XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System误报
人工智能在检测和...
AI的实时威胁检测和响应利用高级算法和机器学习来迅速识别和减轻网络威胁。AI驱动系统连续监视网络流量，分析用户行为并仔细检查系统日志以检测异常。检测到可疑活动后，AI会触发自动响应，隔离受影响的系统，阻止恶意流量并提醒安全团队。AI驱动的事件响应优化了威胁狩猎，减少误报并增强安全姿势。实时威胁情报共享和预测分析进一步增强防御能力。集成了AI驱动的解决方案，例如SIEM，SOAR和XDR平台，促进了无缝检测，分析和响应，使组织能够主动打击新兴的网络威胁。AI在预防网络钓鱼方面的优势
有效信用卡的机器学习方法...
1,2,3,4 B.Tech学生，计算机科学系，米高梅工程学院。5指南，助理。教授（Mtech。B.E. ），部门 MGM工程学院计算机科学与工程师。 摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。 本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。 通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。 它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。 这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。 关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。 简介B.E.），部门MGM工程学院计算机科学与工程师。摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。简介
优化信用卡欺诈检测
信用卡欺诈已成为数字时代的一个紧迫问题，对金融机构和消费者都构成了重大风险。本研究通过将人工神经网络 (ANN) 与梯度提升、eXtreme Boost (XGBoost) 模型相结合，引入了一种用于信用卡欺诈检测的优化框架。此外，该研究还探讨了不平衡数据的挑战，并通过过采样方法和成本敏感建模提出了解决方案。结果证明了该框架在实际应用中的有效性，在识别欺诈交易方面取得了卓越的性能，同时最大限度地减少了误报。这项工作强调了利用混合模型和自适应策略保持领先于不断发展的欺诈策略并增强金融部门网络安全弹性的重要性。未来的研究将侧重于部署实时检测系统并结合先进的时间模型来解决动态欺诈模式
全球历史启发新系列 36
...转至 8 月号的 ABC+D。本月，我们将介绍 2016 年 Wienerberger 砖奖的获奖者，包括 House 1014 — 一个打破西班牙格拉诺列尔斯室内外界限的项目（第 4 页）。我们还将介绍 Artelia 在查塔姆历史造船厂的“海洋指挥”永久展览（第 8 页），在第 12 页，我们将抢先了解 Grant Associates 为马来西亚新城镇 Medini 制定的园艺计划。我们的热门话题专题跟进了 5 月份关于“关门”运动的圆桌讨论，并呼吁零售商通过指定自动入口系统来阻止污染（第 16 页）。Steve Thompson 在第 29 页指出了 BIM 的好处； Ian Hewitt 向我们介绍了尖端设计如何改变教育（第 44 页），而《Advanced Electronics》在第 54 页讨论了误报管理日益增长的重要性。
控制系统中基于物理的攻击检测调查和新方向
监控控制系统的“物理”以检测攻击是一个不断发展的研究领域。安全监控器的基本形式是为工业控制系统创建传感器读数的时间序列模型，并识别这些测量中的异常，以识别潜在的错误控制命令或错误传感器读数。在本文中，我们基于统一的分类法回顾了以前的工作，该分类法使我们能够识别限制、未探索的挑战和新的解决方案。特别是，我们提出了一种新的对手模型，并提出了一种将以前的工作与新的评估指标进行比较的方法，该评估指标基于误报和未检测到的攻击的负面影响之间的权衡。我们还展示了三种实验场景的优缺点，以测试攻击和防御的性能：从大型运营设施捕获的真实网络数据、可用于水处理的全功能测试平台以及电网中频率控制的模拟。
电池供电摄像头和视频门铃的电源轨设计
触发事件始终需要通电以便事件能够及时响应。PIR 主要应用于电池供电的摄像机，以检测是否有人接近。有时，PIR 不适合某些容易暴露在阳光下的位置，因为会引起多次误报并唤醒整个系统。低成本的 mmWave（IWRL6432）探测器没有这样的担忧。该探测器仅通过多普勒方式检测运动，并且不受温度和光的影响。Wi-Fi 不仅是传输视频流的主要方式，Wi-Fi 还需要接收远程命令，例如开始录制命令。但 Wi-Fi 连接的功耗并不小，因此有一些方法可以改进它，例如使用 Wi-Fi6 的 TWT、使用间歇工作和睡眠的 Wi-Fi SOC、使用 Sub-1GHz 私有协议连接特殊远程站等。 TI Wi-Fi SOC CC3235 专为低功耗而设计，休眠模式下仅为 4.5 uA，深度睡眠模式下仅为 120 uA。
更快的基于区域的热点检测
摘要 —随着电路特征尺寸的不断缩小，热点检测已成为现代可制造性设计流程中更具挑战性的问题。发达的深度学习技术最近显示出其在热点检测任务上的优势。然而，现有的热点检测器每次只能处理来自一个小的布局片段的缺陷检测，因此在处理大型全芯片布局时可能非常耗时。在本文中，我们开发了一个新的端到端框架，可以一次检测大区域中的多个热点，并保证更好的热点检测性能。我们设计了一个联合自动编码器和初始模块以有效地提取特征。设计了一个两阶段分类和回归框架来检测具有逐步精确定位的热点，这提供了有希望的性能改进。实验结果表明，我们的框架比现有方法具有显着的速度提高，准确率更高，误报更少。
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判断；官员必须在表演之前验证AI警报（例如，对标记案件的手动审查）。比例使用AI：仅在必要时才使用AI，避免可能限制公民自由的大规模监视。常规系统审核：系统应进行频繁的准确性测试，以减少误报并防止对无辜者的错误识别。透明度和公众意识：执法部门必须告知公众有关AI监视政策以促进信托（例如，关于AI绩效的开放报告）。偏见检测和纠正：必须对种族，性别和社会经济偏见进行AI的测试，并采取纠正措施（例如，多样化的培训数据集）。独立审查委员会：应由道德委员会和人权委员会对AI系统进行监控，以确保公平，公正的执行。申诉补救机制 - 公民必须有一个平台来挑战不法行为的拘留。
金融机构的AI和转型
信任和可靠性：对AI系统的建立信任至关重要。AI工具必须解决错误信息，误报和数据偏见，以获得用户信心。尽管技术继续改进，但用户还必须确定AI在始终显示可靠性的位置以及在哪里表现出的任务。数据保护：围绕数据共享的严格规则可能会阻碍AI模型的开发和培训。金融机构对失去竞争优势的警惕，通常会限制数据共享，这会减慢创新。但是，只有数据才能弄清楚如何有效利用数据，才成为竞争优势。合规性支持：尽管面临挑战，AI可以通过分析数据，生成报告并确保遵守监管标准来协助合规任务。例如，金融服务中的AI工具可以通过自动化审核或监视交易来确保符合可疑活动，在满足监管要求的同时减少手动错误。
位置纸：强制游泳测试（2024年9月）
已显示出多种现有的抗抑郁治疗可有效地降低强制游泳测试中的固定性，通常是那些依赖于血清素能或去甲肾上腺素能系统的活动的人[有关摘要，请参见13。然而，一些抗精神病药[14]和抗焦虑药[15]也已被证明会降低该测试中的固定性，这表明误报是该测定法是一种风险。这是对使用强制游泳测试确定的许多推定治疗方法的补充，仅在临床试验中没有任何作用[16，17]。这导致了一些质疑其检测潜在的新型治疗方法的能力，这些方法与更传统的抗抑郁药的作用方式不同[17]。是一种新型的临床有效治疗方法，发现在强制游泳测试中无效，这是一个假阴性结果，这将进一步损害其预测有效性的案例。