XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System虚假
如何打击在线性别虚假信息？
建议重申，“妇女和女孩代表了世界人口的一半，因此也是其潜力的一半”，因此有必要在全球数字平台治理中采取有针对性的措施，以应对妇女和日常威胁，以应对妇女和每日的日常威胁，以应对其所有多样性。的目标是确保他们对数字世界的全面参与和贡献，在这种世界中，他们摆脱了害怕骚扰，仇恨和有毒言论的恐惧，以及所有其他形式的技术促进了基于性别的暴力，这对他们的心理健康产生了严重的影响，在某些情况下，身体安全。
基于文献的驳斥虚假指控的方法
可再生能源错误信息：一种基于文献的反驳虚假声明的方法 摘要 国家排放政策在可再生能源发电的扩张中发挥了至关重要的作用。然而，围绕气候变化的错误信息导致政客和公众之间的两极分化加剧。结果，气候立法变得更加难以通过。哥伦比亚法学院可再生能源法律辩护倡议 (RELDI) 之前完成的工作发现了许多关于太阳能、风力涡轮机和电动汽车 (EV) 的虚假声明，这些声明通常用于反对可再生能源项目的运动。为了对抗这种错误信息的传播，通过审查政府和学术来源制定了反驳。此外，还发现了反驳这些虚假声明的可用来源的空白。确定有关风能的文献随处可见，但现有来源相对稀缺，无法反驳有关电动汽车和太阳能电池板对人体健康影响的说法。
人工智能在虚假信息中的作用
人工智能 (AI) 系统在我们世界当前面临的虚假信息现象中发挥着至关重要的作用。此类系统不仅增加了创建逼真的 AI 生成的虚假内容的机会，而且本质上还促进了恶意利益相关者向目标受众大规模传播虚假信息，从而加剧了这一问题。这种情况涉及多个道德和人权问题，特别是关于人类尊严、自治、民主和和平的问题。作为回应，其他 AI 系统被开发出来以检测和控制在线虚假信息。此类系统也无法逃避道德和人权问题，特别是关于言论和信息自由的问题。欧盟 (EU) 最初从上升的共同监管开始，现在正朝着下降的共同监管这一现象的方向发展。特别是，《数字服务法案》提案规定了对大型在线平台的推荐系统和内容审核的透明度义务和外部审计。虽然委员会在该提案中专注于对被视为有问题的内容的监管，但欧洲议会和欧盟理事会呼吁加强对可信内容的访问。根据我们的研究，我们强调虚假信息问题主要是由基于广告收入的网络商业模式造成的，采用这种模式将大大减少这一问题。我们还观察到，虽然人工智能系统不适合审核在线虚假信息内容，甚至不适合检测此类内容，但它们可能更适合对抗对数字生态系统的操纵。
生成人工智能与医疗虚假信息
生成式人工智能技术的快速发展（包括人工智能生成的音频和视频材料中深度伪造的潜力 15 ）需要采取全面的方法来确保负责任和合乎道德的使用。更严格的规定对于减少虚假信息的传播至关重要，开发人员应该对低估恶意行为者滥用其产品的可能性负责。必须促进透明度，制定和执行技术保障措施、强有力的安全标准和明确的沟通政策。这些措施必须通过律师、
错误、虚假和恶意信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。相反，本文的目的是加深对错误、虚假和恶意信息的信息环境的理解，了解它们是如何被监管的，以及它们如何与车队相交叉。社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细探讨。我会尽可能为感兴趣的读者提供更多细节，我会在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分探讨了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和恶意信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分探讨了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律规范使用或传播错误、虚假或恶意信息的用户和其他实体？这个问题是，例如，个人是否犯了罪或是否应因传播虚假信息而承担民事责任。这一分析的一个必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。第二部分探讨了监管的这一方面。第二，社交媒体提供商在解决错误、虚假和恶意信息方面有哪些法律和治理责任？第三部分探讨了这一问题，并分析了监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
使用人工智能生成虚假日志
