XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逆向工程
通过物理测量实现 5G 硬件供应链安全
这种转变还通过对系统硬件（包括集成电路、无源元件（电阻器、电容器、电感器）和印刷电路板）的攻击，为我们的通信基础设施带来了新的漏洞。硬件漏洞可能包括：• 在设计过程中插入恶意功能，• 通过因硬件设计弱点或架构缺陷而存在的非法接入点更改系统行为，• 通过非预期的通信（侧）通道提取敏感或秘密信息，• 通过逆向工程窃取知识产权，• 伪造，包括回收、克隆或重新标记的组件或声称是正品的系统，• 修改以插入隐藏功能。硬件安全性一直是一个问题，并且正在开发许多缓解策略。没有一种方法可以解决这个问题，但新方法可以增强或改进现有方法。
将人工智能与软件智能相结合
软件智能技术就是这种能力的体现，它由编译器、编码语言和数据库结构专家经过多年的深入研发磨练而成。软件智能技术使机器能够全面理解任何系统，无论其规模有多大。该技术可以读取和理解数据库结构、端到端事务和 API，并将内部结构逆向工程为图形数据库，该数据库可以转换为可搜索的蓝图，供架构师和开发团队立即获得各种技术问题的答案。这种能力本身可以消除手动完成的大量耗时工作，并提高团队维护、更改、现代化和扩展应用程序的能力。但是，系统越大，人类就越难掌握其全部内容，即使内部工作以最易于导航和使用的可视化方式呈现。在解释“原样”并为 AWS、Azure、GCP、混合或本地设计目标架构方面，人力投入是不可忽视的。
One Click LCA 通用服务条款 1(19)
供应商的知识产权。严禁对数据库进行任何提取、复制和再现。不得复制、再现或提取服务中包含的任何数据库或数据，即使是部分复制、再现或提取。对数据库或服务中的数据的任何复制、提取和再现，包括使用网络爬虫或其他方式，即使是部分复制、提取和再现，都被视为侵犯版权和严重违反协议。严禁生成任何衍生数据或使用服务来创建数据库以在服务之外使用。客户不得对数据库或从数据库中提取的数据应用机器学习、人工智能或类似技术。客户不得对数据库进行逆向工程、反编译或反汇编。如果客户或用户违反本规定，供应商有权因每次违反而被处以 100,000 欧元的合同罚款。索赔和支付罚款并不妨碍供应商对任何额外损害赔偿要求提起法律诉讼。
毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
WX102 DAQ 32 Plus WX82 DAQ 32 Plus 客户端包
d) 导致、允许或试图转储、反汇编、反编译、逆向工程或以其他方式将软件产品翻译或复制为源代码或其他人类可读格式，或将软件产品修改或翻译成其他语言并将其更改为横河提供格式以外的其他格式； e) 导致、允许或试图删除软件产品中使用或提供的任何版权保护；或 f) 删除软件产品中显示的任何版权声明、商标声明、徽标或其他专有声明或标识。 2.3 软件产品中包含的任何和所有技术、算法、专有技术和流程均为横河或横河许可人的财产或商业秘密。软件产品的所有权和所有权利应由横河或许可人保留，任何权利均不会根据本协议转让给您。 2.4 您同意对横河或许可人的上述财产和商业秘密以及密钥代码严格保密，不得向任何其他方披露
BAM BAM!! 关于 EMFI 对汽车 ECU 攻击的可靠性 ⋆
远程攻击，从根本上来说需要对被调查设备进行近距离物理访问。对于 ECU 而言，这意味着将 ECU 从车辆中移除并放置在工作台上。尽管存在这种限制，但攻击媒介仍然很重要，因为攻击者经常会使用这种方法来寻找可以进行远程攻击的漏洞。具体到汽车领域，此类逆向工程工作被用于构建复杂的攻击媒介，最终导致远程攻击 [6]。标准和规则的变化也引起了人们对物理层攻击问题的更多关注。例如，SAE J3061 提供了一份“网络安全指南”，其中讨论了一些物理级攻击，同样，欧盟委员会法规 (EU) 2017/1151 规定电子安全机制应使更改参数以超过排放标准变得困难。一个悬而未决的问题是，各种物理级攻击在实际场景中应用起来有多困难？
硬件在环系统的 AI/ML 数字孪生
2023 年，我们提出了这样的想法：对于某些子系统，使用 AI/ML 技术可以大大加速逆向工程任务的建模部分。与传统的建模和仿真技术相比，AI/ML 方法具有一个关键优势：传统的 M&S 开发人员需要成为子系统主题领域的专家，并且通常主要从定制开发的代码中生成模型，而 AI/ML 建模者则主要将子系统视为一个黑匣子，它只接收输入数据并产生输出数据，这个过程可以使用大多数现有的现成 AI/ML 工具箱进行建模。在最纯粹的形式中，AI/ML 模型只有一个目的：非常忠实地从输入中重现输出，而无需“了解”子系统内部的工作方式或数据代表什么。当然，子系统专家可以深入了解哪些行为最重要，哪些输入最能代表关键
APC 抗人 CD289 (TLR9) 抗体
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博士职位 保护深度学习硬件加速器免受故障注入和侧通道攻击
在深度学习硬件安全环境中，有报道称 DNN 实现受到的本地和远程攻击越来越多 [3]。这些攻击包括利用功耗 [5–7] 或电磁 (EM) 辐射 [8–10] 的侧信道分析 (SCA) 攻击 [4]，以及故障注入 (FI) 攻击 [11–13]。SCA 攻击会破坏机密性，使秘密深度学习资产（模型、私有数据输入）得以恢复，从而危及隐私并通过模型逆向工程进行伪造；FI 攻击会破坏完整性，通过错误分类和受控行为改变预期性能，以及可用性，通过拒绝访问或降低质量或性能使系统变得无用 [14]。由于 AI 边缘设备的可访问性和暴露性更高，因此对它们发起的物理 SCA 和 FI 攻击尤其令人担忧。然而，这些攻击不再需要对目标进行物理访问，因为云端和数据中心采用 FPGA 也使它们成为可以通过软件触发的远程硬件攻击的目标 [15]。
从心灵感知到心理联系：同步作为社会理解的机制
摘要 与另一个人建立深度联系既神秘又令人满足。为什么人们能与某些人“合得来”而与其他人却不行，这是科学界未解之谜之一。然而，来自心理学和神经科学的研究人员正在共同研究一种可能的生理联系基础——神经同步（同步）。在这里，我们回顾了人际同步必要前提的研究：检测思维并与其输出产生共鸣的能力。此外，我们描述了两种思维之间同步发展的潜在机制。然后，我们考虑了最近的神经成像和行为证据，以了解同步的适应性益处，包括神经效率和释放促进未来社交互动的奖励信号。在自然界中，神经同步产生行为同步。人类利用行为同步来促进神经同步，从而促进社会联系。这种对社会联系的逆向工程是一项重要创新，很可能是人类创造大规模社会协调和凝聚力的独特能力的基础。