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← 返回所有主题本文是一篇关于公众对人工智能（AI）影响隐私未来预期的跨国实证研究。研究团队在10个国家开展调查，旨在回答两个核心问题：普通人预期AI将如何改变隐私状况？以及为什么会产生这样的预期？标题中引用的用户原话“There will be less
本文是一篇系统文献综述，旨在梳理人工智能（AI）在网络心理学（Cyberpsychology, CPSY）领域中的应用研究。网络心理学被定义为利用心理学原理增强网络安全应用。随着2010年代初以来AI技术的快速发展，AI与CPSY的融合日益
该论文提出一种去中心化AI经济系统，旨在解决传统工作量证明（PoW）区块链中哈希计算不产生外部价值的根本缺陷。核心思路是让节点执行有实际价值的机器学习任务（如模型推理和训练）来获得代币奖励，而非无效的哈希计算。作者设计了三层架构：计算层（执
智能城市依赖融合传感器、物联网设备、云平台和AI驱动服务的网络物理系统，这些系统在提升城市服务的同时，由于其巨大的攻击面、异构数据流和不断演变的威胁向量，引入了复杂的网络安全挑战。开发并验证智能城市网络安全工具需要高质量的数据集来准确反映真
该论文提出了一种新颖的 AI 增强静态分析方法，旨在弥合传统静态分析中启发式方法与完备性之间的鸿沟，为实用的逆向工程提供可靠解决方案。逆向工程面临诸多挑战，如代码与数据交织、缺少名称/类型/栈帧、编译器激进优化以及各种混淆技术。传统静态分析
隐写术是一种将秘密信息隐藏在公开载体中的技术。生成式隐写术利用生成模型（如GAN）生成载体并嵌入秘密，但面临容量、效率和安全性的三难问题：传统方法往往牺牲其中一方。本文提出ANStega（Adversarial Network-based
该论文通过一个竞赛理论模型研究了AI增强的攻防投资博弈。攻击者和防御者在多个攻击表面上分配资源，其中攻击者的投资通过两个渠道发挥作用：无条件增强攻击能力，以及条件性削弱防御效能，从而产生一个随防御者自身投资而内生深化的“对手折扣”。作者推导