Jove
Visualize
Contáctanos

Videos de Conceptos Relacionados

Guidelines and Strategies for Safe Computer Charting01:18

Guidelines and Strategies for Safe Computer Charting

2.7K
The guidelines and strategies provided by the American Nurses Association (ANA) and the Canadian Nurses Association (CNA) offer essential principles for ensuring safe and secure computer charting systems in healthcare settings. Let's break down each recommendation:
Maintain Confidentiality and Security:
2.7K
Masking and Demasking Agents01:19

Masking and Demasking Agents

3.7K
EDTA titrations may necessitate masking and demasking agents to temporarily protect a particular metal ion in a mixture from the EDTA reaction. These agents facilitate the sequential analysis of the metal ions by forming stable complexes with some—but not all—metal ions during certain steps.
There are many masking agents, such as cyanide, fluoride, triethanolamine, thiourea, and 2,3-bis(sulfanyl)propan-1-ol (formerly 2,3-dimercapto-1-propanol), with the masking agent chosen based on...
3.7K
Classification of Systems-I01:26

Classification of Systems-I

609
Linearity is a system property characterized by a direct input-output relationship, combining homogeneity and additivity.
Homogeneity dictates that if an input x(t) is multiplied by a constant c, the output y(t) is multiplied by the same constant. Mathematically, this is expressed as:
609
Classification of Systems-II01:31

Classification of Systems-II

520
Continuous-time systems have continuous input and output signals, with time measured continuously. These systems are generally defined by differential or algebraic equations. For instance, in an RC circuit, the relationship between input and output voltage is expressed through a differential equation derived from Ohm's law and the capacitor relation,
520
Introduction to Learning01:18

Introduction to Learning

1.2K
Learning is the process of acquiring knowledge or skills through practice or experience, leading to long-lasting behavioral changes. This acquisition occurs through interaction with the environment and requires practice or experience. For instance, mastering a skill such as surfing requires considerable practice and experience, highlighting the essential role of repeated interactions with the environment in learning.
In contrast to learned behaviors, unlearned behaviors such as crying, sexual...
1.2K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Achieving Efficient and Privacy-Preserving k-NN Query for Outsourced eHealthcare Data.

Journal of medical systems·2019
Same journal

How students use generative AI for software testing: An observational study.

Empirical software engineering·2026
Same journal

Is common sense all you need? Using expert defined rules to identify vulnerability patches instead of machine learning.

Empirical software engineering·2026
Same journal

Less is more: usefulness of data flow diagrams and large language models for security threat validation.

Empirical software engineering·2026
Same journal

Tools and benchmarks evolve: what is their impact on parameter tuning in SBSE experiments?

Empirical software engineering·2025
Same journal

AI support for data scientists: An empirical study on workflow and alternative code recommendations.

Empirical software engineering·2025
Same journal

Analyzing and mitigating (with LLMs) the security misconfigurations of Helm charts from Artifact Hub.

Empirical software engineering·2025
Ver todos los artículos relacionados
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Video Experimental Relacionado

Updated: Jun 26, 2026

Operation of the Collaborative Composite Manufacturing (CCM) System
10:09

Operation of the Collaborative Composite Manufacturing (CCM) System

Published on: October 1, 2019

SecMLOps: Un marco integral para integrar la seguridad en todo el ciclo de vida de las operaciones de aprendizaje

Xinrui Zhang1,2, Pincan Zhao3, Jason Jaskolka1

  • 1Department of Systems and Computer Engineering, Carleton University, Ottawa, ON Canada.

Empirical software engineering
|February 16, 2026
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta las Operaciones Seguras de Aprendizaje Automático (SecMLOps), un marco para integrar la seguridad en el ciclo de vida de ML, mejorando la resiliencia del sistema contra ataques sofisticados. Equilibra las necesidades de seguridad con el rendimiento para implementaciones de ML confiables.

Palabras clave:
MLOpsSeguridad de aprendizaje automáticoSecMLOps

Más Videos Relacionados

Industrialized, Artificial Intelligence-guided Laser Microdissection for Microscaled Proteomic Analysis of the Tumor Microenvironment
13:01

Industrialized, Artificial Intelligence-guided Laser Microdissection for Microscaled Proteomic Analysis of the Tumor Microenvironment

Published on: June 3, 2022

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jun 26, 2026

Operation of the Collaborative Composite Manufacturing (CCM) System
10:09

Operation of the Collaborative Composite Manufacturing (CCM) System

Published on: October 1, 2019

Industrialized, Artificial Intelligence-guided Laser Microdissection for Microscaled Proteomic Analysis of the Tumor Microenvironment
13:01

Industrialized, Artificial Intelligence-guided Laser Microdissection for Microscaled Proteomic Analysis of the Tumor Microenvironment

Published on: June 3, 2022

Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la Computación
  • Inteligencia Artificial
  • Ciberseguridad

Sus antecedentes:

  • El aprendizaje automático (ML) es crucial para sistemas complejos, pero enfrenta desafíos de seguridad como ataques adversarios.
  • Las operaciones actuales de ML (MLOps) carecen de una integración integral de seguridad, lo que pone en riesgo la integridad del sistema.
  • Asegurar las implementaciones de ML es vital para vehículos autónomos, atención médica y finanzas confiables.

Objetivo del estudio:

  • Presentar las Operaciones Seguras de Aprendizaje Automático (SecMLOps), un marco para integrar la seguridad en todo el ciclo de vida de MLOps.
  • Proteger las aplicaciones de ML contra ataques sofisticados dirigidos a varias etapas de MLOps.
  • Proporcionar orientación práctica sobre el equilibrio entre seguridad y rendimiento en las implementaciones de ML.

Principales métodos:

  • Desarrolló un marco integral SecMLOps que integra la seguridad en el ciclo de vida de MLOps.
  • Aplicó SecMLOps a un caso de uso avanzado de Sistema de Detección de Peatones (PDS).
  • Realizó evaluaciones empíricas para analizar las compensaciones entre seguridad y rendimiento.

Principales resultados:

  • El marco SecMLOps mejora eficazmente la resiliencia y la confiabilidad de las aplicaciones de ML.
  • Las evaluaciones empíricas demostraron la aplicación práctica y el impacto de SecMLOps.
  • Identificó compensaciones críticas entre las medidas de seguridad y el rendimiento del sistema.

Conclusiones:

  • SecMLOps proporciona un enfoque robusto para asegurar todo el ciclo de vida de ML.
  • Es esencial un enfoque equilibrado para optimizar la seguridad sin comprometer la eficiencia operativa.
  • El marco ofrece una guía valiosa para los profesionales que implementan sistemas de ML seguros.