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2020/21 年度人权报告
约翰·沃德姆于 2019 年 6 月被任命为委员会的人权顾问，并于 2019 年 7 月 24 日上任。人权顾问的任命旨在就北爱尔兰警察局遵守《1998 年人权法案》向委员会提供独立建议和专业知识。北爱尔兰警察局允许顾问查阅其所有文件和材料，并观察顾问要求的任何警察程序或行动。人权顾问拥有经过审查的安全许可，这使他能够更深入地研究警务流程，特别是委员会成员无法自行审查的敏感和隐蔽流程。通过书面报告、建议和其他方式，顾问向全体委员会保证，北爱尔兰警察局的所有行动都受到《2000 年警察（北爱尔兰）法案》要求的严格问责制。
每月网络安全新闻简报：人工智能驱动的恶意软件崛起
在当今快速发展的数字环境中，技术已成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能家居到自动驾驶汽车，人工智能 (AI) 的采用彻底改变了各个行业。不幸的是，与任何技术进步一样，总有人试图利用它进行恶意目的。近年来，黑客开始利用人工智能的力量来创建复杂且高效的恶意软件，给网络安全专业人员带来了新的挑战。在本文中，我们将探讨人工智能驱动的恶意软件的兴起及其带来的潜在风险。人工智能为黑客提供了前所未有的机会来开发更隐蔽、适应性更强、更具规避性的恶意软件。通过采用人工智能算法和机器学习技术，攻击者可以自动化恶意软件创建过程的许多方面，使传统防御机制更难以检测和缓解他们的行为。
POSTnote 684 – 各州对网络行动的使用 - IChemE
全面了解全球网络行动并非易事。15-17 受害者可能多年都没有发现漏洞，并可能认为举报漏洞会损害声誉或中断业务。18-22 此外，各国的网络行动可能非常复杂、隐蔽，难以或无法归因。23 有研究试图量化各国的恶意网络活动。微软对客户安全数据的分析表明，在 2020/21 年，英国成为 9% 的国家网络行动的目标，是仅次于美国（46%）和乌克兰（19%）的第三大目标国家。14 网络安全公司 Crowdstrike 对 2021 年全球网络安全威胁的分析估计，尽管最大比例的网络入侵（49%）是出于经济动机的犯罪行动，但至少有 18% 是由国家或国家支持的团体实施的。24
评论文章航空疲劳 - DergiPark
疲劳是影响航空安全的关键因素，它会通过降低执行需要高阶智力处理的任务的能力而导致人为失误。慢性疲劳更加隐蔽和主观。导致疲劳的因素包括睡眠不足、机组人员排班、长时间值班、时差或轮班、高工作量以及缺乏身体或精神健康。有主观和客观的测量方法来估计疲劳程度。主观技术基于睡眠和疲劳的自我报告，而客观干预则基于受试者的生理特征（脑电波、眼球注视、面部特征识别）或其身体表现（肌肉张力、手腕不活动、头部方向）。疲劳测量旨在支持和维持长时间或平稳值班期间的警觉性和表现。疲劳对策主要基于自我报告的数据，自我报告需要“安全”因素。本研究旨在评估航空业遇到的疲劳并回顾用于预防疲劳的方法。
开发成人用大麻的经济影响...
由于联邦政府不允许销售或使用大麻，因此他们不承认传统数据集中存在这个不断发展的行业。人口普查局、经济分析局、国税局和劳工统计局根据公司的北美行业分类系统 (NAICS) 代码汇总公司数据。NAICS 系统尚未包含与大麻相关的类别。虽然合法大麻行业的公司必须回应调查并提交纳税申报表，但他们必须确定最适合其主要业务的 NAICS 代码。药房、制造商和种植者选择诸如其他隐蔽种植的粮食作物、药用和植物制造、杂货商店零售商以及药房和药店等类别。自加拿大于 2018 年将大麻合法化以来，加拿大统计局已为该行业的公司创建了分类。7 当系统计划于 2022 年重新评估和修订时，类似的框架可以集成到 NAICS 系统中。
亚马逊的束缚：该公司如何加强控制……
尽管亚马逊是杰夫·贝佐斯于 1995 年作为一家在线书店创立的公司，但尽管如此，它仍然非常隐蔽。这很容易让人忽视它已经变得多么强大和广泛。但在门口包裹的背后，在诱人的界面和无缝服务的背后，亚马逊一直让该公司在企业声誉排名中名列前茅，1 亚马逊已经悄然将自己定位在我们越来越多的日常活动和交易的中心，将其触角伸向我们的经济，并随之伸向我们的生活。今天，一半的美国家庭订阅了亚马逊 Prime 会员计划，一半的在线购物搜索直接始于亚马逊，亚马逊占据了美国人在线消费的近一半。亚马逊销售的书籍、玩具和明年的服装和消费电子产品比任何线上或线下的零售商都要多，并且正在大力投资其杂货业务。图片来源：Jeramey Lende / Shutterstock.com
现实生活中的在线自定步调 BCI 中的发作检测图像
方法：我们之前的研究表明，一种新的声音想象 (SI) 任务，高音调隐蔽声音产生，对于发作检测场景非常有效，并且我们预计它比迄今为止使用的最常见的异步方法，即运动想象 (MI) 有几个优势：1) 直观；2) 对运动障碍人士，尤其是皮质运动区域受损人士有益；3) 与其他常见的自发认知状态没有显著重叠，使其更容易在日常生活中使用。将该方法与在线现实场景中的 MI 任务进行了比较，即在观看视频和阅读文本等活动期间。在我们的场景中，当屏幕上出现来自通讯程序的新消息提示时，要求正在观看视频（或阅读文本、浏览图像）的参与者通过分别针对每个实验条件执行 SI 或 MI 任务来打开消息。
面向网络防御演习中的人工智能参与者
摘要：网络攻击变得越来越频繁、复杂和隐蔽。这使得网络防御团队更难跟上，迫使他们自动化防御能力，以提高反应能力和效率。因此，我们提出了一个全自动网络防御框架，不再需要人类支持来检测和缓解复杂基础设施中的攻击。我们根据现实世界的案例——Locked Shields——世界上最大的网络防御演习设计了我们的框架。在这次演习中，团队必须保护他们的网络基础设施免受攻击，同时为用户维护运营服务。我们的框架架构通过人工智能 (AI) 驱动的自动化团队将各种网络传感器与网络、设备、应用程序和用户执行器连接起来，以动态保护网络环境。据我们所知，我们的框架是首次尝试建立全自动网络防御团队，旨在保护复杂环境免受复杂攻击。
用于安全通信的模块化量子电路 - IRIS
准混沌 (QC) 生成器是一类特殊的伪随机数生成器 (PRNG)，在不同领域有多种实现方式。它们旨在生成某些数字序列的伪随机行为，以便以安全方式掩盖要处理或传输的信息 [1–5]。具体而言，QC 生成器非常适合加密，更广泛地说，适合对信号进行编码/解码以实现安全通信 [6–8]。因此，QC 生成器被认为特别适合在安全和隐蔽数据传输领域挖掘离散时间电路的潜力。过去，已提出使用余数系统 (RNS) 架构来实现 QC 生成器 [9]，因为它们利用模块化算法，可以以直接的方式获得伪随机行为，并且具有关于超大规模集成电路 (VLSI) 部署、模块化、速度、容错和低功耗的有趣特性 [10]。本文重点介绍模块化算法的使用，不一定基于 RNS，以便获得可以连续映射到量子数字电路中的 QC 生成器的灵活实现。为此，QC 生成器可以通过非线性