コンピューターセキュリティと個人情報保護

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통찰 - コンピューターセキュリティと個人情報保護

RiskSEAは、行動特徴とグラフ特徴を組み合わせた機械学習モデルを使用して、イーサリアムブロックチェーンのアドレスのリスクスコアを効率的に生成する。

XChainWatcherは、クロスチェーンブリッジの監視と攻撃の特定を可能にする最初のメカニズムである。Datalogエンジンを使ったクロスチェーンモデルにより、ブリッジの期待される動作を定義し、実際の活動と比較することで逸脱を特定する。

人工知能モデルの安全性を確保し、より安全なモデルの開発を奨励するための入札ベースの規制メカニズムを提案する。

学術論文のTwitter上での拡散には、ボットによる選択的増幅が存在し、特に健康・人文科学分野の論文でその傾向が強い。

AI 技術の急速な発展に伴い、真正な情報と偽情報の見分けが困難になってきている。この問題に取り組むために、規制、技術、社会的な対応が必要とされている。

信頼実行環境のセキュリティ特性を回避するために、電源管理メカニズムを悪用する新しい種類の攻撃が登場している。これらの攻撃は、物理的なアクセスを必要とせずにリモートで実行できるため、深刻な脅威となっている。

大規模言語モデルに対するジェイルブレイク攻撃では、事前の無害な質問を通じて徐々に有害な文脈を構築し、最終的な攻撃クエリを実行することで、安全機構を回避できる。

本研究は、理論的なリスク評価の原則と実際の実施の間の隔たりを埋めるための'AssessITS'戦略の有効性を示している。'AssessITS'は、NIST、COBIT、ISOなどの認知された基準を活用することで、リスク評価の効率性を向上させ、サイバー脅威に対する企業の耐性を強化する。

ニュース組織内の知識サイロは、責任あるAI実践の採用と実施を阻害する重要な要因である。

Mpox流行期のオンラインの有害な発言は、疾病、医療政策、ホモフォビア、政治、人種差別の5つのカテゴリーに分類でき、それらの発言は広く拡散され、影響力のあるユーザーによって生み出されている。

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