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World File Search System进攻性
使用人工智能进行进攻性安全 20240731
LLM 不仅限于语言处理。它们擅长快速分析大量数据，包括文本、代码、日志和 HTTP 流量。利用生成功能，它们可以创建代码、脚本和电子邮件，以及编写摘要和报告。最先进的 LLM 展示了新兴能力，例如推理文本和做出程序性决策，这对于规划和面向目标的任务至关重要。为了与许多关于 AI 和 AI 代理的论文中使用的术语保持一致，我们使用术语“推理”来描述分析文本和做出程序性决策的能力。但是，我们承认，人们正在研究 AI 代理是否能像人类一样推理。
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
Nate Gillman |棕色CS George Konidaris -Brown CS 家庭作业3 1 CPA安全性来自PRFS和PRGS 2 Mac ... b'' 摘要“使用计算机视觉和机器学习来预测大学的进攻性游戏
发明了“傅立叶头”，这是一种新型的神经架构，利用傅立叶分析中的工具，以连续的结构学习了分配分布；使用该体系结构将决策者代理的回报提高了46％（在ICLR 2025的提交下）提出了第一种稳定自我消耗的生成模型训练的技术；在使用扩散模型的人类运动产生的情况下，使用该技术来修复模型崩溃；由4名学生研究人员组成的LED团队（ICML 2024）发明了数学上严格的方法，用于测量单词嵌入空间的空间利用的均匀性；使用新颖的指标来证明使用脆性指标（ACL 2022）
使用机器学习在社交媒体上进行进攻性语言检测
摘要 - 本研究论文探讨了社交网络领域内的网络欺凌检测的关键问题，并对各种机器学习和深度学习技术进行了全面检查。该研究通过使用标准指标进行严格评估来研究这些方法的性能，包括准确性，精度，召回，F-MEAC和AUC-ROC。这些发现突出了深度学习模型的显着功效，尤其是双向长期记忆（BILSTM）体系结构，始终优于各种分类任务的替代方法。混乱矩阵和图形表示进一步阐明了模型性能，强调了基于Bilstm的模型的显着能力，可以准确识别和对网络欺凌实例进行分类。这些结果强调了高级神经网络结构在捕获在线仇恨言论和进攻内容的复杂性方面的重要性。这项研究通过促进对网络欺凌的早期识别和缓解来促进更安全，更具包容性的在线社区的宝贵见解。未来的调查可能会探讨混合方法，附加功能集成或实时检测系统，以进一步完善和推进解决这一关键社会关注的最新问题。
b''摘要“使用计算机视觉和机器学习来预测大学的进攻性游戏
2“第三和一个”是指进攻在第三次下降的情况，而距离获得新的第一局距离。“第一划分线”是场上的一条虚线，标志着进攻需要向球推进球才能获得新的第一局。
进攻性网络行动
1 2017 年，美国参议院军事委员会报告称，截至 2016 年，已有 30 多个州“开发进攻性网络攻击能力”。参见美国参议院军事委员会 (2017)，“向参议院军事委员会提交的联合声明：外国对美国的网络威胁”，[Clapper, Lettre and Rogers]，2017 年 1 月 5 日，https://www.armed-services.senate.gov/download/clapper-lettre-rogers_01-05-17。2 Smeets, M. (2022)，没有捷径：各国为何难以发展军事网络部队，伦敦：赫斯特，第 27 页。3 在 2016 年华沙北约峰会上，网络空间被认定为作战领域。参见加拿大北约协会 (2016)，“北约将网络添加到作战域”，2016 年 7 月 4 日，https://natoassociation.ca/ nato-adds-cyber-to-operational-domain。到 2021 年，至少有八个北约国家在其军队中拥有独立的网络司令部或服务：参见 Pernik, P. (2018)，为网络冲突做准备——网络司令部案例研究，报告，塔林：国际国防和安全中心，https://icds.ee/wp-content/uploads/ 2018/12/ICDS_Report_Preparing_for_Cyber_Conflict_Piret_Pernik_December_2018-1.pdf。4 国际战略研究所 2021 年的一份报告发现，“对于许多国家来说，网络政策和能力已成为国际安全的中心”。请参阅网络能力与国家实力：净评估，研究论文，伦敦：国际战略研究所，第 i 页，https://www.iiss.org/blogs/research-paper/2021/06/cyber-capabilities-national-power。5 中华人民共和国国务院（2015 年），《中国的军事战略》，白皮书，2015 年 5 月 27 日，http://english.www.gov.cn/archive/white_paper/2015/05/27/content_281475115610833.htm。
俄罗斯的进攻性宇宙战略 - 空军大学
事实上，自 20 世纪 90 年代以来，军事行动一直依赖于民用、军用或军民两用卫星。这些卫星不断微调有关地形和作战情况的信息，同时促进以协调、更快和更精确的方式采取行动。考虑到卫星所提供的宝贵资源，必须不惜一切代价保护卫星免受众多人为和自然威胁。随着轨道因碰撞风险而日益拥挤，此类威胁只会增加。用 Julien Gracq 在其《大路笔记》[Carnets de Grand Chemin——一部关于地球景观联系的法国哲学著作] 中的话来说，外层空间已成为一片“危险的景观”，Yves Lacoste 在其《地缘政治词典》中进一步发展了这一说法。
进攻性军事网络空间数字孪生展望...
