컴퓨터 보안 및 프라이버시

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Información - 컴퓨터 보안 및 프라이버시

RiskSEA는 이더리움 블록체인 주소의 위험 점수를 효율적이고 효과적으로 생성하는 새로운 위험 점수 시스템입니다. 이는 행동 특징과 그래프 기반 특징을 결합하여 감독 학습 모델을 사용하여 구현됩니다.

DomainHarvester는 인기가 많지 않지만 신뢰할 수 있는 웹 도메인을 체계적이고 동적으로 수집하여 허용 목록을 생성하는 시스템이다.

DomainDynamics는 도메인 이름의 수명주기 단계를 고려하여 악성 도메인 이름의 위험을 예측하는 혁신적인 시스템이다.

DomainLynx는 대규모 언어 모델을 활용하여 다양한 유형의 도메인 스쿼팅을 효과적으로 탐지할 수 있는 혁신적인 복합 AI 시스템이다.

연합학습 환경에서 악의적인 참여자가 모델 오염 공격을 통해 특정 인구통계학적 그룹에 대한 모델의 불공정성을 악화시킬 수 있다.

XChainWatcher는 크로스체인 모델을 활용하여 크로스체인 브리지의 예상 동작을 정의하고, 실제 활동과 비교하여 편차를 식별함으로써 공격 및 의도하지 않은 동작을 탐지하는 메커니즘이다.

대리 AI 시스템의 위험 성향은 사용자 만족도, 신뢰도 및 사회적 영향에 중요한 영향을 미친다. 따라서 AI 시스템의 위험 성향을 사용자의 성향에 맞추는 것이 핵심적인 과제이다.

AI 시스템의 에너지 집약적 프로세스로 인한 탄소 배출이 환경, 규제, 평판 리스크를 야기하므로, 은행은 AI 모델 거버넌스에 환경 고려사항을 통합해야 한다.

AI 기술의 윤리적 사용과 소비자 신뢰 구축을 위해 투명성과 설명 가능성이 필수적이다.

스핀 밸브는 적절한 대칭 조건에서 스핀 배터리에 대한 ON-OFF 응답을 나타낼 수 있다. 충전 배터리로 구동되는 스핀 밸브는 일반적인 GMR(거대 자기 저항)을 보이지만, 순수 스핀 전류 또는 순수 스핀 축적은 무한 자기 저항 효과(IMR)를 생성할 수 있다.

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