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World File Search System欺骗
都灵理工大学信息库 - CORE
在本论文中，我们专注于设计和验证不同的信号处理技术，旨在检测和减轻欺骗攻击的影响。这些是独立的技术，在接收器级别工作，无需外部硬件或通信链路即可区分欺骗事件。我们探索了四种不同的技术，每种技术都有其独特的优点和缺点，以及独特的欺骗检测方法。对于这些技术，我们设计和实施了一种欺骗检测算法，并通过一组包含欺骗信号的数据集验证了其功能。本论文重点关注技术的两个不同方面，分为检测和缓解能力。两种检测技术是互补的，我们探索了它们的联合使用，并展示了证明其优势的实验结果。
LIDAR欺骗符合新代表：能力的改进，破坏的假设和新的攻击策略
为了填补这些关键的研究空白，我们对对象探测器进行了首次大规模测量研究，该研究用9个受欢迎的激光盆进行对象探测器，涵盖了第一和新的生物激光痛，以及3种对5个不同数据集训练的主要对象探测器。为了促进测量值，我们（1）确定了史舍式改进，可显着提高最新的欺骗能力，（2）确定一种新的对象删除攻击，克服了新生物激光射频的最新方法的适用性限制，并且（3）基于我们的测量结果对对象注入和拆卸攻击进行新的数学模型，以基于我们的测量结果进行。通过这项研究，我们能够发现总共15个新颖的发现，包括由于测量角度的新颖性，不仅包括全新的发现，而且还可以直接挑战此问题空间中最新的理解。我们还讨论防御。
对孙子战争艺术的分析
孙子战争艺术的要点是，一个国家应该试图通过智慧而不是仅凭武力来击败敌人。欺骗，卓越的智力和对弱点的剥削也可以使胜利成为可能，即使对手在数值上更大或拥有出色的武器。一个国家可以超越并超越更大的敌人。表达太阳基本原理的现代方式是指古老的话“关于物质的思想”。在策略和欺骗中，缺乏大小或力量的东西可以弥补。关于欺骗的太阳tzu说：“因此，当有能力攻击时，假能力丧失；在敌人附近，使您似乎很远。遥远的时候，使您似乎已经靠近了。”一个人必须耐心等待，并在准备击中敌人时。欺骗需要时间，只是赢得战斗的第一步。它为战斗的其余部分设定了舞台。欺骗是通过欺骗和混淆敌人来创造机会，使他脆弱，然后震惊这种脆弱性。
电池储能系统 (BESS)
科罗拉多州申请人：故意向保险公司提供虚假、不完整或误导性事实或信息，以欺骗或试图欺骗保险公司，属于违法行为。处罚可能包括监禁、罚款、拒绝保险和民事损害赔偿。任何保险公司或保险公司代理人故意向保单持有人或索赔人提供虚假、不完整或误导性事实或信息，以欺骗或试图欺骗保单持有人或索赔人，使其获得保险收益的和解或赔偿，应向监管机构科罗拉多州保险部门报告。
绿胡子基因 tgrB1 调控盘基网柄菌的利他行为和欺骗行为
绿胡子遗传元素编码罕见的可感知信号、信号识别能力和对显示相同信号的其他人的利他行为。假定的绿胡子在各种生物中都有描述，但在一个系统中所有特性的直接证据很少。盘基网柄菌的 tgrB1-tgrC1 同源识别系统编码两种多态性膜蛋白，可保护细胞免受嵌合相关危险。在发育过程中，TgrC1 充当配体信号，TgrB1 充当其受体，但利他行为的证据是间接的。在这里，我们表明混合野生型和活化的 tgrB1 细胞会增加野生型孢子的产生，并将突变体降级为利他茎，而混合野生型和 tgrB1 缺陷细胞会增加突变孢子的产生和野生型茎的产生。 tgrB1 缺失的细胞只会欺骗携带相同 tgrC1 同种异型的伴侣。因此，TgrB1 激活会产生利他行为，而 TgrB1 失活会导致特定同种异型的欺骗，这支持了绿胡子概念，并深入了解了同种异型识别、利他行为和剥削之间的关系。
生成性动力图形 - 代表性学习 -
