的對抗性示例。對抗性示例是有效的輸入數(shù)據(jù)，它將導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)模型誤解。例如，如果我們在安全危急情況下考慮道路標志分類，這種看似良性的攻擊可能會造成災(zāi)難性后果。通過在停止標志上附加一個特制的貼紙，研究人員
2019-05-29 10:47:34
1. 介紹本文提出一種專門用于檢測小目標的框架，框架結(jié)構(gòu)如下圖：我們探索了可以提高小目標檢測能力的3個方面：Dilated模塊，特征融合以及passthrough模塊。Dilated Module
2022-11-04 11:14:00
麻省理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種專用集成電路芯片，可以在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實現(xiàn)，以抵御基于能量的側(cè)通道攻擊。加強個人數(shù)據(jù)保護工程師們開發(fā)了一種低能耗芯片，可以防止黑客從智能設(shè)備中提取隱藏信息。一名剛出
2022-03-24 10:43:29
)一樣，可以在攻擊結(jié)束后進行追蹤。實驗發(fā)現(xiàn)標記機制不需要網(wǎng)絡(luò)路由器大的消耗。本文在文獻[3-5]的基礎(chǔ)上，采用代數(shù)方法，利用IP報文中的選項字段，以概率將流經(jīng)路由器的地址標注報文，使得受攻擊主機端能夠
2009-06-14 00:15:42
一種較通用的界面切換框架分享，絕對實用
2021-12-27 06:02:28
1. 前言：在AI(人工智慧)方面，由于當今的機器學(xué)習(xí)本質(zhì)是一種歸納性推理。軟體框架的復(fù)用(Reuse)性愈高，對于應(yīng)用開發(fā)的幫助愈大。因此，在AI領(lǐng)域里，軟體框架魅力將會大放異彩。在本文里
2020-11-24 18:06:32
建模提供了一個系統(tǒng)化的過程來識別攻擊者感興趣的資產(chǎn)、其配置文件、攻擊者可以利用的系統(tǒng)漏洞以及減輕這些攻擊的對策。威脅模型是使用英語保護配置文件風格的方法創(chuàng)建的，無論工程師的安全知識或?qū)I(yè)知識如何，都可以輕松使用和訪問
2023-08-09 07:26:42
。
基于測試結(jié)果的持續(xù)優(yōu)化，使雙方共同構(gòu)建起能夠應(yīng)對新型威脅的主動防御體系，實現(xiàn)安全防護能力的螺旋式上升。
攻擊逃逸：深度隱匿的網(wǎng)絡(luò)安全威脅
攻擊逃逸（Evasion Attack）是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中一種
2025-11-17 16:17:10
出一套豐富、全面的安全測試用例庫，形成了標準化的黑盒Fuzz自動化測試服務(wù)——注入攻擊測試。由于DevEco Testing注入攻擊測試是一種黑盒Fuzz自動化測試，下面我們就先從Fuzz測試談起，通過
2022-09-15 10:31:46
的AIGC通常基于小模型展開，這類模型一般需要特殊的標注數(shù)據(jù)訓(xùn)練，以解決特定的場景任務(wù)，通用性較差，很難被遷移，而且高度依賴人工調(diào)參。后來，這種形式的AIGC逐漸被基于大數(shù)據(jù)量、大參數(shù)量、強算法的大模型取代
2023-04-25 16:04:09
是一種快速反應(yīng)能力，是直接的感知；靈感是一種通過思考和探索獲得的創(chuàng)造性想法，是一種創(chuàng)意。
AI怎么模擬直覺與靈感呢？四、AI代替人類的假說
這可能嗎？
用機器來生成假說：
1、直接生成
生成式AI
2025-09-17 11:45:31
英飛凌科技開發(fā)了一種基于硬件的安全模塊，通過其全新的 OPTIGA TPM 2.0 保護聯(lián)網(wǎng)汽車與汽車制造商之間的通信，該模塊是一種可信平臺模塊 (TPM)，制造商可以在其中整合敏感的安全密鑰以分配
2022-02-11 07:41:56
，與之前Redis、CouchDB事件相比，Hadoop作為一個分布式計算應(yīng)用程序框架，讓其更容易被“攻陷”，因為：Hadoop種類和功能繁多，各種組件安全問題，可能會帶來更大的攻擊面；針對某一個薄弱
2018-05-08 16:52:39
啟用安全且無處不在的人工智能 (AI) 是 Arm 架構(gòu)的關(guān)鍵優(yōu)先事項。人工智能和機器學(xué)習(xí) (ML) 的潛力是顯而易見的，幾乎每天都會出現(xiàn)新的用例和好處——但與此同時，人工智能的計算需求一直在以指數(shù)
