最近被称为fishbowl的公开攻击引发了数据外泄事件。这种不安全的物联网设备使得黑客从一个北美赌场中偷取了10G的数据。 fishbowl上有一个传感器用于监测,参与者损害了传感器在网络中的横向移动以访问关键资产。记住,黑客并不需要丰富的资源,他们拥有易于使用的黑客工具,不断寻找一切微小的漏洞渗透到网络中。
根据网络网站 Fishbowl 对包括美国顶级公司在内的近 12000 名受访者进行的调查,截至 1 月份,约 43% 的专业人士在使用 ChatGPT 或其他人工智能工具,而且通常没有告诉他们的老板。
实验验证 数据集:论文在五个不同的非模态分割数据集上进行了实验,包括 COCOA [62]、BSDS-A [61]、KINS [37]、FishBowl [45] 和 SAILVOS [18]。 FishBowl [45]:一个合成数据集,包含 1k 视频,每个视频有 128 帧,每帧独立进行非模态分割。 实验结果 主要结果: 在 COCOA 和 BSDS-A 数据集上,pix2gestalt [34] 表现最佳,但论文提出的方法与之非常接近,且在其他三个数据集(KINS、FishBowl、SAILVOS FishBowl [45]:使用 Flux [22] 的方法在所有遮挡率下均优于 pix2gestalt,平均 mIoU 提高了 6.9%。 实验验证 论文在五个不同的非模态分割数据集上进行了实验,包括 COCOA [62]、BSDS-A [61]、KINS [37]、FishBowl [45] 和 SAILVOS [18]。
3 写在最后 根据 Fishbowl 网站对包括美国顶尖大厂在内的近 1.2 万受访者进行的调查,截至今年 1 月,约 43% 的专业人士已经在使用 ChatGPT 或其他 AI 工具,而且大多没有告知自己的雇主
网站地址:https://testdrive-archive.azurewebsites.net/Performance/FishBowl/。