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World File Search System欺骗性
玛蒂报告 - NET
消费者事务咨询委员会的职责包括：1）协助和建议消费者事务主任；2）与联邦、州、县、市和其他公共和私人机构协商和合作，以避免在消费者保护领域重复努力；3）接受消费者和企业对圣克拉拉县欺骗性或不公平贸易行为的投诉和询问；4）将任何投诉、询问和其他属于这些机构管辖范围的事项转交给消费者事务部、地方检察官和其他适当的政府机构；5）研究州和地方消费者保护法的运作情况，并向监事会建议应采取的适当措施，以保护圣克拉拉县消费者的利益；6）就属于委员会范围和职能范围内的问题举行公开听证会；7）至少每年向监事会提交一次活动报告； 8）经县行政长官批准，请求任何县部门提供信息、服务、设施和任何其他援助，以进一步实现委员会的目标。
创意经济与生成式人工智能 - 2023 年 10 月 4 日
当然，一个特定的领域是生成式人工智能，我认为我们都在等待看到生成式人工智能的全部影响，但毫无疑问，这项技术确实可以改变我们的生活、工作和交流方式。在联邦贸易委员会，我们特别关注这些工具如何加剧欺诈，巩固控制云服务和计算能力等必要原始投入的公司的主导地位，并可能锁定激励对我们的个人数据进行无休止监控的商业模式。由于涉及这些技术，我们完全致力于使用我们的所有工具和权力来维护开放、公平和竞争的市场，而不会容忍剥削性或欺骗性的商业行为，我们认为，非常重要的一点是不要假设这些技术的使用存在一些不可避免的终点，而是认识到引入这些新工具所针对的法律和政策将极大地影响谁受益，谁受害。这才是我们所看到的联邦贸易委员会的规则。
永久禁令
进一步命令，在本命令生效后 30 天内，被告应通过带有回执的美国挂号邮件将本命令的副本和作为附件 A 附于本文的通知发送给其向其出售建筑涂料产品的每个经销商、分销商、安装商和授权代表，并且这些经销商、分销商、安装商和授权代表位于美国境内或向美国消费者销售产品；被告还应告知此类通知的收件人，需要从其营销材料中删除任何不符合本命令的关于被告建筑涂料产品的虚假、误导或欺骗性声明。通知中不得包含任何其他文件。此次邮寄费用由被告承担。在邮寄完成后的 5 天内，被告应向委员会提供附件 A 的所有人员名单以及邮寄地址。被告应在本命令生效之日起 10 年内保留发送本命令所附通知的证据记录（作为附件 A）。
地狱充满了良好的意图：认知偏见与黑暗模式之间的复杂关系
在过去的十年中，HCI的研究已经确定了数字界面中黑暗模式的许多情况。这些努力导致了一个良好的类型学，描述了有害策略用户难以宣传的策略[33]。但是，对欺骗，胁迫或操纵用户的基础机械主义的深入理解是缺失的。我们探讨了认知偏见与黑暗模式之间的相互作用，以解决这一差距。为此，我们在心理学和黑暗模式学术方面与专家（𝑁= 15）进行了四个焦点小组，询问他们如何概念化认知偏见与黑暗模式之间的关系。基于我们的恢复，我们构建了“认知偏见和黑暗模式的关系模型”，该模型说明了认知偏见和欺骗性设计模式如何相关联并确定伦理重新审议和用户保护机制的机会时刻。我们的见解通过强调道德设计决策及其在HCI领域的影响，从而有助于当前的论述。
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。
科罗拉多州国家战略计划
对选举法律的修改（SB23-276），该法律澄清和现代化的法规与21个世纪的选举现实相对应，并进行了一个统一的过程，以自动向科罗拉多州联邦认可部落的投票成员自动注册。这项立法还改革了县将要求国家支付选举费用实际和直接成本的45％的方式来偿还县的方式。《欺骗性招标法》（SB23-037），该法为企业主增加了保护企业主的保护措施，这些企业主试图误导企业主来支付不必要的和高额的文件或提供我的办公室服务的不必要和高昂的费用，而我的办公室很少或没有费用。日落修订了关于公证行为的统一法律（SB23-153）继续对国务院对公证人的监管，并实施了监管机构部的2022年日落报告中提出的建议。
您对AI的使用是否违反了法律？ AN ...