克拉拉·马特赫斯 荷兰开放大学 clara.maathuis@ou.nl 摘要：军事网络行动的前景正在发生变化，原因是数据生成和可访问性的前景、技术的持续进步及其（公共）可用性、技术和人类（相互）联系的增加，以及参与其规划、执行和评估阶段的专家的活力、需求、多样性、观点和技能，尊重（国际）国家目标、需求和趋势。此类操作每天都在进行，最近由人工智能赋予权力，以达到或保护其目标，并处理通过与目标和/或附属实体交战而产生的意外影响。然而，这些行动受到不同不确定性水平的管理和包围，例如预期效果预测、有效替代方案的考虑以及对可能（战略）未来的新维度的理解。因此，应确保此类行动的合法性和道德性；特别是在进攻性军事网络作战 (OMCO) 中，参与其设计/部署的代理应考虑、开发和提出适当的 (智能) 措施/方法。可以通过数字孪生等新型系统构建此类机制，嵌入基于硬件、软件和通信数据以及专家知识的智能技术。虽然数字孪生在军事、网络和人工智能学术研究和论述中还处于起步阶段，但它们已开始在不同行业应用中展示其建模和仿真潜力以及有效的实时决策支持。尽管如此，本研究旨在 (i) 了解数字孪生在 OMCO 环境中的含义，同时嵌入可解释的人工智能和负责任的人工智能视角，以及 (ii) 捕捉其发展的挑战和好处。因此，通过对所涉及领域的广泛审查来考虑多学科立场，并将其打包在一个设计框架中，旨在协助参与其开发和部署的代理。关键词：网络作战、数字孪生、人工智能、可解释人工智能、负责任的人工智能
进攻性军事网络空间数字孪生展望...
作者 C Maathuis · 2022 年 · 被引用 7 次 — (2021) 为安全运营中心分析师构建基于数字孪生的网络靶场，模拟对工业系统的攻击以进行事件检测...
赢得未来战争：俄罗斯进攻性网络及其重要...
本文强调了进攻性网络作为俄罗斯对北约及其核心国家产生战略影响的工具的重要性。本文重点介绍了俄罗斯军队在战略层面对进攻性网络的使用。莫斯科认为，俄罗斯军队是进攻性网络行动的主导者。由于俄罗斯军队认为自己在与北约常规能力相比处于总体劣势，因此它希望通过进攻性网络来从根本上纠正这种不平衡。进攻性网络是俄罗斯武装部队的重要工具。它确实被视为除了使用核武器之外，唯一能够使核心北约国家中立的工具；也就是说，击败它们。根据俄罗斯军事逻辑，这种中立可以通过两种方式实现：通过网络心理攻击或网络技术攻击。本文对这些术语进行了解释，并指出了两者在理论上如何产生可能导致核心北约国家中立的影响程度。最后，将回顾俄罗斯在乌克兰冲突中使用攻击性网络的行为。