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对连接和自动驾驶汽车网络网络中入侵检测系统的对抗攻击
摘要：机器学习中的分解助长了连接和自动驾驶汽车（CAV）的快速进步，但它们遇到了对抗性攻击的重大风险。本研究探讨了基于机器学习的入侵检测系统（IDSS）在车内网络（IVN）中的脆弱性（IDSS）到对抗性攻击，从而从对操纵CAV感知模型的常见研究转移了重点。考虑到IVN数据的相对简单性质，我们评估了基于IVN的IDS对操纵的敏感性，这是一种至关重要的检查，因为对抗性攻击通常会利用复杂性。我们使用替代IDS提出了一种对抗性攻击方法，该替代ID经过培训的诊断端口数据。在遵守现实的IVN流量限制的同时，在黑盒条件下进行这些攻击时，我们的方法试图欺骗ID，以误解了正常情况到恶意和恶意的案例。对两个IDS模型的评估（基线ID和最先进的模型，即MTH-IDS）呈现了实质性的漏洞，将F1得分从95％降低到97％，并从97％降低到79％。值得注意的是，诱导虚假警报被证明是一种对抗性策略特别有效，破坏了用户对国防机制的信任。尽管基于IVN的IDS的简单性，但我们的发现揭示了可能威胁到车辆安全的关键漏洞，并且需要仔细考虑基于IVN的IDSS的开发以及对IDSS警报的响应的制定。
文章基于视觉的飞机周转中入/出站和对接/解除对接节点的自动收集
摘要：飞机周转过程中关键里程碑节点的自动采集是机场协同决策发展需求中的重要内容。本文提出一种基于计算机视觉的框架，自动识别航班进出站、停靠/脱离站活动并记录相应的关键里程碑节点。该框架无缝集成了计算机视觉领域的最新算法和技术，包括预处理和关键里程碑采集两个模块。预处理模块从机场地面复杂背景中提取关键里程碑节点执行者的时空信息。第二个模块针对两类关键里程碑节点，即以路内和路外为代表的基于单目标的节点和以对接和解除对接楼梯为代表的基于双目标交互的节点，分别设计了两种关键里程碑的收集方法。构建了两个数据集用于所提框架的训练、测试和评估。现场实验结果表明，所提框架可以替代目前常规的手动记录方法，有助于自动收集这些关键里程碑节点。
军事高中入学体检合格证明
- 圣西尔特殊军事学校（2）; - 海军学校（2）; - 航空航天学校（2）; - 理工学校（2所）; - 布列塔尼国立高级技术学校（为军备研究和技术工程师提供培训）（2） - 国家军事基础设施工程师学校（2）; - 高级技师证书（2）。