2022-09-15 15:15:46
ThreadX內(nèi)核模板框架是怎樣去設(shè)計的？如何去實現(xiàn)一種ThreadX內(nèi)核框架的設(shè)計呢？
2021-11-29 07:08:01
如何去設(shè)計一種滿足安全／帶寬需求的車載網(wǎng)絡(luò)？
2021-05-13 06:11:57
根據(jù)用戶手冊，從 OTP word 59th 開始，用戶可以存儲敏感信息，這意味著有一種方法可以防止 STM32cube 工具讀取它們以用于非安全應(yīng)用程序。我們看到了鎖定它們的方法，這意味著不能更改值，任何說明如何從 STM32cube 工具隱藏這些寄存器以用于非安全應(yīng)用程序的文檔。
2022-12-07 08:31:13
ONNX簡述ONNX是一種AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的通用中間文件保存方法(可以理解成AI世界的XML)，各種AI框架，Inference引擎，甚至OpenCV里面的dnn onnx相關(guān)的模塊都可以解析
2021-12-14 06:18:44
區(qū)分為四種類型：
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和服務(wù)器之間數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄓ?b class="flag-6" style="color: red">攻擊
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備從用戶到維護的生命周期攻擊
對裝置內(nèi)部軟件的攻擊
直接針對裝置內(nèi)芯片的物理攻擊
設(shè)計完善的物聯(lián)網(wǎng)安全芯片讓開發(fā)人員能夠保護設(shè)備
2023-08-21 08:14:57
的人為干預(yù)，以提高安全模型的準確性。行為自動預(yù)測又叫規(guī)則自動生成或應(yīng)用學(xué)習(xí)，嚴格說來不是流量檢測技術(shù)，而是一種元檢測(meta-inspection)技術(shù)，它能夠分析流量、建立行為模型，并且借助于各種
2010-06-09 09:44:46
持續(xù)檢測現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)中的流量變化或者變化趨勢，從而得到相應(yīng)信息的一種被動攻擊方式。主動攻擊：是指通過一系列的方法，主動地獲取向被攻擊對象實施破壞的一種攻擊方式。典型的主動攻擊手段：篡改：攻擊者故意篡改網(wǎng)絡(luò)上傳送的報文。也包括徹底中斷傳送的報文。重放：通過截獲普通用戶的加密數(shù)據(jù)，通過修改IP地址偽裝成
2021-12-23 07:00:40
進行存取操作。這一被稱作“存儲器轉(zhuǎn)儲”的方法，已經(jīng)發(fā)展成故障攻擊的一種有趣的變體。在受到故障誘導(dǎo)攻擊之后，安全控制器不僅給出非保密的識別數(shù)據(jù)，還會輸出包括軟件產(chǎn)品、保密數(shù)據(jù)甚至存儲密鑰在內(nèi)的更多
2018-12-05 09:54:21
風險。
以下是我編寫的一個簡單的Python代碼，用于防止AI大模型被黑客病毒入侵控制：
import os# 這是咱的“大管家”，專門負責家里（系統(tǒng)）的各種瑣事，比如找個文件、開個窗戶什么的
2024-03-19 11:18:16
1. 前言：在AI(人工智慧)方面，由于當今的機器學(xué)習(xí)本質(zhì)是一種歸納性推理。軟體框架的復(fù)用(Reuse)性愈高，對于應(yīng)用開發(fā)的幫助愈大。因此，在AI領(lǐng)域里，軟體框架魅力將會大放異彩。在本文里
2020-12-22 10:01:11
通過對家電控制器常用MCU體系結(jié)構(gòu)、程序設(shè)計語言、常用家電控制程序設(shè)計代碼以及外設(shè)驅(qū)動源碼的研究，制定了一種應(yīng)用于智能家電嵌入式軟件的框架構(gòu)件規(guī)范，實現(xiàn)了劃分和
2009-02-28 16:49:22
27 提出一種新的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)QoS保障框架。該框架能夠區(qū)分不同優(yōu)先級的業(yè)務(wù)和不同QoS要求的業(yè)務(wù)。能夠保障在網(wǎng)絡(luò)可用資源不足的情況下，高優(yōu)先級的業(yè)務(wù)通過“搶占”的方式接入網(wǎng)絡(luò)
