XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用蜂蜜加密的密码管理器安全性
摘要：密码管理器是安全存储和管理多个密码的关键工具。但是，它们可以成为试图获得未经授权访问敏感用户数据的攻击者的目标。在本文中，我们通过将蜂蜜加密算法与蜜罐技术相结合，提出了一种密码管理器安全性的方法。通过在密码管理器的授权过程中实现蜂蜜加密，我们可以有效地将攻击者转移到honeypot上，其中包含伪造/蜂蜜密码的列表。Honeypot设计为高度互动，使我们能够收集有关攻击者的宝贵信息，例如其IP地址和MAC地址。此信息对于进一步的分析和采取适当的措施来减轻安全漏洞至关重要。我们提出的系统为密码管理人员提供了额外的安全层，从而使他们在未经授权的访问尝试中更加健壮。
生成式人工智能竞争威胁最终稿.pdf
1 例如，请参阅 Michael M. Grynbaum 和 Ryan Mac，《泰晤士报》就 AI 使用版权作品起诉 OpenAI 和微软，《纽约时报》（2023 年 12 月 27 日），https://www.nytimes.com/2023/12/27/business/media/new-york-times-open-ai-microsoft-lawsuit.html；Kyle Chayka，《人工智能艺术是否在窃取艺术家的作品？》，《纽约客》（2023 年 2 月 10 日），https://www.newyorker.com/culture/infinite-scroll/is-ai-art-stealing-from-artists。 2 信息技术产业委员会 (ITI)，《了解基础模型和人工智能价值链：ITI 综合政策指南》(2023 年 8 月)，https://www.itic.org/documents/artificial- intelligence/ITI_AIPolicyPrinciples_080323.pdf。3 C. Scott Hemphill，《颠覆性既有者：机器学习时代的平台竞争》，119 C OLUM . L. R EV . 1973, 1978 (2019)（指出“在 LLM 中，用户数据的高度可变性凸显了规模的重要性”）。
6G 可信度
联合国可持续发展目标（UN SDG）已将移动连接确定为可持续经济增长和相关社会发展的关键驱动力。公共安全和数据隐私保护是社会发展的基础。6G预计将进一步加强公共安全和数据隐私，同时通过智慧城市、智能交互系统、智能医疗、智能交通、教育和智能零售等用例促进社会发展。这些用例对全球社会的发展和成长都很重要。隐私系统的大量暴露和用户数据应用的大量处理（例如，工业智能控制、无人驾驶汽车、虚拟现实和其他高科技相关行业）将需要在6G中内置基本保护措施。基本上，数据和控制系统暴露的影响越大，需要内置的保护和可靠性就越多。这意味着6G的可信度要求必须与社会需求保持一致，以确保个人的日常活动和应对社会挑战。
在基于基因组的糖尿病诊断中应用机器学习。EV电池充电保护和监控-IJRPR
在越来越连接的世界中，网络安全是保护电动汽车充电的最重要问题。充电站通常是较大网络的一部分，可以启用远程监视，付款处理和数据收集。虽然这种连接增强了用户的便利性和可访问性，但它也将系统暴露于网络威胁。恶意演员可能会获得未经授权的访问，中断收费服务，损害用户数据，甚至会对充电设备造成物理损害。实施强大的网络安全措施，包括防火墙，加密，入侵检测系统和常规安全审计，对于增强电动汽车充电基础设施抵御数字威胁安全的弹性至关重要，这是EV充电保护的另一个基本维度。充电站处理高压电力，如果不适当管理，可能会出现安全危害。为了减轻这些风险，EV充电站配备了一系列安全功能。
具有社交媒体数据的道德研究：大规模定量研究中的知情同意
