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World File Search System木马
量子计算中的木马分类
摘要 — 量子计算引入了不为人熟知的安全漏洞，需要定制威胁模型。硬件和软件木马带来了严重问题，需要从传统范式中重新思考。本文开发了第一个针对量子信息系统量身定制的木马结构化分类法。我们列举了从硬件到软件层的整个量子堆栈中的潜在攻击媒介。概述了量子木马类型和有效载荷的分类，包括可靠性下降、功能损坏、后门和拒绝服务。分析了量子木马背后的对抗动机。通过将各种威胁整合到一个统一的视角中，这种量子木马分类法提供了指导威胁建模、风险分析、检测机制和针对这种新型计算范式定制的安全最佳实践的见解。索引术语 — 量子计算、量子安全、木马、威胁分类法、旁道攻击
基于联合图神经网络的硬件木马节点检测
摘要 集成电路（IC）产业的全球化引发了对硬件木马（HT）的担忧，迫切需要有效的门级网表 HT 检测方法。在本文中，我们提出了一种基于图学习的门级木马节点检测方法。该方法不需要任何黄金模型，可以轻松集成到集成电路设计流程中。此外，我们进一步设计了一个联合 GNN 网络，将有向图的输入端、输出端和邻居端的信息结合起来，生成代表性节点嵌入。实验结果表明，在不同设计中，它可以达到平均 93.4% 的召回率、91.4% 的 F 度量和 90.7% 的准确率，优于最先进的 HT 检测方法。 关键词：硬件木马检测，图神经网络，无黄金参考，门级网表 分类：集成电路
特洛伊木马重复序列引发聚酯薄膜和瓶子化学回收
合成至少 5 g PET/TH - 至少 15 kDa - 分解为至少 25 wt % 单体。 - 至少 1 g 回收的单体/低聚物将重新聚合至至少 1 kDa（通过 GPC）并通过 DSC 进行表征。
设计用于逃避基于机器学习的硬件木马检测的人工智能木马
摘要 — 全球化的半导体供应链大大增加了片上系统 (SoC) 设计暴露于恶意植入物（俗称硬件木马）的风险。传统的基于模拟的验证不适合检测具有极其罕见触发条件的精心制作的硬件木马。虽然基于机器学习 (ML) 的木马检测方法因其可扩展性和检测准确性而很有前景，但基于 ML 的方法本身容易受到木马攻击。在本文中，我们提出了一种针对基于 ML 的木马检测算法的强大后门攻击，以证明这一严重漏洞。所提出的框架能够设计一个 AI 木马并将其植入 ML 模型中，该模型可以通过特定输入触发。实验结果表明，所提出的 AI 木马可以绕过最先进的防御算法。此外，我们的方法提供了一种快速且经济高效的解决方案，可实现 100% 的攻击成功率，其性能明显优于基于对抗性攻击的最先进的方法。
使用量子计算优化推荐旋转木马的选择
早就知道，量子计算具有彻底改变我们在古典计算机上难以解决的问题解决方案的潜力。直到最近，小型但功能上的量子计算机才能在云上使用，才能测试其潜力。在本文中，我们建议利用其能力来解决推荐系统提供商的重要任务，即推荐旋转木马的最佳选择。在许多视频和音乐流服务中，用户提供了一个包含多个推荐列表的首页，即旋转木马，每个旋转木马都具有一定的标准（例如艺术家，情绪，动作电影等）。选择要显示哪种旋转木马是一个困难的问题，因为它需要说明如何避免使用重复建议的不同建议列表，以及它们如何帮助用户探索目录。我们特别关注绝热的计算范式，并使用能够解决NP-HARD优化问题的D-Wave Quantum nealer可以通过经典操作研究工具来编程，并且可以在云上免费获得。我们提出了黑匣子推荐人的旋转木马选择问题的公式，可以在量子退火器上有效解决，并具有简单的优势。我们讨论了其有效性，局限性和可能的发展方向。
基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