2009-04-14 09:43:3820 研究一種消息恢復(fù)型數(shù)字簽名方案，該方案不需要hash函數(shù)和消息冗余就能抵抗偽造攻擊。討論已有的攻擊方法和一種能夠抵抗這些攻擊的改進方案。在保持改進方案安全性的基礎(chǔ)上
2009-04-23 10:08:4114 本文中我們提出一種新的SSL VPN 體系結(jié)構(gòu)，以支持所有應(yīng)用，同時增強抵抗Dos 和分類的Dos 攻擊的能力。SSL VPN 的關(guān)鍵優(yōu)勢是不需要特定的客戶端軟件。當用戶要求訪問一個服務(wù)器時
2009-06-10 15:09:3127 快速相關(guān)攻擊是一種重要的序列密碼分析方法。該文提出一種基于卷積碼的序列譯碼的快速相關(guān)攻擊算法,首先利用特殊的校驗方程將線性分組碼轉(zhuǎn)化為低碼率卷積碼,然后用卷積碼的
2009-06-17 07:47:4815 本文通過分析分布式拒絕服務(wù)攻擊DDoS 原理和攻擊方法，給出了一種防御DDoS 攻擊的算法。關(guān)鍵詞：DDoS 攻擊；TCP/IP；SYN；IP 列表Abstract: The paper is used to analyze the commonly seen DD
2009-06-17 10:17:0840 分析了PPDR 自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)安全模型的不足，提出了一種新的基于主動防御的網(wǎng)絡(luò)安全模型RPPDRA，在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一個聯(lián)動的、縱深防御的網(wǎng)絡(luò)安全解決方案。關(guān)鍵詞: 網(wǎng)絡(luò)安全
2009-08-06 09:31:0531 利用攻擊樹模型，設(shè)計了一個用于評測IDS抗攻擊能力的自動綜合攻擊平臺，對其主要子模塊，攻擊樹形成模塊和攻擊決策模塊的設(shè)計實現(xiàn)進行了詳細闡述，并簡要介紹了利用收集
2009-08-31 11:23:395 本文以單通道路由為基礎(chǔ)，提出了一個多通道的的路由框架模型。模型引入了分組調(diào)度器、通道分配器及鏈路狀態(tài)反饋控制機制。仿真結(jié)果表明，相對單通道單路徑路由及多路徑路
2009-09-01 09:58:0818 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全對于整個管理信息系統(tǒng)的安全至關(guān)重要。本文通過對數(shù)據(jù)庫訪問的安全問題的分析，提出了一種基于二次登陸連接方式的登錄模型的設(shè)計方案。關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)庫
2009-09-01 11:16:0318 該文利用消息空間的所有子空間上的一種度量，給出了一種安全的糾錯網(wǎng)絡(luò)編碼。首先，此度量下的最小距離譯碼法可以糾正一定維數(shù)的錯誤。另外，在此編碼方法下，當攻擊者
2009-11-09 13:32:2219 通過對家電控制器常用MCU體系結(jié)構(gòu)、程序設(shè)計語言、常用家電控制程序設(shè)計代碼以及外設(shè)驅(qū)動源碼的研究，制定了一種應(yīng)用于智能家電嵌入式軟件的框架構(gòu)件規(guī)范，實現(xiàn)了劃分和設(shè)
2009-11-14 09:47:0517 該文給出了一種新的基于身份的分級加密方案，在標準模型下，證明了該方案是推廣selective-ID安全的。在判定BDHI假設(shè)下，該方案可以抗選擇明文攻擊(CPA)。另外，作為文中方案的推
2009-11-19 16:16:114 提出了一種使用于大規(guī)模應(yīng)用層多播的模型SPBHM，采用分層和分組的概念，根據(jù)節(jié)點的性能對區(qū)域節(jié)點進行優(yōu)先級劃分，從而動態(tài)規(guī)劃多播組的Leader 節(jié)點，并對模型的安全做出了
2010-01-09 15:16:5614 數(shù)字水印在應(yīng)用中會受到很多種攻擊，其中幾何攻擊是危害比較大的一種攻擊，它直接導(dǎo)致水印無法被識別，從而使版權(quán)保護失效。本文提出了一種利用了離散小波變換和離散余弦
