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研究发现，可靠地检测人工智能生成的文本是不可能的
马里兰州学院公园市敲响了警钟。根据最近的一项研究，研究人员怀疑是否有可能可靠地检测出人工智能生成的文本。计算机科学教授 Soheil Feizi 与四名博士生一起研究了“人工智能生成的文本能被可靠地检测到吗？”不幸的是，他们的答案是否定的。鉴于大型语言模型 (LLM) 可用于抄袭、进行令人信服的社会工程攻击和大规模传播错误信息，这项研究绝对令人担忧。当前的人工智能生成文本检测工具还有很多不足之处 OpenAI 的人工智能生成文本检测器非常不准确。事实上，OpenAI 承认它并不可靠，因为该工具只能正确识别 26% 的人工智能书写文本（真阳性）。此外，有 9% 的时间，它会将人类编写的文本错误地标记为 AI 编写的文本（误报）。市场上另一种流行的工具 GPTZero 本质上是测量给定文本的随机性。根据 GPTZero 的 FAQ 页面，该工具能够在 99% 的时间内识别人类创建的文本，在 85% 的时间内识别 AI 生成的文本，尽管有些人可能对这种说法感到不满。可以可靠地检测 AI 生成的文本吗？通过实证分析，马里兰大学的学者研究了市场上几种流行的 AI 文本检测模型，发现它们并不可靠。通过研究水印方案、零样本分类器和基于神经网络的检测器，他们发现释义攻击可以帮助对手逃避人工智能检测。他们写道：“我们表明，释义攻击（将轻量级基于神经网络的释义器应用于人工智能生成模型的输出文本）可以逃避各种类型的检测器。”此外，他们声称基于水印的检测器很容易被欺骗，使其看起来像是人造文本被加了水印。这样的对抗性欺骗
CSC-232网络尾巴I教学大纲
1。展示了对各种计算机安全技术，安全策略，计算机网络安全主体，有关信息隐藏技术的技术文档，确保计算环境的挑战和风险的技术文档。2。应用过滤器来保护资产 - 路由器，防火墙，非军事区（DMZ）并执行安全意识。3。解释对网络世界和数字数据的总体需求，风险威胁和挑战。4。应用确保数字数据所需的不同类型的加密技术。5。使用MATLAB对数字图像进行水印。6。执行确保关键数据所需的风险分析和资源管理。
在Azure Openai上管理生成AI的安全风险
信息失真：准备大量的深泡沫和过度逼真的AI生成的内容污染信息格局。它包括假新闻，个性化的虚假信息，对金融市场的操纵，甚至影响刑事司法系统。到2026年，Deepfakes可以构成在线内容的很大一部分，侵蚀公共信任对机构的信任，并推动两极分化和极端主义。当前的身份验证解决方案（如水印）是不可靠的，需要持续的更新以与不断发展的AI保持同步。
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智能仪表是智能网络网络中能源消耗数据的主要来源，该网络可以用细性记录能量使用。使用智能仪表扩大了能源供应商与消费者之间的反应。智能电表的安全性和用户的隐私是至关重要的。智能表数据的研究，尤其是安全问题，是一个非常活跃的研究领域。高频智能电表以少量突发（每秒或分钟）捕获并传输能量使用数据。在如此短的时间内处理数据时保持高度的安全性对于智能电表等资源有限的设备至关重要。为了解决此问题，这项工作使用基于差异扩展的可逆水印和Paillier同型加密提供了高频智能电表（P3HF）的隐私协议。提出的协议可以通过引入唯一的加密服务器并使用联合水印和加密来保护实时数据传输，从而显着提高了高频智能电表的安全性。获得的结果，其中包括使用Arduino Uno Rev.3在真实硬件平台上进行的实验，表明所提出的方案确保了安全性和用户数据隐私，同时消耗了低的能量和执行时间。此外，比较分析表明，所提出的协议的性能要比有关数据和隐私需求，对攻击的韧性以及克服其局限性的能力的早期研究工作更好。
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功能 自动配置、连续打印、电子排序、N-up 打印、双面打印、透明插入、边距移位、图像旋转、不同封面、海报打印、作业旁路打印、作业保留、机密打印、校样打印、用户身份验证、图像印章和水印。附加功能：多本小册子打印、网络串联打印、复写纸打印模式、不同封面/最后一页/其他页面、表格叠加、标签纸设置、标签打印、章节插入和页面交错 1
![海岸警卫队中的女性研究 / 美国运输部，美国海岸警卫队。美国。[华盛顿特区]：《卫报》，[1990 年]](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7bff0e8a5b94531094c3c06bf1b59cd84e856aa6.webp)
海岸警卫队中的女性研究 / 美国运输部，美国海岸警卫队。美国。[华盛顿特区]：《卫报》，[1990 年]
我们已确定此作品属于公共领域，这意味着它不受版权保护。用户可以自由复制、使用和重新分发作品的部分或全部。作品各个部分（如插图或照片）的当前版权持有者、继承人或作者的遗产可能主张对这些部分的版权。根据后续使用的性质，可能需要获得额外权利，而这些权利与我们能够解决的任何情况无关。此作品的数字图像和 OCR 由 Google, Inc. 制作（PageTurner 中每页上的水印表示）。Google 要求不要重新托管、重新分发或商业使用图像和 OCR。提供图像用于教育、学术和非商业目的。
海岸警卫队女性研究 / 美国运输部、美国海岸警卫队。
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2024 年人工智能创新法案的未来
第 1 节 简称；目录：本法案可称为“2024 年人工智能未来创新法案”。第 2 节 国会意见：国会认为，管理人工智能的政策应最大限度地发挥人工智能的潜力并促进其发展，使所有公共和私人利益相关者受益。第 3 节 定义：提供关键定义，包括“人工智能蓝队”、“人工智能模型”、“人工智能红队”、“基础模型”、“生成人工智能”、“合成内容”、“测试平台”、“TEVV”和“水印”。标题 I：自愿人工智能标准、指标、评估工具、测试平台和国际合作副标题 A – 人工智能安全研究所和测试平台第 101 节 人工智能安全研究所：
2024 年人工智能创新法案的未来逐章...
第 1 节 简称；目录：本法案可称为“2024 年人工智能未来创新法案”。第 2 节 国会意见：国会认为，管理人工智能的政策应最大限度地发挥人工智能的潜力并促进其发展，使所有公共和私人利益相关者受益。第 3 节 定义：提供关键定义，包括“人工智能蓝队”、“人工智能模型”、“人工智能红队”、“基础模型”、“生成人工智能”、“合成内容”、“测试平台”、“TEVV”和“水印”。标题 I：自愿人工智能标准、指标、评估工具、测试平台和国际合作副标题 A – 人工智能安全研究所和测试平台第 101 节 人工智能安全研究所：