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基于激光的针对语音可控设备的音频注入攻击......
摘要 - 我们根据光声效应提出了一类新的信号注入攻击：使用麦克风将光转换为声音。我们展示了攻击者如何通过将振幅调节的光瞄准麦克风的光圈将任意音频信号注入目标麦克风。然后，我们继续展示这种效果如何导致对语音控制系统的远程语音命令注入攻击。检查使用亚马逊的Alexa，Apple的Siri，Facebook的门户网站和Google Assistant的各种产品，我们展示了如何使用光线以最多110米的距离和两座独立的建筑物来获得对这些设备的完全控制。Next, we show that user authentication on these devices is often lacking or non-existent, allowing the attacker to use light-injected voice commands to unlock the target's smartlock-protected front doors, open garage doors, shop on e-commerce websites at the target's expense, or even locate, unlock and start various vehicles (e.g., Tesla and Ford) that are connected to the target's Google account.最后，我们以可能针对攻击的软件和硬件防御措施得出结论。索引术语 - 信号注射攻击，转导攻击，语音控制系统，光声效应，激光，MEMS
综合计划
姓名 职位/角色 大楼/团体/组织 电子邮件 Thomas Haupt 管理员 地区办公室 hauptt@fairfield.k12.pa.us Brian McDowell 管理员 高中 mcdowellb@fairfield.k12.pa.us Justin Hoffacker 管理员 中学 hoffackerj@fairfield.k12.pa.us Colleen Rebert 管理员 小学 rebertc@fairfield.k12.pa.us Candace Ferguson-Miller 董事会成员 董事会 fergusonc@fairfield.k12.pa.us Erica Bollinger 董事会成员 董事会 bollingere@fairfield.k12.pa.us Melissa Kearchner 董事会成员 董事会 kearchnerm@fairfield.k12.pa.us Ute Cline 工作人员 高中德语教师 utec@fairfield.k12.pa.us Kathryn Barnes 工作人员 教育专家、教学技术 barnesk@fairfield.k12.pa.us Sarah Baugh工作人员 小学教师 baughs@fairfield.k12.pa,us Marcie Kozack 工作人员 中学教师 kozakm@fairfield.k12.pa.us Siri Phelps 工作人员 小学教师 phelpss@fairfield.k12.pa.us Kayla Martin 工作人员 高中教师 martink@fairfield.k12.pa.us Nicole Zepp 工作人员 技术总监 steelen@fairfield.k12.pa.us Charlene Marthers 工作人员 中学教师 marthersc@fairfield.k12.pa.us Todd Wolford 工作人员 中学/高中 AP wolfordt@fairfeidl.k12.pa,我们 Barb Hoffacker 家长 家长 April McCleaf 家长 家长 Amy Barkdoll 工作人员 中学辅导员 barkdolla@fairfield.k12.ps.us Thomas Rodgers 工作人员 中学教师 rodgerst@fairfield.k12.pa.us Elizabeth Mickley 工作人员 高中教师 mickleye@fairfield.k12.pa.us Aaron Taylor 管理员 主管助理 tayloraa@fairfield.k12.pa.us
思维和机器的三种复杂性
摘要：在这篇观点文章中，我们表明，基于信息理论措施的形态空间可以是将生物学剂与人工智能（AI）系统进行比较的有用构造。该空间的轴标记了三种复杂性：（i）自主神经，（ii）计算和（iii）社会复杂性。在这个空间上，我们绘制了细菌，蜜蜂，秀丽隐杆线虫，灵长类动物和人类等生物学剂；以及AI技术，例如深神经网络，多代理机器人，社交机器人，Siri和Watson。基于复杂性的概念化为识别定义特征和有意识和智能系统的类别提供了有用的框架。从评估意识和清醒的意识的认知和临床指标开始，我们询问AI和合成工程的生命形式如何衡量同源指标。我们认为，意识和清醒源于计算和自主性复杂性。此外，从认知机器人技术中挖掘见解，我们研究了意识在进化游戏中的功能作用。这表明描述意识的第三种复杂性，即社会复杂性。基于这些指标，我们的形态空间提出了除生物学以外的其他意识的可能性。即合成，基于组和模拟。这个空间提供了一个常见的概念框架，用于比较特质和突出设计原理。
人工智能在股票交易中的应用
人工智能在股票交易中的应用 Emon Kalyan Chowdhury 博士 副教授 孟加拉国吉大港独立大学 CIU 商学院 摘要 人工智能 (AI) 意味着在机器中模仿人类智能，这些机器被编程为像人类一样思考并复制其行为。股票交易意味着买卖某个公司的股票。基于人工智能的股票交易是指使用被编程为像人类一样行动的技术来买卖股票，以确保更高的准确性和速度。基于人工智能的设备已经被用于预测股市趋势。人工智能不仅可以分析股市数据，还可以预测股市趋势、投资者、股票经纪人和市场的交易模式。高盛和摩根士丹利等华尔街知名公司已经开始通过数据挖掘、自然语言处理和使用自学习算法工具来专注于狭义的人工智能解决方案，这些工具的交互速度比我们日常使用的应用程序（如 Android 的 Google Assistant、亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri）更快。它还可以帮助财富管理公司持续控制股市走势，并重新平衡投资组合以确保目标利润。目前，人工智能可以通过执行多项任务和提供实时建议来减少工作量并节省时间，但它不能完全消除人工参与。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
在...