2010-01-15 15:36:3110 研究在開放環(huán)境下利用Linda-like數(shù)據(jù)驅(qū)動協(xié)調(diào)模型所帶來的安全問題。為了對數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)空間的安全進行控制，提出了一種具有時間約束的安全協(xié)調(diào)模型。此協(xié)調(diào)模型通過對元組數(shù)據(jù)增
2010-07-06 16:22:4113 針對以模糊 Petri網(wǎng) 為理論基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)攻擊模型BBFPAN 自學(xué)習(xí)能力差的缺點，提出了一種新的適用于對攻擊模型BBFPAN 進行層次式劃分的分層算法，為將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論引入攻擊模型的研究奠
2011-06-07 18:27:2118 在云計算中，對大規(guī)模的資源提供一種安全有效的訪問是其一個很重要的組成部分。在傳統(tǒng)的分布式訪問控制模型中，服務(wù)請求者將主體屬性或能力等披露給提供資源者，訪問控制決策
2012-03-31 11:17:1032 一種成分取證的理論分析模式的分類框架
2017-03-20 11:04:200 針對攻擊鏈模型攻擊階段劃分過細且無法表示攻擊手段的問題，提出了一種高級可持續(xù)性威脅（ APT）攻擊分層表示模型（ APT-HARM）。通過總結(jié)分析大量公開的APT事件報告和參考APT攻擊鏈模型與分層
2017-11-28 15:43:320 針對故障攻擊橢圓曲線點乘算法失效問題，提出一種改進的差分故障攻擊算法。該算法消除了非零塊的假設(shè)，并引入驗證機制抵抗了故障檢測失效威脅。以SM2算法提供的橢圓曲線為例，通過軟件仿真成功攻擊了二進制點乘
2017-12-08 11:57:530 現(xiàn)有的對抗全局竊聽攻擊的安全網(wǎng)絡(luò)編碼方案存在引入了帶寬開銷、導(dǎo)致了很高的計算復(fù)雜度的問題，為了降低帶寬開銷并且提升實際編碼效率，提出了一種新的對抗全局竊聽的安全網(wǎng)絡(luò)編碼方案。對于編碼域大小為q的網(wǎng)絡(luò)
2017-12-08 15:04:020 針對受到光照、遮擋及姿態(tài)變化等引起的目標外觀發(fā)生變化時，目標跟蹤的魯棒性和準確性較差的問題，將稀疏表示引入到粒子濾波框架進行目標跟蹤，提出一種稀疏協(xié)同模型。首先，在目標運動定位模型中，使用灰度強度值
2017-12-09 11:51:020 網(wǎng)絡(luò)攻擊，具有極高的隱蔽性、潛伏性等特點；所以傳統(tǒng)檢測技術(shù)無法進行有效識別。目前針對APT攻擊的檢測方案有沙箱方案、網(wǎng)絡(luò)異常檢測方案、全流量方案這三種檢測方案，然而現(xiàn)有的APT攻擊檢測方法中存在檢測準確性較低、需要大量經(jīng)過標記的樣本等缺點。本文提出一種基于
2017-12-20 15:43:240 提出一種能對安全協(xié)議進行分析的自動化驗證機制。提出需求的概念，認為需求是攻擊者未知但又對攻擊者合成目標項至關(guān)重要的知識集合，并建立了以需求為中心的攻擊者模型；設(shè)計一種以攻擊者為中心的狀態(tài)搜索方式
2018-01-09 11:05:130 為準確、全面地預(yù)測攻擊行為并量化攻擊威脅，提出一種基于攻擊預(yù)測的安全態(tài)勢量化方法。通過融合攻擊方、防御方和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境態(tài)勢要素，依據(jù)實時檢測的攻擊事件評估攻擊者能力和漏洞利用率，并計算攻防期望耗時；進而
2018-01-09 15:44:570 BCP-LDoS攻擊威脅下域間路由系統(tǒng)級聯(lián)失效的傳播機理、影響因素是應(yīng)對和防范該攻擊的基礎(chǔ)。通過分析域間路由系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特性以及BGP-LDoS攻擊過程，提出一種基于傳染病動力學(xué)的BCP-LDoS威脅傳播模型
2018-01-17 18:04:591 提出了一種在選擇密文攻擊下可證明安全的可驗證Mix-Net協(xié)議。在Wikstrom Mix-Net方案基礎(chǔ)上，引入了新的密鑰生成算法和秘密混洗零知識證明構(gòu)造方法，提高了安全性。在不暴露輸入密文與輸出
