XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System误报率
金融行业威胁形势报告 - 2022 年 10 月
为了向安全团队提供“正确的组合”，SOCRadar 专注于相对和可操作的情报，并将误报率降至最低。为了生成情境化情报，SOCRadar 的 EASM 服务首先以黑客思维绘制出组织面向互联网的数字资产，并增强组织对防御内容的可见性。XTI 的第二个组成部分是 DRP 服务，SOCRadar 通过该服务在所有环境中提供监控功能。除了监控之外，SOCRadar 还将网站删除和自动修复功能纳入其 DRP 服务。XTI 的第三条腿是威胁情报。SOCRadar 不仅从公开来源和社交媒体收集情报，还从暗网论坛以及攻击者使用的其他秘密通信平台收集情报，成为组织观察互联网阴暗面的眼中钉。
定量脑电图，用于早期用路易体痴呆的早期差异诊断
结果：临床评估确定了30例痴呆症病例，其中2例临床诊断为可能的DLB，14例可能DLB和DLB诊断为14例患者。QEEG-SPR证实了32例患者中有26例痴呆症诊断，并导致误报率为6.3％，为9.4％的假阴性（FN）。QEEG-SPR用于在获得痴呆症指数阳性或不确定的患者中提供DLB诊断，并导致FP的13.6％和FN的13.6％。混乱矩阵表明灵敏度为80％，特异性为89％，正预测值为92％，负预测值为72％，精度为83％，以诊断痴呆症。DLB指数的灵敏度为60％，特异性为90％，正预测值为75％，负预测值为81％，精度为75％。DLB和非DLB患者之间的神经心理学评分没有显着差异。头部创伤或中风的故事被确定为DLB诊断的FP结果的可能原因。
一种深度学习方法来检测高级...
与深度学习方法一起评估了传统的机器学习模型，例如支持向量机（SVM）和随机森林。尽管这些模型对于某些任务有效，但它们通常在处理复杂和高维数据时会显示出局限性。相比之下，深度学习方法在几个指标上表现出卓越的性能：准确性：与SVM和随机森林相比，CNN-LSTM模型获得了更高的准确性（98.5％），通常报告的准确性在90-95％的范围内（Huang等，2021）。精确和回忆：深度学习模型的精度（97.8％）和召回（99.1％）显着超过传统模型的精度，表明误报率较低，而对真实威胁的检测率较高（Chen等人，2020年）。假阳性速率：与传统模型相比，CNN-LSTM模型保持较低的假阳性率（0.9％），这对于最大程度地减少操作环境中不必要的警报至关重要（Rani等，2022）。
使用机器学习检测网络攻击和网络攻击
互联网和计算机网络已成为组织和日常生活的重要组成部分。新的威胁和挑战已经出现在无线通信系统上，尤其是在网络安全和网络攻击方面。必须监视和分析网络流量以检测恶意活动和攻击。最近，机器学习技术已用于检测网络攻击。在网络安全中，已经利用了机器学习方法来处理重要问题，例如入侵检测，恶意软件分类和检测，垃圾邮件检测和网络钓鱼检测。因此，有效的自适应方法（例如机器学习技术）可以产生较高的检测率，较低的误报率以及便宜的计算和传输成本。我们的主要目标是检测网络安全性和网络攻击，例如ID，网络钓鱼和XSS，SQL注入。本研究的拟议策略是利用深神网络的结构来进行检测阶段，这应该在攻击的早期阶段说明攻击的存在系统。
利用人工智能加强风险管理
摘要 本研究探讨了人工智能 (AI) 在金融服务领域加强风险管理的应用。通过综合分析，研究表明，人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习模型，显著提高了风险评估和管理流程的准确性和效率。与传统方法相比，人工智能驱动的信用风险模型的预测准确度提高了 20%，而市场风险管理的异常检测速度和精度提高了 30%。该研究还强调，欺诈检测的误报率降低了 60%，准确的优惠利率提高了 40%。尽管取得了这些进步，但挑战依然存在，主要是数据质量和模型可解释性方面。研究预测，到 2028 年，人工智能将成为 80% 以上大型金融机构风险管理不可或缺的一部分，可能将风险相关损失减少 25%，并将运营效率提高 35%。该研究最后强调了战略实施和负责任地使用人工智能的必要性，概述了未来的研究方向，包括对
人脸识别供应商测试 (FRVT) 第 2 部分... - NIST 页面