福利系统，3和警察局。4这些用途（从雇用，住房，确定医疗补助福利）可能会对个人，家庭和社区的生活产生重大影响。5 Generative AI（一种新型的，可以在包括文本，音频和图像）中创建新内容的新型AI类型，提供了一个新的应用程序和效率领域，有些是有效的，例如集思广益，改善业务系统，而其他用途则更具邪恶和有害的用途，例如更具邪恶的和有害的饮食，例如能够激发饮食和狂欢Schemess和欺骗性的Schemes。7因此，所有的AI演员，包括建筑物，购买，许可和部署这些系统的所有AI演员，都必须考虑与AI系统互动时的潜在法律责任。简而言之，我们所有人都在确保AI安全并分享其利益方面扮演着角色；本文旨在成为支持这个关键最终目标的资源。
80英亩的气候司法合作学校私立学校运营商申请
●记录保存和报告：我们将在入学后30天内向学校校长报告每个儿童的姓名，年龄和居住，并在10天内进行任何提款，按MASS的要求。将军法律c。 72，§2。 我们还将在5月1日之前向教育专员提供有关学生入学的年度报告，涵盖1月和2月收集的数据（Mass。 将军法律c。 72，§2A）。 ●信息提供和成绩单政策：我们将遵守有关学生出勤，行为和学术地位的任何司法请求，如大众规定。 将军法律c。 119，§69。 我们致力于根据要求为学生提供书面成绩单，免费为第一份副本提供，并为重复项提供最少的费用。 将军法律c。 71，§§34a和34b。 如果学校关闭，所有学生成绩单将根据马萨诸塞州的准则进行转移。 将军法律c。 71，§34G。 ●健康与安全要求：我们将根据Mass进行定期进行背景调查，包括针对所有员工和志愿者的州和国家指纹支票。 将军法律c。 71，§38R和该部门的法规为603 CMR 51.00。 教师和教职员工将受到培训，并有义务报告任何可疑的虐待或忽视儿童。 将军法律c。 119; §§21和51a。 ●物质控制和欺骗性政策：我们遵守严格的政策，以防止在学校附近的物质分配，并按照弥撒的要求制定全面的反危机政策。 将军法律c。 94C，§32J和Mass。将军法律c。 72，§2。我们还将在5月1日之前向教育专员提供有关学生入学的年度报告，涵盖1月和2月收集的数据（Mass。将军法律c。 72，§2A）。 ●信息提供和成绩单政策：我们将遵守有关学生出勤，行为和学术地位的任何司法请求，如大众规定。将军法律c。 72，§2A）。●信息提供和成绩单政策：我们将遵守有关学生出勤，行为和学术地位的任何司法请求，如大众规定。将军法律c。 119，§69。 我们致力于根据要求为学生提供书面成绩单，免费为第一份副本提供，并为重复项提供最少的费用。将军法律c。 119，§69。我们致力于根据要求为学生提供书面成绩单，免费为第一份副本提供，并为重复项提供最少的费用。将军法律c。 71，§§34a和34b。 如果学校关闭，所有学生成绩单将根据马萨诸塞州的准则进行转移。 将军法律c。 71，§34G。 ●健康与安全要求：我们将根据Mass进行定期进行背景调查，包括针对所有员工和志愿者的州和国家指纹支票。 将军法律c。 71，§38R和该部门的法规为603 CMR 51.00。 教师和教职员工将受到培训，并有义务报告任何可疑的虐待或忽视儿童。 将军法律c。 119; §§21和51a。 ●物质控制和欺骗性政策：我们遵守严格的政策，以防止在学校附近的物质分配，并按照弥撒的要求制定全面的反危机政策。 将军法律c。 94C，§32J和Mass。将军法律c。 71，§§34a和34b。如果学校关闭，所有学生成绩单将根据马萨诸塞州的准则进行转移。将军法律c。 71，§34G。 ●健康与安全要求：我们将根据Mass进行定期进行背景调查，包括针对所有员工和志愿者的州和国家指纹支票。将军法律c。 71，§34G。