2018-03-07 15:35:110 和年初的Meltdown（熔斷）和Spectre（幽靈）漏洞類似，Intel披露了
一種新的CPU
安全漏洞，
攻擊目標是
一級緩存，級別“高?！薄?/div>
2018-08-16 17:32:01
4008 在攻擊樹模型中，根節(jié)點代表攻擊目標；葉節(jié)點代表攻擊過程中采用的各種攻擊方法[12-13]。葉節(jié)點之間的關(guān)系包括：與(AND)、或(OR)和順序與(Sequence AND，SAND)3種[7]。采用FAHP對攻擊樹模型進行改進，并將其用于系統(tǒng)安全風險分析，主要思路如圖1所示。
2018-09-02 10:37:534785 
針對信息隱藏中含密栽體會留有修改痕跡，從根本上難以抵抗基于統(tǒng)計的隱寫分析算法檢測的問題，提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（ GAN）的信息隱藏方案。該方案首先利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)中的生成模型G以噪聲為驅(qū)動生成原始栽體信息；
2018-12-12 16:57:006 1月23日，阿里安全、阿里云天池平臺聯(lián)合人工智能領(lǐng)域國際會議 IJCAI，共同發(fā)起AI對抗算法競賽，探索在對抗攻擊時，如何解決 AI 模型的安全性問題。目前，賽題和日程已在阿里云天池平臺公布。
2019-01-25 14:58:313882 我們提出在基礎(chǔ)的迭代式攻擊方法上加入動量項，避免在迭代過程中可能出現(xiàn)的更新震蕩和落入較差的局部極值，得到能夠成功欺騙目標網(wǎng)絡(luò)的對抗樣本。由于迭代方法在迭代過程中的每一步計算當前的梯度，并貪戀地將梯度
2019-05-15 17:44:146525 AI安全的概念就已經(jīng)被學(xué)界提出。隨著人工智能應(yīng)用的爆發(fā)，利用AI技術(shù)漏洞進行“逃逸攻擊”、“對抗樣本攻擊”和“數(shù)據(jù)污染攻擊”的案例逐漸增多。
2019-09-10 12:13:001532 從安全測評到防御加固整體解決方案，目前可用于發(fā)現(xiàn)包括人臉比對等在內(nèi)的常用AI算法可能出錯的極端情形，也能預(yù)防潛在的對抗攻擊。 業(yè)界首個針對AI在極端和對抗環(huán)境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺 對抗樣本成新型病毒，算法安全問題亟待解決 隨著人
2020-04-09 13:02:421908 研究人員設(shè)計了一種人工智能(AI)模型，該模型可以更好地預(yù)測教育游戲中學(xué)生的學(xué)習(xí)量。改進后的模型利用了稱為多任務(wù)學(xué)習(xí)的AI培訓(xùn)概念，可用于改善教學(xué)和學(xué)習(xí)成果。
2020-04-27 16:12:231986 ”，讓AI模型出生就自帶增強型免疫力，抵御安全威脅?！?b class="flag-6" style="color: red">AI安全診斷大師”包括一款對AI模型安全性進行評估和提升防御能力的工具箱，對多個云上算法接口進行安全性測試后，還沉淀出一套在實際生產(chǎn)中能對惡意攻擊進行過濾，降低安全風險的AI防火墻系統(tǒng)。
2020-05-08 14:19:563288 近年來，計算機科學(xué)家和開發(fā)人員提出了各種工具，可以通過檢測原始數(shù)據(jù)和對抗數(shù)據(jù)之間的差異來保護深度神經(jīng)體系結(jié)構(gòu)免受這些攻擊。但是，到目前為止，這些解決方案均未證明具有普遍效力。
2020-07-10 16:02:282354 在近期召開的在一次網(wǎng)絡(luò)安全會議上，100位受訪行業(yè)專家中的62位認為，首輪AI強化型網(wǎng)絡(luò)攻擊很可能在接下來12個月內(nèi)出現(xiàn)。
2020-08-10 17:45:07959 回書說到，現(xiàn)在，對抗攻擊的理念已經(jīng)被應(yīng)用到隱私保護領(lǐng)域：通過給照片添加肉眼看不出來的對抗性噪聲，來蒙蔽人臉識別AI，達到保護隱私的效果。
2020-08-19 16:50:22797 
近年來，隨著人工智能的蓬勃發(fā)展，機器學(xué)習(xí)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。然而，機器學(xué)習(xí)模型存在著對抗樣本的安全威脅，導(dǎo)致該類網(wǎng)絡(luò)入侵檢測器在對抗環(huán)境中呈現(xiàn)出特定的脆弱性。本文主要概述由對抗
