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改进的低深度 SHA3 量子电路用于故障......
摘要：为了在后量子时代构建高效的安全系统，可以通过估算发起量子攻击所需的量子资源来找到防御容错量子计算机的最小安全参数。在容错量子计算机中，错误必须通过错误检测和错误校正达到可接受的水平，这需要额外使用量子资源。随着量子电路深度的增加，每个量子比特的计算时间增加，量子计算机中的错误也会增加。因此，就量子电路中的错误而言，通过增加量子比特的数量来降低深度是合适的。本文提出了一种用于容错量子计算机的SHA3的低深度量子电路实现，以减少错误。所提出的SHA3量子电路是通过在每个函数中的量子比特数、量子门和量子深度之间进行权衡来实现的。与最先进的方法相比，本文提出的方法分别将 T 深度和全深度减少了 30.3% 和 80.05%。我们期望这项工作将有助于建立量子时代的 SHA3 最低安全参数。
使用 ICAP 加速 FPGA 故障注入活动的方法
摘要：片上系统 (SoC) 的复杂性不断增加，集成电路 (IC) 制造工艺的微型化技术不断发展，使得现代 SoC 更容易受到辐射引起的单粒子效应 (SEE) 的影响，即使在海平面也是如此。为了以低成本提供切合实际的估计，需要能够复制 SEE 的高效分析技术。在这些方法中，通过使用现场可编程门阵列 (FPGA) 进行仿真进行故障注入，可以在被测电路 (CUT) 上运行活动。本文研究了使用 FPGA 架构来加速故障活动的执行。因此，提出了一种在 FPGA 上映射 CUT 占用的新方法，从而显著减少了要注入的故障总数。此外，还提出了一种故障注入技术/流程来展示尖端方法的优势。所提出的技术使用 Xilinx FPGA 的内部配置访问端口 (ICAP) 模拟 CUT 的所有组合元素中的单粒子瞬变 (SET)。
使用支持向量机进行飞机飞行控制执行器故障检测
摘要：未来几代飞行控制系统，例如无人驾驶飞行器 (UAV) 的飞行控制系统，可能会更具适应性和智能性，以应对无人驾驶带来的额外安全性和可靠性要求。高效的故障检测和隔离 (FDI) 系统至关重要，应该能够监控飞机的健康状况。从历史上看，硬件冗余技术已用于检测故障。然而，由于成本高且附加组件质量大，在无人机中复制执行器并不理想。幸运的是，也可以使用分析冗余技术检测飞机执行器故障。在本研究中，设计了一种使用支持向量机 (SVM) 的数据驱动算法。所研究的飞机执行器故障是效率损失 (LOE) 故障。故障检测算法的目的是根据执行器的健康状况将特征向量数据分类为正常或故障类。结果表明，SVM 算法几乎可以立即检测到 LOE 故障，平均准确率为 99%。
根据COVID-19
无过失的疫苗伤害补偿系统已在20世纪（主要是在世界上最富有的国家）发展。承认对疫苗的严重反应很少，但可能会导致严重甚至复杂的伤害，这些系统为患有这些罕见副作用的人提供了经济和社会支持。在COVID-19大流行期间，以及使用新技术的疫苗快速开发和部署，这些系统不仅在富裕国家中繁殖，在这些国家中，它们以其现代形式起源和传播，而且是低收入和中等收入的国家。采用各种赔偿，资格，行政，过程和上诉权利组成部分的方法，这些新系统为低收入和中等收入国家的人口提供了保护，直到2020年，这些国家仅涵盖了相对富裕的州，尤其是欧洲和北美的人群。本文的目的是双重的。
电动和机械故障的电动汽车有条件预测
电动汽车核心组件的抽象维护对于确保生产力，寿命，驱动质量和安全环境至关重要。预测性维护是一种使用操作和故障条件数据来预测未来机器条件并根据此预测做出决定的方法。用于预测维护和状况监控的方法可以基于机器学习和数据分析。学习过程始于对数据的观察，并在以后的实例中使用它来构建模型。主要目的是允许计算机在不参与人类援助干预的情况下学习。一些机器学习方法是监督学习，半监督学习和强化学习。提出的研究的主要目的是使用各种电子控制单元的电动汽车的可用传感器数据，并设计一个预测模型，该模型对电动汽车中发生的各种电气和机械故障进行了分类，并预测了增加整个电气车辆系统的可靠性的类型。项目的工作流程被定义为故障建模，生成健康和故障数据，使用时间同步平均进行处理数据，对系统状况指标的识别以及最终使用这些条件指标，设计了SVM分类预测模型，从模拟研究中推断出所需的结果并从模拟研究中推断出结论。关键字：预测性维护，电动汽车，故障，齿轮故障，电气故障，BLDC电机
一项关于故障预后中深层工业转移学习的调查
由于其概率性质，故障预后学是使用大数据进行深度学习的用例的一个典型例子。然而，此类数据集的低可用性结合了拟合，参数化和评估复杂的学习算法的高度努力，用于典型的工业应用的异质和动态设置，通常会阻止这种方法的实际应用。可以使用转移学习或连续学习方法自动适应新的或动态变化的故障预后方案。在本文中，对这种方法进行了首次调查，旨在为该领域的未来研究建立最佳实践。表明该领域缺乏共同的基准来鲁棒比较结果并促进科学进步。因此，还对这些出版物中使用的数据集进行了调查，以确定适合此类基准方案的候选人。
国际人道主义法在网络战中的应用存在缺陷
随着各国参与网络军备竞赛，战争态势已从战场上的常规战争转变为虚拟战争。从简单的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击到强大的 Stuxnet 和 Flame，网络武器的潜在人员伤亡各不相同。《武装冲突法》 (LOAC) 的起草非常灵活，以适应不断变化的情况。本文主要基于这样的假设：现有条约法在许多方面已经足够，但在某些领域仍需要制定条约。可预见的解决方案是全面的国家实践，以解释规范网络环境中武装冲突的现有规则 (lex lata)。这是因为网络空间的武装冲突在多个维度上不同于动能战争。国际社会尚未就网络战争时期武装冲突法如何提供保护达成共识。从定义攻击和对象等基本术语到归因问题，都需要解决。鉴于这种模糊性，国际人道主义法（IHL，与武装冲突法互换使用）在网络空间发生的冲突中比在物理空间中更频繁地被违反。各国真诚利用现有法律的努力是网络背景下国际人道主义法发展的必要条件。
故障注入攻击到底有多实用？
故障注入攻击 (FIA) 是一类主动物理攻击，主要用于恶意目的，例如提取加密密钥、提升权限、攻击神经网络实现。有许多技术可用于引起集成电路故障，其中许多来自故障分析领域。在本文中，我们探讨了 FIA 的实用性。我们分析了文献中最常用的技术，例如电压/时钟故障、电磁脉冲、激光和 Rowhammer 攻击。总而言之，FIA 可以通过使用通常低于数千美元的注入设备安装在 ARM、Intel、AMD 最常用的架构上。因此，我们认为这些攻击在许多情况下都可以被视为实用的，尤其是当攻击者可以物理访问目标设备时。