VEŠTAČKA INTELIGENCIJA U FINANSIJSKOJ INDUSTRIJI: KAKO SPREČITI CURENJE PODATAKA
Notice bibliographique
Résumé
EU zaostaje za glavnim američkim i azijskim konkurentima po izdacima za informacionu bezbednost po IT trošku ili zaposlenom. U poređenju sa drugim oblastima ekonomske aktivnosti, finansijske institucije izgleda da su manje zabrinute zbog potencijalnih povreda sistema. Međutim, one su takođe bolje opremljene za brzo prepoznavanje neslaganja jer im je infrastruktura relativno manje kompleksna. Sa predstojećom primenom NIS 2 direktiva, imperativno je ispitati izazove sa kojima se finansijske institucije suočavaju usled trenutnog porasta mogućnosti VI koje bi hakeri i drugi zlonamerni akteri mogli iskoristiti bez posledica ukoliko odgovarajuće mere i sistemi nisu implementirani. U ovom istraživanju pružamo pregled izazova sa kojima se finansijske institucije mogu suočiti, ali takođe raspravljamo o rešenjima, poput napredovanja u proizvodima generativne VI ili širokoj primeni bihevioralne biometrije, što bi trebalo da poveća pouzdanost onlajn-aktivnosti i spreči zloupotrebu ličnih podataka u širem kontekstu. Osim specifičnih rešenja kompanija, pružamo platformu za diskusiju za donosioce odluka u vladi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».