2020-08-27 16:10:104165 
近年來，AI 技術(shù)在圖像識別、語音識別、自然語言翻譯等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。因此，在關(guān)鍵的 AI 應(yīng)用場景上，其安全問題也逐步成為企業(yè)所擔憂和關(guān)注的話題。 如果說模型誤判是對 AI 系統(tǒng)攻擊，那么信息
2020-09-30 18:27:072613 
一場真實的攻擊，后果不堪設(shè)想。事實上，AI系統(tǒng)如果沒有足夠的“免疫力”，甚至?xí)?b class="flag-6" style="color: red">一張圖片欺騙，如將停車標志識別為通行，在醫(yī)療應(yīng)用中將有問題的醫(yī)療影像識別為正常圖像等。 為幫助AI應(yīng)用從源頭構(gòu)建安全性，阿里安全圖靈實驗室整理歸納了學(xué)界針對AI模型提出
2020-12-11 16:35:353276 對抗機器學(xué)習(xí)的最新研究開始關(guān)注自主駕駛中的視覺感知，并研究了目標檢測模型的對抗示例。然而在視覺感知管道中，在被稱為多目標跟蹤的過程中，檢測到的目標必須被跟蹤，以建立周圍障礙物的移動軌跡。由于多目標
2021-02-01 11:04:062848 
當視覺領(lǐng)域中的對抗攻擊研究很難再有重大突破的時候（坑已滿，請換坑），研究人員便把目光轉(zhuǎn)移到了NLP領(lǐng)域。其實就NLP領(lǐng)域而言，垃圾郵件檢測、有害文本檢測、惡意軟件查殺等實用系統(tǒng)已經(jīng)大規(guī)模部署了深度學(xué)習(xí)模型
2021-03-05 16:01:544550 
深度學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的重要組成部分，被廣泛應(yīng)用于計算機視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。盡管深度學(xué)習(xí)在圖像分類和目標檢測等任務(wù)中取得了較好性能，但是對抗攻擊的存在對深度學(xué)習(xí)模型的安全應(yīng)用構(gòu)成了潛在威脅
2021-03-12 13:45:5378 針對相似性攻擊造成隱私泄露的冋題，構(gòu)建一種（r，κ）-匿名模型，基于敏感屬性語義關(guān)聯(lián)，設(shè)定鄰近抵抗閾值r，并提岀滿足該模型的匿名方法 GDPPR。采用模糊聚類技術(shù)完成簇的劃分，結(jié)合敏感屬性相異度得岀
2021-03-16 11:17:5318 attack）策略威脅了采用工作量證明共識機制的區(qū)塊鏈的安全性。在自私挖礦攻擊策略被提岀之后，研究者們進一步優(yōu)化了單個攻擊者的挖礦攻擊策略。在前人工作的基礎(chǔ)上，本文提出了新穎的兩階段挖礦攻擊模型，該模型包含擁有單攻擊者的傳統(tǒng)自私挖礦系統(tǒng)與擁有兩攻擊者的多攻擊者系統(tǒng)。
2021-03-18 09:48:5720 基于框架語義的推理是實現(xiàn)語篇理解、冋答系統(tǒng)等任務(wù)中語義理解的一種有效手段，框架語乂推理通過構(gòu)建漢語篇章句子框架之間的聯(lián)系尋找推理路徑，但框架元素內(nèi)部的表述共指阻礙了框架之間聯(lián)系的建立。針對該問題，提
2021-03-19 11:35:197 針對4G網(wǎng)絡(luò)的安全風險評估問題，提出一種基于攻擊樹模型的評估方法，以分析網(wǎng)絡(luò)的風險狀況，評估系統(tǒng)的風險程度和安全等級。對4G網(wǎng)絡(luò)的安全威脅進行分類，通過梳理攻擊行為和分解攻擊流程來構(gòu)造攻擊樹模型
2021-03-21 09:27:214 ，但是該算法在具體實現(xiàn)中是否足以抵御側(cè)信道攻擊仍有待研究?；贒oT算法結(jié)構(gòu)及其S盒特點，提出一種針對DoT算法的模板攻擊方法?；跐h明重量模型來刻畫加密算法運行時的能耗特征，將S盒輸岀值的具體分布作為中間狀態(tài)值構(gòu)造區(qū)分器，從而
2021-03-21 10:34:098 ，但是該算法在具體實現(xiàn)中是否足以抵御側(cè)信道攻擊仍有待研究?；贒oT算法結(jié)構(gòu)及其S盒特點，提出一種針對DoT算法的模板攻擊方法?；跐h明重量模型來刻畫加密算法運行時的能耗特征，將S盒輸岀值的具體分布作為中間狀態(tài)值構(gòu)造區(qū)分器，從而
