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對于像合作式連接與自動駕駛行業（CCAM）這樣的行業來說，網絡攻擊帶來的破壞效果可能是巨大的。從最不重要的到最糟糕的，例如可以提到的是車輛制造商聲譽的損害、客戶對采用CCAM的拒絕增加、工作時間的損失（直接影響歐洲的GDP）、物質損失、由于交通堵塞或傳感器固件中惡意修改等原因導致的環境污染增加，以及最終對人類生命的巨大威脅，無論是駕駛員、乘客還是行人。

連接車輛很快將成為我們道路上的現實，帶來新的服務和功能，但也帶來技術挑戰和安全威脅。為了克服這些風險，CARAMEL項目為新一代車輛開發了幾種防黑客解決方案。

CARAMEL（基于人工智能的連接和自動駕駛汽車網絡安全）是一個由歐洲聯盟在地平線2020框架計劃下共同資助的研究項目，是一個包括來自8個歐洲國家的15個組織以及3個韓國合作伙伴的項目聯盟。該項目采用基于人工智能和機器學習技術的主動方法來檢測和預防可能對自動駕駛和連接汽車的網絡安全威脅。這種方法是基于四個基本支柱來解決的，即：自主移動、連接移動、電動移動和遙控車輛。本書從這些技術方向介紹了理論和成果。

//www.nowpublishers.com/article/BookDetails/9781638280606

大約五年前，隨著生成性人工智能模型能夠自動進行魚叉式攻擊和漏洞發現的例子，人工智能支持的網絡攻擊話題浮出水面。從那時起，由人工智能支持的社會工程和冒充攻擊已經發生，造成了數百萬美元的經濟損失1。目前人工智能研究的快速進展，加上它所帶來的眾多新應用，使我們相信人工智能技術將很快被用來支持網絡攻擊中通常使用的更多步驟。這就是為什么人工智能支持的網絡攻擊的想法最近從學術界和工業界獲得了越來越多的關注，以及為什么我們開始看到更多的研究致力于研究如何利用人工智能來加強網絡攻擊的原因。

2019年底的一項研究表明，超過80%的決策者關注人工智能支持的網絡攻擊，并預測這些類型的攻擊可能在不久的將來成為主流2。目前的人工智能技術已經支持典型攻擊鏈的許多早期階段。高級社會工程和信息收集技術就是這樣的例子。由人工智能驅動的網絡攻擊已經是一個組織無法應對的威脅。隨著我們見證人工智能方法論的新進展，以及人工智能的專業知識變得更加廣泛，這種安全威脅只會增加。

本報告旨在通過總結當前關于該主題的知識，調查人工智能支持的網絡攻擊的安全威脅。人工智能技術目前只能夠加強少數攻擊者的戰術，它很可能只被高級威脅者，如民族國家的攻擊者所使用。在不久的將來，快速發展的人工智能將通過自動化、隱蔽性、社會工程或信息收集來增強和創造更大范圍的攻擊技術。因此，我們預測，在未來五年內，人工智能支持的攻擊將在不太熟練的攻擊者中變得更加普遍。隨著傳統的網絡攻擊將變得過時，人工智能技術、技能和工具將變得更容易獲得和負擔得起，激勵著攻擊者利用人工智能支持的網絡攻擊。

網絡安全行業將不得不適應，以應對人工智能網絡攻擊的出現。例如，生物識別認證方法可能會因為人工智能帶來的先進冒充技術而變得過時。新的預防和檢測機制也將需要開發，以應對人工智能的網絡攻擊。更多的自動化和人工智能技術也將需要在防御解決方案中使用，以配合人工智能支持的網絡攻擊的速度、規模和復雜程度。這可能會導致攻擊者不受限制地使用人工智能技術，而防御者則受到即將出臺的人工智能應用法規的限制，從而形成不對稱的斗爭。

