XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System验证的
使用验证的语言模型进行改进的扬声器识别
在本文中，我们借助于验证的语言模型研究了改进的命名者认同。首先，我们尝试了一种有监督的方法，其中每个说话者在训练数据中的话语的内容用于验证基于编码器的BERT风格的语言模型。接下来，我们探讨了大型生成语言模型，证明了他们在文本成绩单中执行零摄像人识别的能力。在两种情况下，我们都会尝试两种语言，包括Voxceleb1扬声器标识数据集和三个爱沙尼亚广播新闻和对话数据集。我们表明，大型语言模型可以在对话演讲中为命名者的识别表现提供戏剧性的证明，在这些演讲中，用他们的名字介绍说话者。此外，OpenAI GPT-4模型有时会通过人类的表现来回忆《爱沙尼亚人的说话者》成绩单。
个人身份验证的加密算法和密钥大小
权威本出版物是由NIST根据其法定责任根据《联邦信息安全现代化法》（FISMA）制定的，2014年44年4月44日。§3551et Seq。，公法（P.L.）113-283。 nist负责制定信息安全标准和准则，包括对联邦信息系统的最低要求，但是如果未经适当的联邦官员对此类系统行使政策权限的适当批准，此类标准和准则不适用于国家安全系统。 本指南与管理和预算办公室（OMB）通函A-130的要求一致。 本出版物中的任何内容都不应与法定当局根据商业部长对联邦机构的强制性和约束力的标准和指南相矛盾。 也不应将这些准则解释为改变或取代商务部长，OMB董事或任何其他联邦官员的现有当局。 非政府组织可以自愿使用本出版物，在美国不受版权。 但是，归因将受到NIST的赞赏。113-283。nist负责制定信息安全标准和准则，包括对联邦信息系统的最低要求，但是如果未经适当的联邦官员对此类系统行使政策权限的适当批准，此类标准和准则不适用于国家安全系统。本指南与管理和预算办公室（OMB）通函A-130的要求一致。本出版物中的任何内容都不应与法定当局根据商业部长对联邦机构的强制性和约束力的标准和指南相矛盾。也不应将这些准则解释为改变或取代商务部长，OMB董事或任何其他联邦官员的现有当局。非政府组织可以自愿使用本出版物，在美国不受版权。归因将受到NIST的赞赏。
一种生成AI作者身份验证的模型融合方法
摘要本文旨在概述我们的方法，以区分人类生成的文本和具有模型融合方法的生成AI模型。我们的方法包括三个步骤：首先，我们将PAN的竞争数据集扩展到Clef 2024的竞争数据集，其中包括来自著名的数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的外部数据集，并应用Levenshtein距离算法算法纠正拼写错误的单词。然后，基于共享主题并将培训，验证和测试数据集形成文本对的数据集。第二，我们训练一个微调的BERT作为基本模型和使用R-Drop方法的BERT来减轻过度拟合问题。最后，这两个模型是使用合奏学习技术和投票策略组合的。我们的实验结果表明，融合模型的ROC-AUC度量为0.932，比基线模型Fast-DetectGpt（Mistral）提高了5.6％。
一项关于无密码身份验证的全面研究
FIDO2：一项关于无密码身份验证的全面研究Aditya Mitra和Anisha Ghosh Adityamitra5102@gmail.com，ghoshanisha2002@gmail.com vit-ap University，Andhra Pradesh，印度。摘要：二十世纪被标记为数字时代。它涉及在生活的各个方面使用计算机和其他设备（例如智能手机）。了解这种设备的用法并保护自己免受数字平台上的恶意演员的侵害变得越来越重要。身份验证的概念并不是什么新鲜事物，它始于1960年代FernandoCorbató，当时他开发了MIT兼容的时间共享系统（CTSS）的密码系统[1]。但是，我们已经从使用密码和个人识别号（PIN）方面走了很长的路要走，因为它们在面对现代对手和网络钓鱼（例如网络钓鱼）的攻击方面变得虚弱。本文介绍并讨论了用于保护数字资源和资产的无密码身份验证的FIDO2标准。FIDO2标准使用加密挑战响应系统与受信任的计算相结合，使身份验证的过程真正抗网络钓鱼[2]。本文介绍了FIDO2规范标准和实施的全面观点。
多因素身份验证的比较分析
云计算的指数增长需要强大的安全解决方案来保护敏感数据。传统的单因素身份验证（SFA）提供有限的保护，推动了多因素身份验证（MFA）机制的探索。本文对突出的MFA方法进行了比较分析，包括基于SMS的，基于应用程序的和生物识别验证，以评估其在增强云安全性方面的有效性。这项研究采用了多管齐下的方法。首先，我们进行了详尽的文献综述，以了解MFA技术的现有景观以及它们如何影响安全姿势。第二，我们进行比较分析，根据安全强度，用户便利性和潜在旁路漏洞评估每种MFA方法。此分析，再加上对MFA技术及其安全优势的现有研究的全面审查，对不同的MFA方法如何影响云安全性提供了整体理解。通过分析每种方法的优势，劣势和实施考虑因素，本研究旨在提供有价值的见解，以指导选择最佳的MFA方法来选择可靠的云安全性。
Fortinet的经过测试和验证的云网络安全体系结构