2021-03-21 10:34:0912 ，并保證攻擊成功率。模型將對抗樣本生成的過程視為對原圖進行圖像増強的操作引入生成對抗網(wǎng)絡(luò)，并改進感知損失函數(shù)以增加對抗樣本與原圖在內(nèi)容與特征空間上的相似性，采用多分類器損失函數(shù)優(yōu)化訓(xùn)練從而提高攻擊效率。實
2021-04-07 14:56:472 提出了幾種可否認加密方案，但是普遍存在加密效率過低和膨脹率過高的問題，因此并不實用。文中通過構(gòu)造“模糊集”的方式來構(gòu)造一種可抵抗量子攻擊的實用雙向可否認加密方案。該方案基于多項式環(huán)上的模容錯學(xué)習(xí)（ Module learning With
2021-04-08 15:47:0531 交通流預(yù)測作為智能交通系統(tǒng)的一個關(guān)鍵問題，是國內(nèi)外交通領(lǐng)域的硏究熱點。交通流預(yù)測的主要挑戰(zhàn)在于交通流數(shù)據(jù)本身具有復(fù)雜的時空關(guān)聯(lián)，且易受各種社會事件的影響。針對這些挑戰(zhàn)，提出一種用于交通流預(yù)測的深度
2021-04-14 15:54:183 針對已有的動漫人物頭像生成方法中生成結(jié)果的多樣性較差，且難以準確地按照用戶想法按類生成或按局部細節(jié)生成的問題，基于含輔助分類器的對抗生成網(wǎng)絡(luò)（ ACGAN），結(jié)合互信息理論、多尺度判別等提出了一種
2021-04-20 11:19:193 深度學(xué)習(xí)模型被證明存在脆弱性并容易遭到對抗樣本的攻擊，但目前對于對抗樣本的研究主要集中在計算機視覺領(lǐng)域而忽略了自然語言處理模型的安全問題。針對自然語言處理領(lǐng)域冋樣面臨對抗樣夲的風險，在闡明對抗樣本
2021-04-20 14:36:5739 ，仍是一個亟待解決的問題。文中提出了一種問題框架與模型驅(qū)動技術(shù)相結(jié)合的方法，其可將問題模型轉(zhuǎn)換為UML（ Unified Modeling Language）需求模型中的用例圖和概念類圖，進而指導(dǎo)軟件系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)。所開發(fā)的CASE工具，通過支持領(lǐng)域涉眾和軟件設(shè)計人員合作建
2021-04-23 10:48:234 為了提高生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型對抗樣本的多樣性和攻擊成功率，提出了一種GAN圖像對抗樣本生成方法。首先，利用原始樣本集整體訓(xùn)練一個深度卷積對抗生成網(wǎng)絡(luò)G1，模擬原始樣本集分布;其次，在黑盒攻擊場景下，利用
2021-04-28 16:39:4472 在移動霧計算中，霧節(jié)點與移動終端用戶之間的通信容易受到偽裝攻擊，從而帶來通信和數(shù)據(jù)傳輸?shù)?b class="flag-6" style="color: red">安全問題?；谝苿屿F環(huán)境下的物理層密鑰生成策略，提出一種基于強化學(xué)習(xí)的偽裝攻擊檢測算法。構(gòu)建移動霧計算中的偽裝
2021-05-11 11:48:395 提出了一種代碼重用攻擊的通用模型，為了能夠?qū)Υa重用攻擊中的 gadget進行結(jié)構(gòu)化的描述，設(shè)計了一種用于代碼重用攻擊的 gadget描述語言（ Gadget Deˉscription Language，GDL）。首先，介紹了代碼重用攻擊的發(fā)展歷程，總結(jié)了代碼重用攻擊的攻擊模型和 gadge
2021-05-29 16:29:305 為在資源受限的安全芯片中兼顧標量乘運算的安全性與效率，設(shè)計一種抗能量分析攻擊的橢圓曲線密碼標量乘算法。采用帶門限的非相鄰形式編碼方法對標量進行編碼，以提高標量乘運算的效率。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合預(yù)計
2021-06-09 14:45:478 針對現(xiàn)有SIP（會話初始協(xié)議）認證機制不能抵抗臨時秘密泄露攻擊和系統(tǒng)開銷大的問題，提出了一種基于改進SIP協(xié)議的SIP安全認證模型。借鑒原有協(xié)議流程，設(shè)計了一種強安全的SIP兩方匿名認證密鑰協(xié)商子