在金融交易中进行检测至关重要，特别是对于确定诸如阴谋欺骗之类的复杂行为。传统机器学习方法主要集中在孤立的节点特征上，通常忽略了互互互操作节点的更广泛背景。基于图形的技术，尤其是图形神经网络（GNN），通过有效利用关系信息来推进该领域。但是，在现实世界中的欺骗检测数据集中，交易行为表现出动态，不规则的模式。措施欺骗检测方法虽然在某些方面有效，但仍在努力捕获动态和多样化的，不断发展的节点之间的关系的复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了一个名为“生成动态图”模型（GDGM）的新颖框架，该框架对动态交易行为进行建模以及节点之间的关系，以学习阴谋欺骗检测的表示表示。具体来说，我们的方法结合了生成动态的潜在空间，以捕获时间模式和不断发展的市场条件。原始交易数据首先将其转换为时标的序列。然后，我们使用神经普通微分方程和门控反式单元对交易行为进行建模，以生成结合欺骗模式的时间动态的表示形式。此外，还采用了伪标记的结构和异质聚合技术来收集相关信息并提高阴谋欺骗行为的检测性能。对欺骗检测数据集进行的实验表明，我们的方法在检测准确性方面构成了最先进的模型。此外，我们的欺骗检测系统已成功部署在最大的全球交易市场之一中，进一步验证了所提出方法的实际适用性和性能。
网络安全意识-Ruraldigital.eu
通过基于欺骗的系统来识别网络威胁，确定对组织的积极网络威胁的关键策略之一是使用基于欺骗的系统。欺骗系统是防御性安全性的一种策略，在该策略中，系统模仿了真实系统的脆弱服务，以吸引攻击者在捕获攻击者时吸引。当国王使用欺骗性策略来识别其王国中的间谍时，使用欺骗来引诱攻击者的历史可以追溯到几个世纪。系统模仿真实系统的行为，以吸引攻击者并利用它们。课程“通过Honeypots的网络安全准备就绪”提供了概述组织如何利用基于欺骗的安全系统Honeypots来识别攻击并主动为防御计划而主动计划。
重新以人为中心的ai
摘要关于人工智能（AI）的哲学，法律和HCI文献探讨了这些系统将影响的道德含义和价值观。仅被部分探索的一个方面是欺骗的作用。由于该术语的负面含义，AI和人类计算机相互作用（HCI）的研究主要考虑欺骗，以描述该技术不起作用或用于恶意目的的特殊情况。最近的理论和历史工作表明，欺骗是AI的结构性组成部分，而不是通常所承认的。AI系统与用户进行通信实际上，即使在没有恶意意图的情况下，也会引起性别，个性和同理心归因等反应，并且常常对互动产生积极或功能的影响。本文旨在将以人为中心的AI（HCAI）框架运行，以发展这项工作的含义，以实用HCI和设计中的AI伦理学方法。为了实现这一目标，我们在AI的理论和历史奖学金中提出了“平庸”和“强大”欺骗之间的分析区别（欺骗性媒体的Natale：Turnial Interial Intelligence和Turing University test后的人工智力和社交生活，牛津大学出版社，纽约，纽约，20211年），作为开始的创作，以努力发展，这是一项努力的创作。欺骗与交流AI之间的复杂关系引起的问题。本文考虑了如何将HCAI应用于对话AI（CAI）系统，以设计它们以开发社会善良的平庸欺骗，同时避免其潜在风险。
使用强化学习无人机...
在准备无人驾驶汽车（UAV）进行监视或恐怖主义的情况下，本研究提出了一种使用欺骗信号来指导无人机到达目标点的技术，该信号会干扰全球导航卫星系统（GNSS）。但是，用于欺骗的基于Waypoint估计的方法需要重复计算，从而使实时处理具有挑战性并降低其对目标点变化的响应能力。本文提出了一种使用强化学习的技术，该技术通过动态学习和适应飞行状态的变化而无需估算飞行状态，从而实时指导无人机欺骗路径。为了有效地学习实时飞行状态变更数据，利用了优势行为者（A2C）强化学习模型。在模拟中，开发了通过增强学习实时控制飞行的欺骗路径的模拟。应用了所提出的增强学习模型，并通过模拟实验验证了增强学习模型，在该实验中，更改了引导欺骗的目标点。