面向國防和國家安全的物聯網 實踐案例指南說明了在安全和敵對環境中采用物聯網的挑戰和解決方案 國防與國家安全物聯網涵蓋物聯網安全、架構、機器人、傳感、政策、運營等主題，包括美國國防部首屈一指的物聯網研究項目“戰斗物聯網”的最新成果。本文還討論了將國防工業操作轉換為物聯網的挑戰，并總結了監管政府在自由社會中使用物聯網的政策建議。 作為現代參考，本書涵蓋了物聯網中的多種技術，包括基于內容路由的可生存戰術物聯網、移動自組織網絡和電子形成的波束。物聯網架構的例子包括使用KepServerEX進行邊緣連接，使用AWS IoT Core進行物聯網數據，使用Amazon S3進行物聯網數據。為了幫助讀者理解，文本使用案例研究說明了在國防應用中使用機器人設備的挑戰和解決方案，加上為國防工業基地使用物聯網的案例研究。 由國防和國家安全物聯網技術的領先研究人員和從業人員編寫，國防和國家安全物聯網還包括以下信息: 物聯網武器、后勤和系統驅動的戰爭變化 物聯網資源分配(監控現有資源并根據對抗行動對其重新分配) 戰場物聯網人工智能處理原理，包括機器學習和推理 戰術物聯網通信、網絡、服務器和架構中的漏洞，以及保護它們的策略 適應快速擴展的商業物聯網，為國防物聯網提供動力 對于國防相關公司的應用工程師以及管理人員、政策制定者和學者來說，國防和國家安全物聯網是一種獨一無二的資源，它提供了一個重要而敏感的話題的廣泛覆蓋，而這個話題往往由于機密或受限的分發而對公眾保密。 //www.wiley.com/en-us/IoT+for+Defense+and+National+Security-p-9781119892205

本SpringerBrief介紹了機器學習的基本原理，以及如何部署各種深度學習工具和技術來應對和解決網絡安全行業面臨的某些挑戰。通過實施創新的深度學習解決方案，網絡安全研究人員、學生和從業者可以分析模式，學習如何防止網絡攻擊，并對不斷變化的惡意軟件行為做出響應。本簡介中介紹的知識和工具還可以幫助網絡安全團隊在預防威脅和實時響應主動攻擊方面更加主動。它可以減少花在日常任務上的時間，使組織能夠更有策略地使用資源。簡而言之，本簡報中提供的知識和技術可以幫助使網絡安全更簡單、更積極、更便宜、更有效

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-15893-3

一本嚴謹而全面的教科書，涵蓋了知識圖譜的主要方法，人工智能中的一個活躍和跨學科領域。

知識圖譜領域允許我們從復雜的現實世界數據中建模、處理和得出見解，在過去十年中，它已經成為人工智能的一個活躍的跨學科領域，借鑒了自然語言處理、數據挖掘和語義Web等領域。目前的項目包括預測網絡攻擊、推薦產品，甚至從數千篇關于COVID-19的論文中收集見解。這本教科書提供了該領域的嚴格和全面的覆蓋。它系統地關注主要的方法，包括那些經受住時間考驗的方法和最新的深度學習方法。

在介紹了介紹性和背景材料之后，本文涵蓋了構建知識圖譜、向知識圖譜添加新知識(或在知識圖中精煉舊知識)以及訪問(或查詢)知識圖譜的技術。最后，書中描述了特定的知識圖譜生態系統，與每個生態系統對應的幾個現實世界的應用和案例研究。每一章結尾都有軟件和資源部分，以及建議閱讀的參考書目。章末練習共130個，代表了不同的抽象層次。

//mitpress.mit.edu/9780262045094/

超越機器學習和網絡安全博弈論的基礎，進入這一前沿領域的最新研究 在網絡安全的博弈論和機器學習中，一個專家安全研究團隊提供了一組來自適用于網絡安全的機器學習和博弈論的核心研究成果。杰出的編輯包括了解決博弈論和機器學習應用于網絡安全系統的開放研究問題的資源，并檢查了當前網絡安全博弈論模型的優勢和局限性。 讀者將探索傳統機器學習算法的漏洞，以及如何在對抗性機器學習方法中緩解這些漏洞。這本書為應用博弈論和機器學習解決網絡安全挑戰的廣泛技術問題提供了一套全面的解決方案。 從介紹博弈論、機器學習、網絡安全和網絡欺騙的基本概念開始，編輯人員為讀者提供了討論最新的超級游戲、行為博弈論、對抗性機器學習、生成對抗網絡和多智能體強化學習的資源。

