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World File Search System黑客
硬件黑客
姓名：Huang, Andrew，作者。标题：硬件黑客：制造和破解硬件的冒险 / Andrew “Bunnie” Huang。说明：第 1 版。| 旧金山：No Starch Press, Inc.，[2017] 标识符：LCCN 2016038846（印刷版）| LCCN 2016049285（电子书）| ISBN 9781593277581（平装本）| ISBN 159327758X（平装本）| ISBN 9781593278137（电子出版）| ISBN 1593278136（电子出版）| ISBN 9781593278144 (mobi) | ISBN 1593278144 (mobi) 主题：LCSH：电子设备和电器——设计和构造。| 电子设备和电器——技术创新。| 计算机输入输出设备——设计和构造。| 逆向工程。| 电子工业。| Huang, Andrew。分类：LCC TK7836 .H83 2017（印刷版）| LCC TK7836（电子书）| DDC 621.381092--dc23 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2016038846 上找到
大脑黑客
Neuralink尽可能最简单的方法是由脑含有粉碎的氨基蛋白界面（Bmi-Brain-Machine界面）开发的，该界面将打算创建人类和计算机的混合体，这是机器化过程中最重要的思想之一，因此将人们转化为Cyborg 6。在这一点上，Neuralink综合征正在经历第一个神经植入物的设计，该神经植入物将允许人们控制计算机或移动设备。由于其植入将需要在机器人系统上进行巨大的精确度，这将确保有效，而不会将芯片放在人的大脑中。更重要的是，该公司还正在开发移动应用程序，这要归功于通过该应用程序在大脑活动中解释的更改，可以直接用思想控制给定的设备。有趣的是，仅需要一个蓝牙连接。对此类应用程序的仿真可以在Neuralink 7增量网站上找到。这不是终点。马斯克计划进一步走几步 - 他不仅希望监测大脑活动，还希望刺激它，影响它，也可能对其进行治疗（例如，修复李斯或重建中断的神经元电路）8。公司设计的接口也可以具有治疗和消化功能。他可以给患有各种运动障碍的人（例如，脊髓损伤引起的）能够（通过思想）控制手机和计算机的能力。更重要的是，马斯克声称这些芯片可以帮助治疗与神经系统疾病有关的许多疾病，例如痴呆或停车疾病 -
硬件黑客 - kea.nu
名称：黄，安德鲁，作者。标题：硬件黑客：制造和破解硬件的冒险 / 安德鲁“Bunnie”黄。说明：第 1 版。| 旧金山：No Starch Press，Inc.，[2017] 标识符：LCCN 2016038846（印刷版）| LCCN 2016049285（电子书）| ISBN 9781593277581（平装本）| ISBN 159327758X（平装本）| ISBN 9781593278137（epub）| ISBN 1593278136（epub）| ISBN 9781593278144（mobi）| ISBN 1593278144（mobi）主题：LCSH：电子设备和电器 - 设计和构造。|电子设备和器具——技术创新。| 计算机输入输出设备——设计和构造。| 逆向工程。| 电子工业。| 黄，安德鲁。分类：LCC TK7836 .H83 2017（印刷版）| LCC TK7836（电子书）| DDC 621.381092--dc23 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2016038846 获得
CEH（经过认证的道德黑客）CEH（经过认证的道德黑客）
黑客）这是一门特殊的课程，旨在解决年轻人的失业。该课程旨在通过一支拥有丰富市场/工作经验的专业专业人员团队的实践培训交付实现上述目标。因此，本课程不仅用于建立对学员的理论理解/背景。与此相反，它主要是为了使学员以独立能力或作为团队成员的成员在市场空间中的商业表演。因此，该课程旨在不仅授予技术技能，还授予软技能（即人际关系/沟通技巧；对学员的个人修饰等）以及企业家技能（即营销技能；自由职业等）。该课程还试图灌输职业道德，以培养更好的公民身份，并特别改善巴基斯坦劳动力的形象。主要期望：简而言之，专业教练应以强大的动手方式提供参考课程，以至于学员可以舒适地利用自己的技能来赚钱（通过工资/自谋职业）。因此，本课程显然超出了Vogue传统培训实践的领域，并强调了一个以市场为中心的方法在交付时将采用以市场为中心的方法。因此，教师应经历足够的经验，以便能够确定可用的市场角色的培训需求。此外，他们还应该知道每个受训者在培训期间/之后的这种市场角色的优势和劣势。
黑客攻击人工智能
人工智能容易受到网络攻击。机器学习系统——现代人工智能的核心——充满了漏洞。利用这些漏洞的攻击代码已经广泛传播，而防御技术有限且难以跟上。机器学习漏洞允许黑客操纵机器学习系统的完整性（导致它们犯错）、机密性（导致它们泄露信息）和可用性（导致它们停止运行）。这些漏洞可能造成新型隐私风险、系统性不公正（如内在偏见）甚至身体伤害。机器学习系统的开发人员（尤其是在国家安全背景下）必须学习如何管理与这些系统相关的不可避免的风险。他们应该预料到对手会善于发现和利用弱点。政策制定者必须决定何时可以安全部署机器学习系统以及何时风险太大。对机器学习系统的攻击不同于传统的黑客攻击，因此需要新的保护和响应。例如，机器学习漏洞通常无法像传统软件那样修补，从而为攻击者留下了持久的漏洞。更糟糕的是，其中一些漏洞几乎不需要或根本不需要访问受害者的系统或网络，这为攻击者提供了更多机会，并降低了防御者检测和保护自己免受攻击的能力。因此，本文提出了四个发现供政策制定者考虑：
狡猾的黑客 - MyCourses
北约 https://www.nato.int/docu/review/2019/Also-in-2019/natos-role-in-cyberspace- alliance-defence/EN/index.htm https://www.nato.int/cps/en/natohq/official_texts_133177.htm https://www.nato.int/cps/en/natohq/topics_132722.htm?selectedLocale=en