通过控制解毒对神经网络进行深度特征空间木马攻击
木马（后门）攻击是针对深度神经网络的一种对抗性攻击，攻击者向受害者提供一个在恶意数据上训练/再训练的模型。当正常输入带有某种称为触发器的模式时，后门就会被激活，从而导致错误分类。许多现有的木马攻击的触发器是输入空间块/对象（例如，纯色多边形）或简单的输入转换，如 Instagram 滤镜。这些简单的触发器容易受到近期后门检测算法的影响。我们提出了一种新颖的深度特征空间木马攻击，具有五个特点：有效性、隐蔽性、可控性、鲁棒性和对深度特征的依赖。我们对包括 ImageNet 在内的各种数据集上的 9 个图像分类器进行了大量实验，以证明这些特性，并表明我们的攻击可以逃避最先进的防御。
TGF-β在癌症中的治疗靶向 取得成功的靶向：通过机械早期临床药理学研究证明概念概念，用于神经退行性疾病的疾病调整 基于细胞的示踪剂作为图像引导手术的特洛伊木马 引用Beatakker，C。W. J.（1991）。量子点电导中库仑阻滞振荡的理论。取自https://hdl.handle.ne 引用Stamatiadis，P.，Boel，A.，Cosemans，G.，Popovic，M.，Bekaert，B.，Guggilla，R.，…Heindryckx，B。（2021）。小鼠和H 的比较分析 术前MRI脑表型与老年人的术后del妄有关 新疗法时代未知原发性转移性黑色素瘤患者的临床结果 TGF-β介导的内皮向间质转变（... ） 机器学习预测精神病学治疗结果的希望 抗生素耐药性，药物靶标，细菌致病性和毒力以及抗生素获取和负担能力对新生儿败血症的结局的影响：一种国际微生物学和药物评估前瞻性预期（Barnards）
癌症可能会通过将肿瘤微环境重新向免疫抑制状态重新布线来逃避宿主免疫系统的消除。 转化生长因子-β（TGF-β）是一种分泌的多功能细胞因子，强烈调节免疫细胞的活性，而同时可以促进癌细胞侵袭和诸如癌症相关成纤维细胞的出现等恶性特征。 tgf-β在癌症中表现出良好的表达，并且最常见的是与临床不良结局相关的丰度。 免疫治疗策略，尤其是T细胞检查点阻滞疗法，到目前为止，仅在少数癌症患者中产生临床益处。 TGF-β活性的抑制是提高T细胞检查点阻断疗法疗效的一种有前途的方法。 在这篇综述中，我们简要概述了TGF-β在生理和恶性环境中的免疫调节功能。 然后，我们旨在考虑TGF-β的治疗靶向如何导致最先进的免疫疗法的扩展适用性和成功。癌症可能会通过将肿瘤微环境重新向免疫抑制状态重新布线来逃避宿主免疫系统的消除。转化生长因子-β（TGF-β）是一种分泌的多功能细胞因子，强烈调节免疫细胞的活性，而同时可以促进癌细胞侵袭和诸如癌症相关成纤维细胞的出现等恶性特征。tgf-β在癌症中表现出良好的表达，并且最常见的是与临床不良结局相关的丰度。免疫治疗策略，尤其是T细胞检查点阻滞疗法，到目前为止，仅在少数癌症患者中产生临床益处。TGF-β活性的抑制是提高T细胞检查点阻断疗法疗效的一种有前途的方法。在这篇综述中，我们简要概述了TGF-β在生理和恶性环境中的免疫调节功能。然后，我们旨在考虑TGF-β的治疗靶向如何导致最先进的免疫疗法的扩展适用性和成功。
基于细胞的示踪剂作为图像引导手术的特洛伊木马
在半导体中情况有所不同。在反转层或侵蚀的二维电子气体中，费米波长可以是大的50 nm。这是两个比金属大的数量级，并且在当今的微生物技术范围内。谐振隧道研究已在二维电子气体的子微米大小的区域中构成了能量水平的ae> q.l MEV，并通过GAAS-（AL，GA）的栅极电极作为异质结构固定在静电上。7“ 9对于典型电容C£10〜15 f，在毫米kelvin温度下，一个然后häsE2 /c〜δε ^> kt。< /div。在这种制度中，库仑阻止的经典理论将被一个理论代替，其中包括能量谱的离散性的影响。这是本文中解决的问题。