在上图中，我们在HA模式下再次有一对FortiGate VM。FortiGate聚类协议（FGCP）提供故障转移保护，即使其中一个集群单元丢失连接，群集也可以提供FortiGate服务。FGCP也是第2层心跳，它指定了Fortigate单位在HA群集中的通信并保持群集运行的方式。FGCP将虚拟MAC地址分配给HA群集中的每个主单元接口。 虚拟MAC地址已经到位，因此，如果发生故障转移，则新的主要单元接口将具有与失败的主单元接口相同的MAC地址。 如果MAC地址在故障转移后要更改，则网络将需要更长的时间才能恢复。 流量是在进入Internet网关之前通过Fortigates从其他虚拟网络路由的。FGCP将虚拟MAC地址分配给HA群集中的每个主单元接口。虚拟MAC地址已经到位，因此，如果发生故障转移，则新的主要单元接口将具有与失败的主单元接口相同的MAC地址。如果MAC地址在故障转移后要更改，则网络将需要更长的时间才能恢复。流量是在进入Internet网关之前通过Fortigates从其他虚拟网络路由的。
bertnet：从验证的语言模型中收获具有任意关系的知识图
至关重要的是，自动构建各种新关系的知识图（kg），以支持知识发现和广泛的应用。基于众包或文本挖掘的以前的KG施工方法通常仅限于由于手动成本或文本语料库的限制而限于一组预定义的关系集。最新的研究提议使用验证的语言模型（LMS）作为内隐知识基础，这些知识基础接受了提示的知识查询。然而，隐性知识缺乏全面象征性kg的许多理想特性，例如易于访问，导航，编辑和质量保证。在本文中，我们提出了一种新的方法，以从验证的LMS中收集任意关系的群体。使用关系定义的最小输入（提示和一些示例实体对的镜头），该方法有效地在庞大的实体对空间中有效地搜索，以提取对所需关系的各种准确的了解。我们开发了一种有效的搜索和验证机制，以提高效率和准确性。我们部署了从不同LMS收获400多个新关系的kgs的方法。广泛的人类和自动评估表明，我们的方法设法提取了各种准确的知识，包括复杂关系的元素（例如，“ A具有但不擅长B”）。作为源LM的符号解释所产生的kg还揭示了对LMS知识能力的新见解。
探索定量指数以使用测量系统分析验证的精确性钢琴音色
先前的研究提供了有价值的见解，以探索不同的方式来表征音乐音色，无论是定性或定量的，如下一节所述。然而，问题仍然在多大程度上可以可靠地表征音色，并在某种乐器（例如钢琴）中存在微妙的差异。因此，当前的研究旨在探索和发现定量指数，以精确表征钢琴音色。音色指数的精度将通过在工程和制药行业中使用的最新测量系统分析方法来验证，以确保钢琴音色测量系统的可靠性和可复制性。请注意，钢琴表演技术除其他因素外，还会影响钢琴产生的声音的音色（Bernays and Traube，2013，2014）。但是，这些因素不超出本研究的范围，因为如果没有足够精确的音色测量系统，音色的语义关联会遭受重大的解释变化（Reymore等，2023），并且对钢琴音色控制因子的分析类似于移动（和未确定）目标。一旦确定了精确的音色指数，它们就可以用来表征具有执行技术等各种因素产生的钢琴音色。
验证的语言模型和社会网络分析
此预印本版的版权持有人于2024年6月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.06.24308537 doi：medrxiv preprint
朝向可验证的多代理交互模式规范
指定交互式多代理任务是一项长期的软件工程挑战[6]。规格应足够高，以保持可访问性和明确的可及以确保所得软件组件的可靠性。本文通过介绍基于DSL的工具链的基础特征来解决此问题（见图1）称为LIRAS 1，用于指定多代理交互模式。里拉（Liras）被开发为域 - 不可思议的，并且相对于所涉及的代理的数量和性质（例如，基于软件或人类）以及构成模式的动作数量和类型。代理因其提供的原始技能集而有所不同（例如，为机器人移动或为四轮驱动器打开发动机）。在里拉斯（Liras）中，这些技能被安排为模式。根据图1，定义技能集需要专家实践者的干预，而模式规范则设计为非专家用户可以访问。在里拉斯（Liras）中，代理之间的同步动力学的语义基于确定性有限状态自动机（DFA），构成了可符合模型对模型转换和正式验证的规格的这一方面。具体而言，可以通过Uppaal工具[11]验证了涉及同步定义明确的属性。该工具链的此阶段仅针对有关模式的逻辑和结构声音的属性（例如，具有冲突目标的技能），因此不涉及相应的网络物理系统的物理组成部分。环境）。几个里拉斯规格构成模式库。在以下内容中，我们将任期任务作为一系列模式。可以使用所谓的和经过验证的模式库，用于更广泛的任务规范和正式的分析工具链外部和与里拉斯（例如[12]中介绍的）脱钩。latter设想文本DSL（与里拉斯分开），以指定涉及人和机器人代理的错误，特别关注人类机器人相互作用。此类DSL当前从预先确定和固定的集合中利用人类机器人的交互模式，从而限制了该框架对现实生活的适用性。可以通过进口里拉斯模式来指定任务来克服这种缺点。我们指出，假定操作环境的规范（例如，布局和关注点）是独立于LIRAS完成的（即，LIRAS模式是参数W.R.T.在更广泛的框架内，最终的任务指定会自动转换为基于随机混合自动机的形式模型[5]。如果要进口自定义的里拉斯交互模式，正式模型的自动生成将意味着起草新定义的模式的每个自定义技能的正式模型，这需要专家用户的输入。任务的正式模型是统计模型检查[5]以计算质量指标