2021-06-17 11:54:548 2017年入侵和攻擊模擬(Breach and Attack Simulation)首次出現(xiàn)于Gartner Hyper Cycle中，被定位為一種正在崛起的技術(shù)。2022年Gartner最新發(fā)
2022-03-01 16:16:4310046 GTC2022大會亮點：Modulus用于開發(fā)physics-ML模型的AI框架，速度比數(shù)值方法快許多個數(shù)量級。
2022-03-24 17:30:382148 
對于即將推出的增強功能 NVIDIA Morpheus 應(yīng)用框架 將使用高級 ML 和 AI 算法為 ARIA 提供不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)安全分析，以實時發(fā)現(xiàn)和阻止復(fù)雜的攻擊。
2022-06-21 16:05:471322 
Citadel 的研究人員最近開發(fā)了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs），可以檢測一種稱為分布式拒絕服務(wù)（DDoS）DNS 放大的網(wǎng)絡(luò)攻擊，然后使用兩種不同的算法生成可以欺騙 DNN 的對抗性示例。 近年來
2022-10-11 09:21:531760 
近日，來自香港大學(xué)的羅平團隊、騰訊 AI Lab 的研究者聯(lián)合提出一種新框架 DiffusionDet，將擴散模型應(yīng)用于目標檢測。據(jù)了解，還沒有研究可以成功地將擴散模型應(yīng)用于目標檢測，可以說這是第一個采用擴散模型進行目標檢測的工作。
2022-11-22 15:35:142828 一、AI框架重要性日益突顯，框架技術(shù)發(fā)展進入繁榮期，國內(nèi)AI框架技術(shù)加速發(fā)展： 1、AI框架作為銜接數(shù)據(jù)和模型的重要橋梁，發(fā)展進入繁榮期，國內(nèi)外框架功能及性能加速迭代； 2、Pytorch
2023-03-29 17:06:169 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《一種應(yīng)用于智能家電嵌入式軟件的框架構(gòu)件規(guī)范.pdf》資料免費下載
2023-11-17 10:56:301 曾用以保護工業(yè)控制器等設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)空隙目前已被填補，這得益于無線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的增長。無線網(wǎng)絡(luò)的引入提高了便利性和靈活性，但同時也為黑客攻擊提供了便捷之道。無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也伴隨著黑客竊取信息的能力在提高，而嵌入式設(shè)備一直都極易受到攻擊。因此，我們需要使用多種手段支持高級安全性，以強化防止攻擊的設(shè)備。
2024-01-18 16:47:401334 
多個領(lǐng)域取得顯著成果。而AI框架則是為開發(fā)和訓(xùn)練AI模型提供的一套標準接口、特性庫和工具包，它集成了算法的封裝、數(shù)據(jù)的調(diào)用以及計算資源的使用，是AI算法開發(fā)的必備工具。
2024-07-15 11:42:472375 AI大模型和AI框架是人工智能領(lǐng)域中兩個重要的概念，它們之間的關(guān)系密切且復(fù)雜。 AI大模型的定義和特點 AI大模型是指具有大量參數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型，通常包含數(shù)百萬甚至數(shù)十億個參數(shù)。這些模型通常需要大量
2024-07-16 10:07:4398588 非常精確，它們也面臨一種新興的威脅——對抗性攻擊。 對抗性攻擊是一種通過微小但精心設(shè)計的擾動，旨在欺騙機器學(xué)習(xí)模型的攻擊方式。對于自動駕駛系統(tǒng)而言，這意味著通過對傳感器輸入的數(shù)據(jù)進行極小的修改，攻擊者可以導(dǎo)致自動駕
2024-11-05 15:44:431353 
大語言模型開發(fā)框架是指用于訓(xùn)練、推理和部署大型語言模型的軟件工具和庫。下面，AI部落小編為您介紹大語言模型開發(fā)框架。
2024-12-06 10:28:43926 已全部加載完成
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評論