●健康与安全要求：我们将根据Mass进行定期进行背景调查，包括针对所有员工和志愿者的州和国家指纹支票。将军法律c。 71，§38R和该部门的法规为603 CMR 51.00。 教师和教职员工将受到培训，并有义务报告任何可疑的虐待或忽视儿童。将军法律c。 71，§38R和该部门的法规为603 CMR 51.00。教师和教职员工将受到培训，并有义务报告任何可疑的虐待或忽视儿童。将军法律c。 119; §§21和51a。 ●物质控制和欺骗性政策：我们遵守严格的政策，以防止在学校附近的物质分配，并按照弥撒的要求制定全面的反危机政策。将军法律c。 119; §§21和51a。●物质控制和欺骗性政策：我们遵守严格的政策，以防止在学校附近的物质分配，并按照弥撒的要求制定全面的反危机政策。将军法律c。 94C，§32J和Mass。将军法律c。 94C，§32J和Mass。gen。法律c。 269，§19。
关于强化政策的问题和答案
在美国粮食供应中的营养质量达到理想的水平是重要的公共卫生目标。在特定食品中添加营养是维持和改善食品供应总体营养质量的有效方法。但是，食物的随机强化可能导致消费者饮食过度或不足，并在食品供应中造成营养失衡。这也可能导致对某些食物的欺骗性或误导性主张。1980年1月25日，FDA（我们）在联邦登记册（45 FR 6314）中发布了题为“食品营养质量；增加营养的营养质量”，并将该政策包括在《联邦法规》（21 CFR 104.20）中。设防政策不论是在食物中添加养分。自该政策发布以来，我们已经收到了许多有关食品行业，其他联邦机构，学术界等政策中原则中使用原则的问题。本指南旨在阐明现有政策，尤其是我们收到的问题，并提醒制造商本政策。本政策涉及何时可能加强食物，并敦促您，
使用机器学习的恶意URL预测和检测
摘要由于对个人，公司和数字基础设施的危害日益增长，因此对恶意URL的有效识别变得至关重要。本研究评估了多个机器学习算法，以预测和识别危险URL。研究的重点是随机森林分类器，因为它在二进制和多类分类任务中优于竞争对手模型。在二元分类中具有98.9％的精度，随机森林分类器的表现良好。这表明分类器可以识别安全和危险的URL。该系统的精度为98.8％，F1得分为99.3％，真实正率为99.7％，而真为95.6的真实负率证明了其可靠性。多类分类精度为97.0％，精度，召回和F1得分对于随机森林分类器再次很好。本研究提供了提高网络安全性的实用技巧，并显示了透明的AI模型和跨学科的团队工作如何解决复杂的网络安全问题。这项研究为已知信息的主体做出了重大贡献，其意义在于它提供了这两种好处。关键字：恶意软件，机器学习，URL，恶意。1。引言在当今快节奏的数字景观中，导致恶意网站的统一资源定位器（URL）的存在代表了一种实质而不断发展的网络安全威胁。网络犯罪分子在制作这些欺骗性的URL时表现出显着的创造力，巧妙地伪装它们，类似于可靠且值得信赖的来源。必须强大而严格令人遗憾的是，这些看似值得信赖的URL充当诱饵，诱使毫无戒心的用户进入危险的陷阱，并具有偷窃敏感的个人信息的邪恶意图（Alomari等，2023）。与这种恶意URL互动的影响可能是可怕的和深远的。一旦一个人无意间冒险进入这些险恶的地点，许多危害就会降临。个人和财务数据被当今数字时代被认为是神圣不可侵犯的，面临着掠夺的严重风险。此外，这些流氓URL可以充当传播阴险恶意软件的向量，不仅能够渗透单个计算机，而且可以渗透整个网络，从而使损害呈指数增大。打击这种威胁的最困扰的挑战之一是流氓网站的扩散和网络攻击的复杂性不断提高（Naim等，2023）。网络犯罪分子所采用的欺骗性艺术使普通用户越来越艰巨地区分安全和危险的网址，从而进一步加剧了危险。鉴于这种严峻的现实，维护在线安全和保障已经具有至关重要的意义。