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World File Search System欺诈性
宇宙不公正：批判性思维，外太空，绿色价值观和资本主义意识形态
摘要似乎很明显，社会正义的利益应始终与有限地球上的环境正义保持一致。不幸的是，即使在人类世，这在实践中也是如此。本文提供了一个新的认知映射，以表明意识形态上充电的过程如何分裂人和星球的兴趣。它对行星保护的争论如何将其变成宽广的社会不平等现象（以及倒数）提供了务实，语义和空间分析。因此，它提出了对整体理论的隐性批评。努力展示社会的基本统一和环境风险，整体思维使批评家的关键工具箱无法区分透明的欺诈性绿色洗涤和科学支持但具有意识形态的责任。本文的重点是人类学意识形态的空间维度。它特别着眼于人类世界经济中外太空的不断增长的位置和修辞功能。它说明，至少在与区域外星空间相抵触这种增长的情况下，出现了外星生长的承诺，已经成为一种有效的手段，即以行星福祉的名义证明不平等的方法，以及尽管我们越来越多地为我们的行星限制了限制了生长的福音。
EBA 消费者趋势报告 2022/23
➢ 零售支付中的欺诈行为——最重要的问题是欺诈者使用的技术迅速适应。根据本报告发布时（即 2021 年上半年和下半年）可用的欺诈数据，欧盟成员国及时实施了自 2019 年 9 月起适用的更严格的修订支付服务指令 (PSD2) 支付安全要求和 EBA 关于 SCA 的技术标准，欺诈行为显著减少。然而，可能是由于这些监管措施的成功，欺诈者开始采用不同的方法来欺骗消费者。例如，他们越来越多地利用零售支付日益数字化的趋势，通过“网络钓鱼”、“语音钓鱼”、“用户身份模块”(SIM) 交换、“身份欺骗”、“操纵”、“间谍软件”和“短信钓鱼”等方法，并特别针对信用卡交易和信用转账实施欺诈。此外，多家 NCA 和其他利益相关者报告称，购买加密资产的欺诈性支付有所增加。为此，NCA 采取了多项措施，重点评估金融机构是否遵守适用的安全要求、提高消费者意识以及金融机构是否加强其 IT 系统。
发布者：Beltron - 比哈尔邦政府
本电子招标邀请通知 (NIT) 包含有关项目、资格要求和中标申请人 (投标人) 选拔程序的简要信息。本 NIT 文件旨在向申请人 (投标人) 提供信息，以协助其制定投标申请 (“申请”)。虽然本 NIT 中的信息是善意准备的，但它并不全面，也不声称是经过独立验证的。比哈尔邦电子发展公司 (BSEDC)/印度政府科技部均未对此做出任何保证。比哈尔邦政府、其任何官员或雇员、其任何顾问或咨询师均不对 NIT 中包含的信息的准确性、合理性或完整性承担任何责任，也不对与拟议项目有关的任何错误、遗漏或失实陈述（无论是疏忽还是其他原因）承担任何责任，也不对本 NIT 中包含的信息或任何向任何接收者或其专业顾问提供或将提供的任何书面或口头信息做出任何明示或暗示的陈述或保证，并且在法律允许的范围内，除非有关方存在欺诈性失实陈述，因此在此明确声明不承担任何责任。
大量拆分及其他重大破产决定
第五巡回法院使学生贷款更难免除 ...................................................................... 199 近期判决加深并巩固了巡回法院在免除学生贷款问题上的分歧 ........................................ 202 破产法官 Cecelia Morris 表示，法院对 Brunner 案的解释过于严厉 ........................................ 206 第五巡回法院表示，只有在签发贷款的地区才能强制免除 ........................................................ 209 根据 Taggart 案，第七巡回法院关于藐视法庭的意见引发质疑 ........................................................ 213 根据问题排除法，缺席判决（有时）不可免除 ........................................................................ 217 第七巡回法院认为，多付 DSO 不会导致不可免除的债务 ........................................................................ 220 第九巡回法院 BAP 表示，直接抵押贷款支付“符合计划” ........................................................................ 222 因未支付直接抵押贷款而失去第 13 章免除而导致的分歧仍在继续 ................ ...法院支持免除部分学生贷款债务 ...................................................................................... 229 BAPCPA 限制对不重申或放弃债务的债务人的补救措施 .............................................................. 232 欺诈性转学/子女学费 ...................................................................................................... 235
使用机器学习的虚假工作预测
