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精算周期中的机器学习
A B R I G H T F U T U T U T U R E在本文中提出了一个框架，该框架通过在策略级别上建模所有索赔阶段以及更有效地使用数据来连接精算周期。机器学习扩大了技术的调色板，并且并不总是它过去的黑框，因为新技术在准确性和透明度之间的权衡模糊了。我们的用例表明，可以使用机器学习来提供更好的传统方法（例如GLM模型），作为独立模型（例如估算忍者储量）或与其他技术结合（例如用于大型索赔建模）。使用这一小型用例，我们已经显示了精算师使用机器学习技术在整个精算周期中增加价值的丰富机会，以创造这个工作领域的光明未来。■
软件生命周期中的安全性 - SEI 数字图书馆
对信息技术的依赖使得软件保障成为业务连续性、国家安全和国土安全的关键要素。软件漏洞危及知识产权、消费者信任、业务运营和服务以及广泛的关键应用程序和基础设施，包括从过程控制系统到商业应用产品的一切。关键资产的完整性取决于支持和控制这些资产的软件的可靠性和安全性。然而，知情的消费者越来越担心缺乏具备构建安全软件所需能力的从业人员。他们担心供应商是否有能力构建和交付具有所需完整性级别的安全软件，以及是否能够采取最低限度的负责任的做法。由于软件开发提供了插入恶意代码和无意中设计和构建具有可利用漏洞的软件的机会，因此需要增强安全性的流程和实践（以及执行这些流程和实践的熟练人员）来构建可以信赖的软件，而不会增加风险暴露。
软件生命周期中的安全性 - SEI 数字图书馆
对信息技术的依赖使软件保障成为业务连续性、国家安全和国土安全的关键要素。软件漏洞危及知识产权、消费者信任、业务运营和服务以及广泛的关键应用程序和基础设施，包括从过程控制系统到商业应用产品的一切。关键资产的完整性取决于启用和控制这些资产的软件的可靠性和安全性。然而，知情的消费者越来越担心缺乏具备构建安全软件所需能力的从业人员。他们担心供应商是否有能力构建和交付具有所需完整性级别的安全软件，以及是否有能力实施最低限度的负责任做法。由于软件开发提供了插入恶意代码和无意中设计和构建具有可利用漏洞的软件的机会，因此需要增强安全性的流程和实践（以及执行这些流程和实践的熟练人员）来构建可以信任的软件，而不会增加风险暴露。