XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System欺骗
研究表明人工智能生成的虚假网络安全报告欺骗了......
我们的研究表明，变形器还会对医学和网络安全造成虚假信息威胁。为了说明这一问题的严重性，我们在讨论网络安全漏洞和攻击信息的在线公开资源上对 GPT-2 变形器模型进行了微调。网络安全漏洞是计算机系统的弱点，而网络安全攻击则是利用漏洞的行为。例如，如果漏洞是 Facebook 的弱密码，那么利用该漏洞的攻击就是黑客破解您的密码并侵入您的帐户。
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。
欺骗相关大脑区域的荟萃分析连接模型
基于大脑的欺骗研究仅在二十年前就开始了，此后，欺骗范式包括各种各样的环境和反应方式。对这类研究的调查为我们的神经科学和法律知识提供了对个人欺骗他人的方式的法律知识。为此，我们使用BrainMap软件进行了激活似然估计（ALE）和荟萃分析连接性建模（MACM），以检查45个基于任务的fMRI脑部脑激活研究。欺骗性与诚实行为期间的激活可能性估计的激活揭示了7个显着的峰值作用簇（双侧岛，左上额回，双侧超边缘回和双侧额叶额叶）。荟萃分析的连通性建模揭示了包括单向和双向连接的7个区域之间的互连网络。与随后的行为和范式解码一起，这些发现暗示了超级方向的回旋作为社会认知过程的关键组成部分。
欺骗您的眼睛在大脑上发挥作用 - 错觉
1。将纸放在您前面的桌子上，长侧位于水平位置。将您的非写入手放在纸张中间。将手指稍微分开，但指向。应该指出您的拇指。2。用铅笔追踪您的手。请确保将铅笔上下握住，而不是倾斜。小心地围绕着手指而不是在手指上画。花点时间。3。用尺子在纸张的左侧和右边缘放置一个小点。使用标尺引导您，从页面上水平绘制直线平行线（从左边缘标记到右边缘标记），从左边缘的点到右边缘的相应点。不要在您伸出手的地方绘制直线直线。当您伸到手上，向上绘制曲线，然后向下划清曲线以满足另一侧的匹配平行线。曲线之间的空间应为相同的宽度。4。重复绘制直线和弯曲的平行线，直到填充纸。5。在指关节所在的手上画一条直线。6。每个手指上的线将从平行线上弯曲，并平行于曲线的开头。在手指之间拉直线。通过示范 - 直线，曲线进行交谈；直线，曲线；直线，曲线；直线，曲线；直线，曲线；直线。在这些水平线上保持平行的距离。
对抗性人工智能在自治时代欺骗算法
1. 规避：修改输入以影响模型的攻击，例如对图像进行修改以影响分类。此技术可用于规避模型在下游任务中正确分类情况。2. 模型中毒：对手可以训练性能良好的机器学习模型，但包含后门，当输入包含对手定义的触发器的输入时，会产生推理错误。可在推理时利用此后门模型进行规避攻击。3. 训练数据：修改训练数据的攻击会添加另一个后门，例如，训练数据中不可察觉的模式会创建可以控制模型输出的后门。4. 提取：窃取专有模型的攻击，例如，攻击可以定期对模型发起查询，以提取有价值的信息来揭示其属性。5. 推理：获取有关私人数据的信息的攻击，例如，攻击。
混合战争中的网络威胁和网络欺骗
作者：W Steingartner · 2021 · 被引用 44 次 — 在网络攻击挑战日益严峻、资源有限的情况下，威胁以及调查网络安全和网络防御行动...
面向网络的个性化欺骗信号......
作者 EA Cranford · 2020 · 被引用 54 次 — 在这一研究领域，安全的目标是协助人类管理员保护网络免受网络攻击（Gonzalez、Ben-Asher、Oltramari 等...
数字欺骗：假新闻、人工智能与教育研究审查
在当今这个充斥着虚假信息、错误信息、人工智能和审查制度的世界里，教育工作者比以往任何时候都更需要意识到使用数字搜索进行教育研究的危险。因此，我们比以往任何时候都更加依赖强大的研究人员。在教育学科，学生经常被要求研究与课程、教学法、教育信息和理论有关的问题。学生正在使用互联网和数字图书馆搜索来获取公立和私立 K-12 学校以及高等教育的知识。在本文中，一位教育图书管理员和一位教育教授概述了他们教育所有教育学院学生使用数字平台揭露虚假新闻、人工智能 (AI) 的使用和日益严格的互联网审查的方法。使用案例研究，我们调查了 34 名正在接受培训的高中教育学士学生，他们创作了环境数字艺术项目。教授信息/媒体素养是为了向学生提供必要的工具，以识别可信、多样化、消息灵通、强大和稳健的研究。此外，他们还需要能够辨别何时使用人工智能。概述了学生的项目。我们的研究结果包括“十大”实用建议，供各级教育工作者在向学生传授当前数字时代的有效研究时使用。关键词
用于高级威胁防御的人工智能驱动分布式欺骗平台
Acalvio ShadowPlex 自主欺骗解决方案可精确快速地早期检测高级威胁。ShadowPlex 基于 Acalvio 的专利 Deception 2.0 技术。基于独特的 DeceptionFarms ® 架构，ShadowPlex 可在企业级、本地和云工作负载中提供分布式欺骗。高级威胁已发展为离地生存、无文件、无恶意软件，变得更加隐蔽和持久，使其很难被发现。ShadowPlex 将突破性的欺骗技术与高级分析相结合，以检测、确认和调查此类高级威胁。