計算機安全與隱私

洞察 - 計算機安全與隱私

RiskSEA是一個可擴展的風險評分系統,能夠有效地處理大規模以太坊區塊鏈交易圖的動態性質,通過結合圖拓撲特徵和交易行為特徵來準確預測地址的風險。

本研究提出了DomainDynamics系統,能夠通過考慮網域名稱的生命週期階段來預測其被用於攻擊的風險。

本研究提出DomainLynx，這是一個創新的複合人工智能系統,利用大型語言模型提升域名劫持的檢測能力。與現有方法不同,DomainLynx能夠識別更廣泛的劫持技術,包括針對知名度較低的品牌。

提出一個拍賣機制,可以激勵開發者部署更安全的人工智慧模型,並確保只有達到最低安全標準的模型才能被部署。

將人工智能碳足跡納入銀行業風險管理框架,以符合可持續發展目標和監管要求。

人工智能模型的使用可能導致社會轉型,需要在機遇和風險之間保持微妙的平衡。本文旨在識別人工智能標準化活動的關鍵關注領域。

我們提出了一種多項式時間算法,可以從任何初始狀態出發,準備2D 拓撲碼哈密頓量的吉布斯態,在任何溫度下都有效,大大改善了之前的指數級估計。

本文研究了當磁場允許為複數值時的二維磁場拉普拉斯算子。在假設虛部磁位與實部磁場拉普拉斯算子的相對形式有界的條件下,我們將其引入為m-截面算子。在二維情況下,我們建立了確保解析度緊湊的充分條件。對於非臨界複磁場,我們使用WKB方法構造了半經典偽模式,這在磁場為實值時是不存在的。

在複雜三希格斯模型中,可以部分恢復頂夸克主要耦合為標量而底夸克主要耦合為假標量的奇特可能性,這需要進一步的實驗探索。

本文探討了下型二夸克的性質和現象,並分析了在高能碰撞實驗和味道物理中的限制。

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