针对领导者的黑客脑科学结合了尖端的神经科学研究与实践领导策略,为读者提供了一个独特的工具包,以增强其领导能力。Gladis博士是一位经验丰富的经验经验的经验丰富的执行教练,他提供了基于证据的见解,以了解理解大脑功能如何导致更好的决策,情感调节以及对可信关系的关系的培养。
在渗透测试中使用的大多数道德黑客(EH)工具都是由行业或地下社区内的从业者开发的。同样,学术研究人员也为开发安全工具做出了贡献。但是,从业者对该领域的学术贡献的认识似乎有限,从而在行业和学术界对EH工具的贡献之间存在很大的差距。本研究论文旨在调查EH学术研究的当前状态,主要关注研究知识的安全工具。我们将这些工具分类为基于过程的框架(例如PTES和MITER ATT&CK)以及基于知识的框架(例如CYBOK和ACM CCS)。考虑其功能和应用领域,该分类概述了新颖,研究知识的工具。分析涵盖许可,发布日期,源代码可用性,开发活动和同行评审状态,为该领域的当前研究状态提供了宝贵的见解。
本书是我们两年来第二本有关生成式人工智能 (GenAI) 的书,它源于我们逐渐意识到教师需要人工智能工具的持续支持。您的合著者在中佛罗里达大学 ( http://fctl.ucf.edu ) 的教学中心工作,我们亲眼看到教师们对学习人工智能的渴望是无止境的。仅仅提供入门指导和基本培训是不够的。随着教师们熟悉一种或多种 GenAI 工具,他们的熟练程度也会提高,他们已经准备好甚至渴望迎接新的挑战。更重要的是,人工智能工具不断涌现,新的工具不断进入市场,即使是熟悉的工具也会随着时间的推移而更新,既增加功能,也改变工具的使用方式。
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这次黑客马拉松旨在促进创新和协作,将团队聚集在一起开发解决方案,解决希尔空军基地面临的具体问题。我们正在寻找准备好并准备好解决实际问题并开发创新解决方案的团队。选定的团队将有机会与微软工程师密切合作,利用最先进的技术解决他们的具体问题。这不是像我们过去几年那样的标准化培训。这是体验式的,并针对每个团队的需求。
1简介现在,我们正在使用生成AI算法创建越来越多的媒体,现在大部分互联网越来越多地被AI生成的垃圾邮件填充[13]。该媒体是由深度神经网络生成的,这些网络已在现有媒体的(通常是很大的)数据集(通常是从Internet的大部分中刮掉)。然后,这些算法用于以机械化和大规模生产的方式将视觉,文本和听觉数据反驳为“新”形式[20]。这带来了一种新的,算法的复杂和不透明的文化生产。本文将以生成AI本身的方式来展示如何将生成性AI用作艺术材料,而不仅仅是简单地融合和反思现有培训数据的方式。采用黑客(从最初的技术意义上讲,从1960年代和70年代的MIT Hacker文化中出来),这是指“以一种嬉戏的精神探索可能的限制” [22],艺术家找到了许多方法,找到了许多方法来提高我们对生产AI的作品的理解。通过用于调节和表示这些网络的数据中的针对性干预措施,以及从这些网络中训练和采样的计算过程中的干预措施,可以暴露基于这些算法的基础过程并开发新形式的算法表达。这些将分为四类干预措施:进入网络的输入,网络的学习参数,培训网络以及推理网络的计算图。本文将提供艺术项目的例子(来自我本人和其他艺术家),这些项目将这种黑客方法采用了生成的AI,以将这些网络推向其最初打算的功能,并进行干预以暴露这些基本计算过程的运作。本文将表明,生成的AI可以用作艺术材料,而这样做可以导致理解和揭露基础算法的本质的新方法,从而为艺术中的可解释AI(XAI)提供了关键的方法。
在数字时代,数据隐私的保护变得越来越重要。黑客,无论是组织的内部还是外部,都可以通过窃取敏感数据,造成财务损失,损害个人的隐私或损害组织的声誉来造成重大损害。这项科学研究旨在通过强调解决内部和外部黑客威胁以保护敏感信息的重要性来做出重大贡献。他们作品的主题围绕着建立一个多层防御系统,其中包括防火墙,加密和入侵检测系统等技术解决方案。他们的设计和开发方法的具体目标是为数据处理,访问控制和事件响应制定明确的政策和程序,以及增强数据隐私策略,以保持领先于不断发展的黑客黑客技术。作者还强调了员工意识和培训计划的重要性,与网络安全专家的合作以及保持最新的监管要求,以创建强大的数据隐私框架。
将网络安全考虑因素融入 OT 系统的构思、设计、开发和运行中。有关更多信息,请参阅美国能源部网络安全、能源安全和应急响应办公室 (CESER) 的《网络信息工程》出版物。 练习并保持手动操作系统的能力 [CPG 5.A]。 创建 HMI 的工程逻辑、配置和固件的备份,以实现快速恢复。让您的组织熟悉出厂重置和备份部署 [CPG 2.R]。 检查 PLC 梯形图逻辑或其他 PLC 编程语言和图表的完整性,并检查是否存在任何未经授权的修改,以确保正确操作。对手可能会尝试通过更改配置和梯形图逻辑来保持持久性或以不安全的方式秘密操作设备。 更新和保护网络图,以反映 IT 和 OT 网络 [CPG 2.P]。运营商应应用最小特权原则,并需要了解个人对网络图的访问。保持对内部和外部招揽工作(恶意和良性)的认识,以获取网络架构并将映射限制为受信任的人员。考虑使用加密、身份验证和授权技术来保护网络图文件,并实施访问控制和审计日志以监视和限制谁可以查看或修改您的网络图。 注意网络/物理威胁。对手可能会尝试通过各种物理手段获取网络凭据,包括正式访问、贸易展和会议对话以及通过社交媒体平台。 盘点并确定所有 HMI 的报废状态 [CPG 1.A]。尽快更换报废的 HMI。 对物理过程的操纵实施软件和硬件限制,限制成功入侵的影响。这可以通过使用操作联锁、网络物理安全系统和网络信息工程来实现。
4 月 23 日至 25 日,为响应上个月发布的人工智能部长级战略,部长转型和绩效代表团(DTPM)将在阿尔伯特学院(巴黎第十大学)举办“IA DATA HACK”活动。