摘要 — 随着人工智能 (AI) 在日常生活的各个方面变得日益重要，其他技术也已经受到这种处理大量数据的新方式的广泛影响。尽管人工智能已经广泛应用，但它对网络安全领域的影响却并不明显。网络安全专家使用的许多技术都是通过人工劳动来实现的，几乎不依赖自动化，例如，系统管理员通常手动检查日志中是否存在潜在的恶意关键字。这项工作评估了一种称为生成对抗网络 (GAN) 的特殊类型的人工智能在日志生成中的应用。更准确地说，本研究回顾了三种不同的生成对抗网络 SeqGAN、MaliGAN 和 CoT 的性能，重点关注生成新日志作为欺骗红队系统管理员的手段。虽然用于伪造日志的静态生成器已经存在了一段时间，但它们的产物通常很容易被发现。使用人工智能作为解决这个问题的方法尚未得到广泛的研究。已确定的挑战包括格式、日期和时间以及整体一致性。总结结果，GAN 似乎不适合生成虚假日志。然而，它们检测虚假日志的能力可能在实际场景中有用。索引术语 — 安全、人工智能、生成对抗网络、GAN、seqgan、maligan、cot、安全、日志、监控、虚假日志生成。
人工智能、深度伪造和虚假信息
信息战正在升级。虚假信息战的主要工具是简单的模因：在社交媒体上分享的图像、视频或文本，传达特定的想法或感受（Sprout Social，未注明日期）。俄罗斯利用模因针对 2016 年美国大选（DiResta 等人，2019 年）；中国利用模因针对香港抗议者（Wong、Shepherd 和 Liu，2019 年）；那些试图质疑 2019 年冠状病毒病疫苗有效性的人将模因用作最喜欢的工具（Wasike，2022 年；Helmus 等人，2020 年）。许多人认为，表情包以及其他常见且看似过时的虚假信息工具（例如虚假新闻网页和故事以及尖锐的 Facebook 帖子）已成功破坏了人们对美国大选的信心（大西洋理事会数字取证研究实验室，2021 年），在美国选民中制造了分裂（Posard 等人，2020 年），并增加了阴谋论的采纳（反数字仇恨中心，2021 年；Marcellino 等人，2021 年）。然而，计算机科学和人工智能 (AI) 的进步为传播虚假信息提供了一种新的、极具吸引力的方法：深度伪造。深度伪造视频是
错误信息、虚假信息、恶意信息和...
摘要 本文件支持紧急状态委员会负责审查“虚假信息和错误信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”1 。本文档中广泛使用的术语“社交媒体”是指旨在提供与第三方交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的能力的应用程序。本文件并未对操纵网络信息和车队做出事实调查。相反，其目标是更好地了解错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、其监管方式以及其与车队的密切联系方式。社交媒体一直是车队的中枢神经系统，其作用的探索涉及法律、心理学、历史、社会学和公共政策等多个领域。即使在法律领域内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多，无法详细审查。对于感兴趣的读者，我在脚注中提供了尽可能多的细节，并且我还鼓励他们查阅本文档中引用的许多来源。这是本文档的结构。第一部分探讨了车队中使用的各种社交媒体、错误信息、虚假信息和恶意信息的含义、信息传播的方式、其心理方面及其影响。第二部分和第三部分探讨了如何监管社交媒体中的信息操纵。该法规的两个方面是相关的。首先，有哪些法律来规范消费或传播错误信息、虚假信息或恶意信息的用户和其他实体？这涉及到一个人传播虚假信息是否构成犯罪或承担民事责任等问题。这一分析的一个必要要素是言论自由权：它的价值、它的应用和它的限制。第二部分探讨了这方面的监管。其次，社交媒体提供商对于错误信息、虚假信息和恶意信息的法律责任和治理责任是什么？这方面将在第三部分中讨论，并需要分析管理社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管 2 。
虚假新闻与外国直接投资流入
摘要 1 CHD 三角——资本主义、人类和数字化被视为吸引外国直接投资的关键方面。CHD 三角中建立的系统、人力和技术因素的协同作用重新定义了外国直接投资的模式。如今，它们不再仅仅由国际投资者创造，而是在投资者与政府和当地居民的互动中发展起来的。了解到虚假新闻能够影响人类的态度和行为，本研究的目的是分析虚假新闻是否会抵消 CHD 三角三个关键方面的积极影响，并对国家吸引 FDI 的努力产生负面影响。采用跨学科方法，以 FDI 对其国内生产总值贡献百分比高于平均水平的欧洲国家为样本，分析了 CHD 三角关键要素的存在以及虚假新闻的存在和影响。根据文件分析，如果 CHD 三要素的所有支柱都存在于试图吸引外国直接投资的国家，则尚未发现虚假新闻对 FDI 流入产生相关影响。