Visszaélésmegelőzési szekció: Telefonos csalások
A csalások esetén az elkövető az áldozatát megkísérli félrevezetni és ilyen módon igyekszik rávenni, hogy az önként adja át tulajdonát. Ezek a csalások is egyre kifinomultabbak, és a digitalizáció adta lehetőségeket kihasználva több millió ember esik áldozatul. Annak ellenére, hogy az oktató kampányok, ismeretterjesztő hirdetések száma is egyre nő, a kicsalt összegek továbbra is növekvő tendenciát mutatnak. Több statisztikai elemzésen keresztül tekinthetjük meg a vonatkozó adatokat.
Az Ernst & Young szakértői cikkében összefoglalót kaphatunk a telefonos csalások leggyakoribb sémáiról, illetve néhány hasznos tanácsot kaphatunk a csalások sikerességi rátájának csökkentéséhez és a megelőzéséhez.
A cikket a kedves tagtársak az alábbi linket használva, közvetlenül a BEMSZ honlapjáról érik el.
Közszféra szekció: Mesterséges intelligencia (MI) az európai közszféra interoperabilitásáért
A jelentés az Informatikai Főigazgatóság (DG DIGIT) által a Közös Kutatóközpont (JRC) támogatásával kifejlesztett megfigyelőközpont, a Public Sector Tech Watch keretében végzett kutatás eredményeit tartalmazza. A kutatás tudásközpontot és virtuális teret biztosít a közigazgatási szervek, a civil társadalom, a GovTech vállalatok és a kutatók számára.
A jelentés elsődleges célja annak elemzése, hogy a mesterségesintelligencia-rendszerek hogyan javítják az európai közszférán belüli interoperabilitást (együttműködő képességet).
A megállapítások három pilléren alapulnak: a) a mesterséges intelligencia és az interoperabilitás közötti szinergiákról szóló szakirodalom és szakpolitika áttekintésén; b) a kutatási kérdés céljának megfelelő 189 felhasználási esetből álló kiválasztott csoport kvantitatív elemzésén és c) egy kvalitatív tanulmányon, amely néhány mélyrehatóbb, szemléltető esetet tartalmaz.
A megállapítások kiemelik, hogy az összegyűjtött esetek egynegyede mesterségesintelligencia-technikákat alkalmaz az interoperabilitás különböző alkalmazások révén történő támogatására. Ezenkívül a szemantikai interoperabilitási réteg a legtöbb esetben alapvető fontosságú. Emellett az ontológiák (fogalomalkotások) és a mesterséges intelligenciával kombinált taxonómiák (rendszertanok) segíthetnek a különböző rendszerek közötti interoperabilitás megteremtésében. Az elemzett megoldásokban az elvégzett tevékenységek az adatokat osztályozzák és strukturáljak. A mesterséges intelligencia képes a nagy mennyiségű adat szabványosítására, tisztítására, szerkesztésére és annak felhasználásának növelésére, ezáltal javítva az adatok általános minőségét, és megkönnyítve a különböző rendszerek közötti használatát és megosztását.
További részletekért a teljes cikket a kedves tagtársak az alábbi linket használva érik el.