社交媒体已成为研究数据的常见来源，提供了大量，高度多样性和易于访问的访问。尽管如此，除了基本法律要求之外，采矿社交媒体数据的伦理非常复杂。在本文中，我们简要回顾了最先进的建议，并通过虚拟启用项目的示例提出了一种特定而实用的方法，该项目将计算方法用于定量研究。在设计该项目的背景下，我们详细分析了同意和隐私的查询，特别讨论了知情同意的局限性。通过信息伦理的角度，我们主张对与使用社交媒体用户数据相关的道德问题有整体理解，而不是标准化的“盒装”方法，这些方法倾向于偏爱。我们得出的结论是，并非总是需要明确的同意，特别是如果研究的结果是汇总形式的，即以某种方式未在其原始上下文之外发布单个数据。
负责任的人工智能和儿童
撰写本政策简报面临的一个关键挑战是，人工智能、以数据为中心的技术、社交媒体和数字技术等术语在各个学科内和跨学科的使用方式不一致。例如，人工智能一词经常用于描述以数据为中心或由预测算法驱动的应用程序，但不是“智能的”（McEwen，2023 年）。有时，人工智能是指预期的未来迭代。我们不会将此视为障碍，而是将其视为在相互关联的技术形式之间建立重要联系的机会，从长期建立的在线社交网络到新推出的生成式人工智能 (GenAI) 工具。在本简报中，我们使用“以数据为中心的技术”一词来描述现在主导我们信息社会的越来越多的应用程序、系统和设备，它们收集、发布、处理、分析和调动用户数据。这包括人工智能的多次迭代，也包括相关和先行的技术、系统和流程。
白皮书：Dell PowerVault ME5 ADAPT 软件
ME5 上的条带由 10 个驱动器组成员构成，其中包含 8 个数据块和 2 个奇偶校验块。此外，如果驱动器组成员超过 18 个，则 ME5 可以支持 18 个驱动器组成员，其中包含 16 个数据块和 2 个奇偶校验块。块是构成条带组件的每个驱动器的最小连续空间单位。这可能包含数据或奇偶校验信息以保护条带的其他数据块。它使用与 RAID 6 相同的保护技术，使用双奇偶校验 P 和 Q Reed Solomon 编码来保护数据。条带中的数据成员越多意味着数据到奇偶校验的开销就越大。一个块为 512KiB，因此条带宽度为 4MiB。条带以线性方式在条带区域内聚合。每个条带区域包含 2048 个连续的 RAID 6 条带，因此条带区域内存储了 8GB 的用户数据。参见图 3 以了解这是如何实现的
实现 PROMISE，可编程混合信号 ASIC 电子框架
B. 非易失性存储器 IP 非易失性存储器 (NVM) 宏广泛用于数字电路中，用于存储指令、用户数据或任何配置数据。在 PROMISE 中，NVM 宏保存用户定义的 FPGA 配置数据。FPGA 由多个 LUT 实例组成。一般来说，每个 LUT 都有配置信号，这些信号定义 LUT 执行的逻辑功能。同时，这些配置信号的集合定义了 FPGA 的特定用户功能。在 PROMISE FPGA 中，配置数据在通电时从 NVM 上传到 LUT 寄存器。显然，NVM 的数据容量等于 FPGA 配置信号的数量加上辐射加固技术所需的冗余位。在 PROMISE 中设计的 NVM 宏基于 180 nm HV CMOS 工艺中提供的 E2PROM 类型的 SONOS 单元。该单元有望提供令人满意的抗 TID 效应鲁棒性。E2PROM 类型的写入/擦除操作提供可靠的数据保留参数。单元耐久性（擦除/写入周期数）比 FLASH 单元类型差，但目标应用不需要高耐久性。通过使用标准 DARE RH 缓解方法，NVM 内存可抵御 SEL 和 SEU/SET。除此之外，还实施了具有单纠错双错检测 (SECDED) 功能的纠错码 (ECC) 作为 SEU 缓解方法。ECC 还提高了 NVM 的一般读取稳健性，因此在太空应用中非常需要。[3] 中详细描述了不同类型的纠错码。因此，NVM 宏将用作坚固且抗辐射的数据存储 IP。NVM 宏具有 344 kbits 用户数据容量，并由 32 位数据字组成，其中 24 位为用户数据，8 位为 ECC。它分为 2 个 32x22 页的存储体。每页包含 8 个字。内存组织参数在表 II 中提供。 NVM 具有标准同步并行用户界面，可简化读取操作。NVM 具有内置电荷泵以及所有控制逻辑，可根据用户指令执行擦除/写入操作。NVM 宏中实现了各种测试模式，以支持生产测试流程。断电模式是另一个内存功能，它