1 例如，NEC-0 准备模板的速度比 NEC-2 快得多，但错误率也高出二十倍。Dermalog-5 执行模板搜索的速度比 Dermalog-6 快得多，但准确率也低得多。2 在正面识别应用（如已注册旅行者系统）中，用户隐含地声称已在系统中注册 - 大多数用户都会注册。在负面应用中（如被驱逐者），隐含的声明是该对象未注册 - 大多数不会注册。3 此处的图库大小为 1200 万人，每人一张图片。给定 331 201 个非匹配搜索，一对多搜索的详尽实施将执行近 4 万亿次比较。当误报率为 0.0025 时，误报数量首先为 828，这相当于单次比较错误匹配率为 828 / 4 万亿 = 2.1 10 − 10，即约 50 亿分之一。严格来说，此 FMR 计算仅对使用 N 1:1 比较实现 1:N 搜索的算法有意义，但情况并非总是如此。
人脸识别供应商测试 (FRVT) 第 2 部分... - NIST 页面
1 例如，NEC-0 准备模板的速度比 NEC-2 快得多，但错误率也高出二十倍。Dermalog-5 执行模板搜索的速度比 Dermalog-6 快得多，但准确率也低得多。2 在正面识别应用（如已注册旅行者系统）中，用户隐含地声称已在系统中注册 - 大多数用户都会注册。在负面应用中（如被驱逐者），隐含的声明是该对象未注册 - 大多数不会注册。3 此处的图库大小为 1200 万人，每人一张图片。给定 331 201 个非匹配搜索，一对多搜索的详尽实施将执行近 4 万亿次比较。当误报率为 0.0025 时，误报数量首先为 828，这相当于单次比较错误匹配率为 828 / 4 万亿 = 2.1 10 − 10，即约 50 亿分之一。严格来说，此 FMR 计算仅对使用 N 1:1 比较实现 1:N 搜索的算法有意义，但情况并非总是如此。
行为分析在勒索软件检测和预防中的作用
勒索软件攻击的威胁不断升级，这突显了有效检测和预防策略的迫切需求。传统的安全措施虽然有价值，但通常在识别和缓解复杂的勒索软件威胁方面差不多。本文探讨了行为分析与勒索软件防御机制的整合，提出了从基于签名的基于行为的检测方法的范式转变。通过分析用户和系统行为的模式，行为分析可以为勒索软件活动的微妙指标提供更深入的见解。本研究研究了各种行为分析技术，包括异常检测，机器学习算法和启发式方法，以及它们在识别勒索软件早期迹象方面的功效。它还解决了与行为分析相关的挑战，例如高误报率以及对不断发展威胁的持续适应的需求。通过对当前方法论和案例研究的综述，本文强调了行为分析的潜力，以增强勒索软件检测和预防，从而提供了更具动态和弹性的网络安全方法。
UFGS 28 10 05 电子安全系统 (ESS)
2.1 系统描述 2.2 性能要求 2.2.1 增长能力 2.2.2 危险场所 2.2.3 网络认证 2.2.4 可维护性 2.2.5 可用性 2.2.6 故障安全能力 2.2.7 线路监控 2.2.8 断电检测 2.2.9 控制和指定 2.2.10 特殊测试设备 2.2.11 电磁干扰 (EMI) 2.2.12 电磁辐射 (EMR) 2.2.13 互换性 2.3 入侵检测系统 (IDS) 2.3.1 IDS 组件 2.3.2 检测灵敏度 2.3.3 检测警报和报告能力 2.3.4 误报率 2.3.5 干扰警报率 2.3.6 场所控制单元 (PCU) 2.3.6.1 PCU 功能 2.3.6.2 过流保护和指示 2.3.6.3 手动和自检 2.3.7 检测传感器 2.3.7.1 内部传感器 2.3.7.1.1 高安全性平衡磁开关 (BMS) 2.3.7.1.1.1 1 级开关 2.3.7.1.1.2 2 级开关 2.3.7.1.2 玻璃破碎检测 2.3.7.1.2.1 窗式玻璃破碎冲击传感器 2.3.7.1.2.2 天花板或壁挂式双技术玻璃
使用Dreamlet
单细胞和-Nucleus转录组学的进步已使数百名受试者和数百万个单元的越来越大的数据集生成。这些研究承诺将对人类疾病的细胞类型特异性生物学提供前所未有的见解。然而，由于这些复杂研究的统计模型和对大型数据集的统计模型中的挑战，对受试者进行差异表达分析仍然很困难。我们的开放源r软件包dreamlet（dieseneurogenomics.github.io/dreamlet）使用基于精确加权的线性混合模型的伪库尔克方法，以识别每个细胞群体中跨受试者均具有差异表达的基因。为来自大型同类数据的数据而设计，Dreamlet的速度比现有工作流程更快，并且使用的内存少，同时支持复杂的统计模型并控制误报率。我们在已发布的数据集上展示了计算和统计性能，以及来自150例阿尔茨海默氏病后大脑的14m单核的新型数据集和149个对照组。