摘要为了减轻互联网上欺骗性的就业招标的扩散，在这项学术工作的范围内放置了采用基于机器学习的分类方法的复杂自动化工具。各种分类器都被部署以审查在线帖子以获取欺诈性就业机会，并且这些分类器的结果是系统并列以确定用于检测虚假工作清单的最有效模型的。这种方法促进了从大量在线提交的大量提交中的伪造工作职位的识别和随后消除。调查包括分类器的两个主要类别：单个分类器和合奏分类器，都可以辨别欺骗性的工作发布。尽管如此，经验发现明确地肯定，合奏分类器在与奇异的对应物相比相比在辨别骗局中表现出较高的功效。技术景观已经升到了梯队的增强，并迎来了一个范式，其中公司通过在线方法论从事招聘人员的招聘。这不仅加快了为企业收购必要的人员，而且在成本效益方面也很好。虚拟扩展促进了个人在获得与其资格和期望的职业领域相称的就业方面的促进个人。但是，这些已发布的工作机会的真实性仍然笼罩着，对求职者构成了固有的挑战。1。互联网广阔的广阔发帖，但在响应这种困境，我们提供了一种精心制作的开创性软件，以预测工作职位的真实性，在真实和虚假清单之间辨别。启动机器学习的领域，我们的创新系统（恰当地命名为“伪造职位预测”）利用了强大的随机森林分类器。这种复杂的算法在产生精确结果方面具有值得称赞的效率，相对于其前辈的精度为98％。认识到学生或求职者在网上就业机会迷宫中所面临的危险，我们的系统成为防止不知不觉地提交欺诈性工作职位的保护灯塔。潜在欺骗的实例，例如对申请费的征集或借鉴货币交易的诺言，通过我们框架的敏锐能力进行了预先避免的，从而使用户免于捕食捕食者陷入骗局。关键字：假职位，随机森林分类器，机器学习，合法工作，决策树，在线招聘，合奏方法。在当代环境中介绍，确保有酬就业已成为一个巨大的挑战。与任何访谈进行的先决条件，准候选人必须浏览复杂的工作申请和注册过程。关键初步步幅必须使自己的工作应用与根据有抱负者选择的专业领域量身定制的公司规定的要求。
使用扩散模型的欺诈检测的合成数据生成
a b s t r a c t：使用信用卡在付款和银行系统中检测欺诈交易是一个重大挑战，这主要是由于访问培训模型所需的实际数据和开发算法以准确的限制和开发算法以进行Ana-lyze交易流。与金融系统与客户之间的合同关系相关的实际数据是机密的，这既影响交易中记录的数据的形成，又影响了转移流的分析以识别欺诈活动。本文探讨了使用扩散模型生成旨在改善欺诈检测算法性能的综合合成交易数据的潜力。特别强调的是处理包含分类（文本）和数值属性混合的数据集，并在合法和欺诈性的传输之间表现出明显的类不平衡。在传统欺诈检测方法对实际交易数据的有效性与提议的方法之间进行了比较，该方法积极采用使用扩散模型生成的合成数据。结果表明，模型在准确检测欺诈方面的可靠性有了显着提高，突出了扩散模型作为开发更有效的欺诈检测系统的强大工具的潜力。
风险与监管不断增加 - CPM21
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世界经济的犯罪化
2014 年至 2016 年期间，正值权力巅峰，伊斯兰国估计年收入高达 20 亿美元，这使其成为有史以来资金最雄厚的恐怖组织。它通过各种手段实现这一目标，从哈瓦拉等非正式价值转移网络到向其控制下的俘虏公民征税。总之，根据美国众议院国土安全委员会 2016 年的一份报告，伊斯兰国复杂的金融基础设施涵盖七大支柱：黑市石油和天然气；黑市商品；古董；敲诈勒索、征税和抢劫；绑架勒索；海湾民族国家的支持；以及欺诈性金融活动。五年后，这种情况仍然太熟悉了。尽管伊斯兰国在伊拉克和叙利亚自行宣布的哈里发国以可耻的方式结束，但它仍然有偿付能力，而且很危险。就在今年春天，美国财政部估计，尽管国际社会尽了最大努力，但世界上最臭名昭著的恐怖组织仍然在中东各地的安全避难所中拥有约 1 亿美元的现金储备，足以使其能够持续开展全球行动。此外，政府备忘录指出，这些资金
基于面部，手指静脉，指纹和虹膜的生物特征识别的文章深度学习模型：调查
摘要：最近，个体生物特征引起了很多关注，并且是建立多种安全性和真实性系统的核心，例如监视，法医，欺诈性披露和基于身份的访问控制。广泛的生物识别性特征使选择合适的问题是至关重要的问题，这主要取决于应用程序的类型，样本的可用性，复杂性的程度和可能性的可接受价值。机器学习算法的概念对最后的方式产生了极大的兴趣，尤其是它被称为深度学习神经网络的进化版本。机器学习已在许多生物识别系统中使用和实施，因为其强大的属性和功能可以为系统提供所需的目标，具有出色的性能。这项工作旨在对过去七年来的190多种有前途的作品进行广泛的调查，描述了基于多种基于生物特征的深度学习系统，这些深度学习系统基于四个流行和大多数使用的特征，包括面部，指纹，Iris和Finger Finger静脉。本文还介绍了两种生物识别技术的简要回顾和深度学习神经网络。
增强生成式人工智能时代的多媒体完整性
人工智能和机器学习工具（包括生成模型和深度伪造技术）的广泛使用，使得任何人都可以以最小的努力、低成本和更高的真实感令人信服地创建和/或修改媒体。这种快速发展对传统验证方法构成了重大挑战，传统验证方法可能难以跟上这些技术日益复杂化和规模化的步伐。因此，验证方法的准确性和有效性受到越来越大的压力，使消费者更容易受到错误信息的攻击和影响。人工智能生成的媒体 1 的滥用也对组织构成了重大的网络威胁，包括通过冒充公司高管和使用欺诈性通信来访问组织的网络、通信和敏感信息。其中一些威胁在之前的联合网络安全信息表 (CSI) 中有所描述：将深度伪造对组织的威胁具体化。[3] 除了这些特定的威胁之外，人们对多媒体内容固有的普遍信任正在迅速消失。因此，加强信息完整性的需求从未如此迫切。 [4] 虽然水印等其他技术也可用于媒体出处，但内容凭证（尤其是持久内容凭证）才是本报告的重点2。