محققان در یک مقاله تحقیقاتی توضیح دادند که چگونه داده‌ها می‌توانند از پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد درز پیدا کنند.

شروع کار با یادگیری ماشینی از برنامه های ترجمه گرفته تا وسایل نقلیه خودران، همه قدرت ها با یادگیری ماشینی. راهی برای حل مسائل و پاسخ به سوالات پیچیده ارائه می دهد. این اساساً فرآیند آموزش یک نرم افزار به نام الگوریتم یا مدل است تا پیش بینی های مفیدی …

مفیدترین محافظت در برابر تجزیه و تحلیل ترافیک، رمزگذاری ترافیک SIP است. برای انجام این کار، یک مهاجم باید به پروکسی SIP (یا گزارش تماس آن) دسترسی داشته باشد تا مشخص کند چه کسی تماس را برقرار کرده است.

رمزنگاری و استگانوگرافی هر دو روش هایی هستند که برای مخفی کردن یا محافظت از داده های مخفی استفاده می شوند. با این حال، آنها از این نظر تفاوت دارند که رمزنگاری داده ها را ناخوانا می کند یا معنای داده ها را پنهان می کند، در حالی که استگانوگرافی وجود داده ها را پنهان می کند. 

نرم افزارهای بیوانفورماتیک از ابزارهای پیرو خط فرمان کوتاه، تا برنامه‌های گرافیکی پیچیده‌تر متفاوت هستند. این نرم‌افزارها شامل انواع رایگان و نیازمند پرداخت هزینه و همچنین نرم افزارهای تحت وب هستند که هر کدام کاربردهای مختلفی بر عهده دارند. در ادامه به همه آن‌ها پرداخته‌ایم.

ایمنی شبکه یکی از شاخه‌های اساسی امنیت سایبری است و پروتکل های امنیت شبکه نقش مهمی در آن دارند. شبکه رایانه‌ای به دلیل نیازهای سطح بالایی که دارد و به دلیل اینکه اینترنت با سرعت بالایی در حال پیشرفت است

بطورکلى به مجموعه تکنیکهاو ابزارها وعلومى اطلاق میشود که درانجام فعالیتهاى جمع آورى، ذخیره، بازیابى، پردازش و… توزیع انواع اطلاعات (تصویر، داده، صدا و…) درهرسطحى ازکیفیت وکمیت مشارکت دارند.

بلاک چین (Blockchain) از دو کلمه بلاک (Block) و چین (Chain) تشکیل شده است. معنای لغوی بلاک چین، زنجیره بلاک (زنجیره بلوک) است؛ زمانی که در مورد زنجیره و بلاک در بلاکچین صحبت می‌کنیم، در واقع در مورد زنجیره‌‌ایی از اطلاعات دیجیتالی صحبت می‌کنیم و هر بلاک این اطلاعات را در خود نگهداری می‌کند.

همه ما می دانیم که داده ها برای توسعه هوش مصنوعی حیاتی هستند. غول‌های فناوری به دلیل داشتن مجموعه داده‌های بزرگ موجود یا توانایی تأمین مالی/پرداخت برای داده‌های مورد نیاز در موقعیتی سودمند هستند. اکثر استارت آپ ها برای شروع به داده های استخراج تکیه می کنند.

این مقاله ویژگی‌های کلیدی یادگیری هوشمند و چالش‌های اصلی را که هنگام طراحی محیط‌های آموزشی هوشمند برای حمایت از شخصی‌سازی باید بر آن غلبه کرد، بحث می‌کند. به منظور ادغام محیط‌های یادگیری هوشمند در اکوسیستم یادگیری و زمینه‌های آموزشی، استفاده‌های نوآورانه و رویکردهای آموزشی جدید باید برای هماهنگ کردن یادگیری رسمی و غیررسمی اجرا شوند.