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kgdm：一个扩散模型，用于捕获知识图嵌入的多个关系语义
知识图嵌入（KGE）是用于知识图完成的有效且可扩展的方法。但是，大多数现有的KGE方法都遭受了多种关系语义的挑战，这常常会降低其性能。这是因为大多数KGE方法都学习实体（关系）的固定连续向量，并做出确定性实体预测以完成知识图，这几乎无法捕获多个关系语义。为了解决这个问题，预先的作品试图学习复杂的概率嵌入，而不是固定的嵌入，但遭受了严重的计算复杂性。相比之下，本文提出了一个简单而有效的框架，即知识图扩散模型（KGDM）以捕获预测中的多个关系语义。它的关键思想是将实体问题的问题投入到条件实体生成中。具体而言，KGDM通过降级扩散概率模型（DDPM）来估计目标实体在预测中的概率分布。为了弥合连续扩散模型和离散kg之间的间隙，将两个可学习的嵌入功能定义为映射实体和与连续向量的关系。为了考虑KGS的连通性模式，引入了条件实体Denoiser模型，以生成针对给定实体和关系的目标实体。广泛的实验表明，KGDM在三个基准数据集中的现有最新方法明显优于现有的最新方法。
电子商务安全问题和人工智能的作用
网络钓鱼是攻击者获取用户登录凭据并从用户身上造成经济损失的常用技术之一。鱼叉式钓鱼、克隆钓鱼和捕鲸是常见的钓鱼类型。一些常用技术（例如双因素身份验证、基于电子邮件过滤（使用机器学习）的方法）适用于预防此类威胁。3. 窃听：未经授权的用户攻击私人通信网络。通常，电话线、电子邮件、蜂窝网络是此类攻击的目标实体。在这种情况下，消息中的小数据包是目标。防止这种情况的方法是使用 HTTPS 而不是 http。4. 信用卡欺诈：通过在电子商务交易过程中引入多个入侵点，攻击者可以获得用户凭据。这可以在 ATM 取款或在线交易期间完成。基于机器学习的监督和无监督学习算法可用于检测欺诈交易。
在设计负责任的人工智能系统的道路上......
摘要：军事网络行动在涉及利益相关者的阶段的一个或多个时刻越来越多地整合或在一定程度上依赖基于人工智能的系统。尽管此类行动的规划和执行是一个复杂且经过深思熟虑的过程，并且在静默和高速下进行，但其影响和后果不仅可能由其目标实体承受，也可能由其他友好、非友好或中立的附带实体承受。这要求在构建、进行和评估军事网络行动时采取更广泛的军事技术和社会伦理方法，以确保考虑的方面和因素以及在这些阶段做出的选择和决定是公平、透明的，并对参与这些过程的利益相关者以及受其行为影响的人以及整个社会负责。这与负责任的人工智能领域目前正在处理的事实产生了共鸣，负责任的人工智能是人工智能领域即将到来的关键研究领域，在军事网络领域正在进行的讨论、研究和应用中很少出现。就此而言，本研究旨在定义和分析网络军事行动背景下的负责任人工智能，旨在进一步为参与构建和/或执行此类行动的学术界和实践者社区带来重要方面。它通过考虑跨学科方法和在其生命周期的不同阶段捕获的具体示例来实现这一点。因此，提出了一个定义，分析了构建负责任智能系统所涉及的组件和实体，并讨论了进一步的挑战、解决方案和未来的研究方向。因此，这将使相关代理了解应该做什么、允许做什么，并进一步提出和构建相应的策略、程序和解决方案，例如教育、建模和模拟，以正确处理、构建和应用军事网络领域的负责任智能系统。关键词：网络行动、网络武器、军事行动、目标、人工智能、负责任的人工智能。