讀者還將享受:

• 全面介紹了網絡欺騙的博弈論，包括在博弈論框架中識別隱形攻擊者的可擴展算法，攻擊圖上的蜜罐分配，以及網絡欺騙的行為博弈
• 對網絡安全博弈論的探索，包括針對持續和先進威脅的可操作博弈論對抗性干預檢測
• 針對網絡安全的對抗性機器學習的實際討論，包括5G安全中的對抗性機器學習和網絡物理系統中機器學習驅動的故障注入
• 網絡安全生成模型的深入研究

人工智能是生活中各領域的突破口。通過在商業、醫療保健和教育中應用人工智能，可以創造無限的潛在機會。不可否認，人工智能提供了一種廉價而高效的工具來完成耗時耗錢的任務，從而實現更快的增長和成功。向人工智能轉型需要仔細審視和前瞻性思考可能的結果和對人類的反思。

本書側重于人工智能在商業、教育和醫療保健中的實施，包括關于人工智能在決策、創業、社交媒體、醫療保健、教育、公共部門、金融科技和監管科技中的應用的研究文章和說明性論文。它還討論了人工智能在當前 COVID-19 大流行、衛生部門、教育和其他方面的作用。它還討論了人工智能對重要經濟部門決策的影響。

這本書共有26章，作者來自不同的國家。每一章都經過編輯委員會的評估，每一章都經過雙盲同行評審過程，因此賦予了四個主題:

• 人工智能，區塊鏈技術，創業和商業成功。
• 金融科技、RegTech、金融系統和人工智能。
• 人工智能在醫療保健、教育和公共領域的實施部門。
• 人工智能的專業實踐和社會影響。

這些章節反映了高質量的研究，對那些希望將人工智能應用于任何商業、醫療保健、教育部門的人，甚至希望將創業與人工智能和其他關鍵領域混合的企業家，具有理論和實踐意義。我們希望這本書的貢獻是學術層面的，即使是經濟和行政層面的決策者也會欣賞。

這新版本的教科書/參考提供了從工程的角度對概率圖模型(PGMs)的介紹。它提供了關于馬爾科夫決策過程、圖模型和深度學習的新材料，以及更多的練習。

這本書涵蓋了PGM的每個主要類的基礎知識，包括表示、推理和學習原理，并回顧了每種類型的模型的實際應用。這些應用來自廣泛的學科，突出了貝葉斯分類器、隱藏馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、動態和時間貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場、影響圖和馬爾可夫決策過程的許多使用。

概率圖模型(PGMs)及其在不確定性下進行智能推理的應用出現于20世紀80年代的統計和人工智能推理領域。人工智能的不確定性(UAI)會議成為這一蓬勃發展的研究領域的首要論壇。20歲的時候，我在圣何塞的UAI-92大學第一次見到了恩里克·蘇卡——我們都是研究生——在那里，他展示了他關于高層次視覺推理的關系和時間模型的研究成果。在過去的25年里，Enrique對我們的領域做出了令人印象深刻的研究貢獻，從客觀概率的基礎工作，到開發時態和事件貝葉斯網絡等高級形式的PGMS，再到PGMS的學習，例如，他的最新研究成果是用于多維分類的貝葉斯鏈分類器。

概率圖模型作為一種強大而成熟的不確定性推理技術已被廣泛接受。與早期專家系統中采用的一些特殊方法不同，PGM基于圖和概率論的強大數學基礎。它們可用于廣泛的推理任務，包括預測、監測、診斷、風險評估和決策。在開源軟件和商業軟件中有許多有效的推理和學習算法。此外，它們的力量和功效已通過其成功應用于大量現實世界的問題領域而得到證明。Enrique Sucar是PGM作為實用和有用技術建立的主要貢獻者，他的工作跨越了廣泛的應用領域。這些領域包括醫學、康復和護理、機器人和視覺、教育、可靠性分析以及從石油生產到發電廠的工業應用。