篇文章是一项描述性分析，而非流行病学研究。1 在考察台风飞燕对关西国际机场的影响以及气候风险对航空的影响时，没有采用结构化的研究设计或相对风险 (RR) 或优势比 (OR) 的参数模型。相反，本文讨论了案例比较，并在一个框架内引用了过去的极端天气事件和地理空间数据，强调低洼机场仍然很脆弱。虽然作者提供了气候模型预测，但他们没有对混杂因素（例如基础设施抵抗力和灾害响应）应用回归模型或统计控制。 1 文章中潜在的偏见来源源于选择偏见，因为所讨论的机场都是主要的国际枢纽机场，而分析并未考虑可能同样面临气候相关风险的小型区域机场。2 没有控制混杂变量，例如风暴防备、基础设施弹性或政府应对政策，而这些是决定机场脆弱性的主要因素。5 文章概括地表明，气候变化会给机场带来洪水风险，但遗憾的是，它没有提供评估该风险的模型证据或比较结果。 文章没有明确说明如何处理与缺失数据相关的潜在数据缺口。1 然而，鉴于这是一项新闻研究而非科学研究，机场洪水事件的历史数据少报或缺失可能会影响分析的全面性。事件管理： 公共卫生部门对台风“飞燕”的响应主要包括疏散、恢复服务并长期承担灾害损失。4 由于台风造成严重洪涝，主通道桥梁无法通行，日本政府和关西国际机场当局协调安排包租紧急渡轮和巴士疏散了8000名滞留旅客。2,4 然而，由于机场的防洪设施无法抵御这场创纪录风暴带来的洪流，防灾准备工作显得不足。交通中断以及缺乏直接的应急计划，进一步影响了当时的应对工作。
对皇家北岸医院的调查
执行摘要 目前，RNSH 发生了多起非常不幸甚至不可原谅的事件，暴露出整个新南威尔士州公立医院网络存在广泛的系统性弊病。然而，RNSH 是一个特例。有确凿的证据证明 RNSH 正在逐渐衰败并进一步恶化，该医院曾是国际知名的卓越中心，凭借出色的临床护理、研究与开发以及教育与培训。2004 年，RNSH 为“北悉尼中央海岸地区卫生服务 (NSCCAHS)”区域的 1,110,698 人（占新南威尔士州人口的 16.4%）提供服务，但由于医务人员士气低落、权利丧失，以及临床一线资源匮乏，该医院已接近“不归路”。尽管 RNSH 在 1988 年澳大利亚医疗标准委员会 (ACHS) 的认证调查中被评为“全国最佳医院”，但到 2007 年，这个顶级标准认证机构将该医院排在全国最低十分位。我们必须问，谁应该为这种悲剧性的衰落负责，RNSH 目前管理水平低下的原因又是什么。RNSH 的治理显然达不到经营这样一家机构所需的标准。它由一位过度扩张的“区域首席执行官”管理，他的职责不仅涉及广阔的地理区域，还涉及令人难以置信的各种医疗设施。自从医院/区域委员会废除以来，首席执行官只对新南威尔士州卫生部负责。他的主要行政办公地点位于距离 RNSH 60 公里的戈斯福德。其他关键部门/服务，如财务、人力资源和 IT，已被剥离并“集中”到格拉德斯维尔的麦考瑞医院，结果这些核心资源（包括其领导者）的获取受到了严重限制。过去 11 年，这家医院一直由 8 位短期、无权的“总经理”“领导”。随着合并的不断推进，实体迅速从 RNSH 演变为 RNSH/北悉尼卫生局 (NSH)，然后是 RNSH/NSH/北悉尼中央海岸地区卫生服务局 (NSCCAHS)。此外，还发生了莱德医院和 RNS 医院的不当合并，因此 RNSH 不再是一个实体，这导致了混乱，尤其是在资金透明度及其分配方面。从最近的 NSCCAHS 年度报告中可以立即看出这一点，报告中无法确定谁在 RNSH 工作，也无法确定为该院区投入了哪些资源。在该地区长达 111 页的 2004/05 年度报告中，RNSH/Ryde 作为一个实体仅占 2 页，排在 Gosford、Woy Woy、Wyong、Hornsby Ku-ring-gai、Manly 和 Mona Vale 医院以及 Long Jetty 医疗中心之后。世界上没有一家同等地位的医院会如此巧妙地伪装，并被剥夺其在其运营领域中应有的、来之不易的地位。当前区域结构不定型，完全无法解决 RNSH 在临床管理系统、临床人员配备和组织结构方面面临的主要问题，更不用说有效和适当的资源分配了。透明度和问责制成为这些激烈、考虑不周和“一刀切”式匆忙引入的变革的早期牺牲品。在此之前，所有重要的独立决策和审查机构（如医务人员委员会和前面提到的医院董事会）几乎都被解散了。在目前的限制下，RNSH 各个部门的资源分配和临床管理系统显然受到了影响。因此，第一步必须是提供