AI已经深深地嵌入了我们的日常生活中，从Siri和Alexa等虚拟助手组织我们的日程安排到Netflix和Spotify等服务，并根据我们的习惯和兴趣来量身定制他们的建议。随着AI技术越来越多地整合到各个部门中，了解新西兰的监管格局至关重要。这里的监管框架通常集中在个人卫生从业人员的责任上，而不是产品调节的责任。尽管目前尚无关于AI的具体法规，但现有的几项法律仍规范其使用。其中包括《 2020年隐私法》，《 1993年人权法》，1986年《公平交易法》和《有害数字通信法》 2015年。此外，根据1993年《公司法》规定的蒂里蒂蒂（Te Tiriti O Waitangi）和董事职责的原则对于指导使用AI并建立治理结构的决策至关重要。调节AI的关键挑战之一是源于同意既全面又耐心的定义的困难。尽管现有立法为基础提供了基础，但AI技术的快速发展需要进一步的指导。作为回应，隐私专员办公室已发布了将现有信息隐私原则应用于AI使用的详细指南。本指南概述了考虑实施AI工具的机构的明确期望。这些期望包括：
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AI已经深深地嵌入了我们的日常生活中，从Siri和Alexa等虚拟助手组织我们的日程安排到Netflix和Spotify等服务，并根据我们的习惯和兴趣来量身定制他们的建议。随着AI技术越来越多地整合到各个部门中，了解新西兰的监管格局至关重要。这里的监管框架通常集中在个人卫生从业人员的责任上，而不是产品调节的责任。尽管目前尚无关于AI的具体法规，但现有的几项法律仍规范其使用。其中包括《 2020年隐私法》，《 1993年人权法》，1986年《公平交易法》和《有害数字通信法》 2015年。此外，根据1993年《公司法》规定的蒂里蒂蒂（Te Tiriti O Waitangi）和董事职责的原则对于指导使用AI并建立治理结构的决策至关重要。调节AI的关键挑战之一是源于同意既全面又耐心的定义的困难。尽管现有立法为基础提供了基础，但AI技术的快速发展需要进一步的指导。作为回应，隐私专员办公室已发布了将现有信息隐私原则应用于AI使用的详细指南。本指南概述了考虑实施AI工具的机构的明确期望。这些期望包括：
食品和饲料生产中的基因组编辑 - 对风险评估的影响
SUGGESTED CITATION: VKM, Johanna Bodin, Tage Thorstensen, Muath Alsheikh, Dean Basic, Rolf Brudvik Edvardsen, Knut Tomas Dalen, Nur Dual, Ole Martin Eklo, Åshild Ergon, Anne Marthe Ganes Jevnar, Sigve, Sigve Hindar, Sigve Hindar, Sigve, Sigve Hindar, Sigve，Sigve Hindar，SigveHånstein，Sigve，Sigve，Kjetilstein，Sigve，Kjetilstein。 Siri Lie Olsen, Eli Rueness, Monica Sanden, would Erling Sipinen, Kristine von Krogh, Dag Inge Våge, Anna Wargelius, Micael Wendell, Siamak Yazdankhah, Jan Alexander, Ellen Bruzell, Gro-Inn Hemre, Vigdis Vandvik, Edelika, Angelika, Angelika, Angelika, Angelika, Angelika, Angelika，Angelika，Angelika，Angelika，Angelika，Angelika，Angelika。 Hofshagen，TrineHusøy，Helle Knutsen，ÅshildKrogdahl，AsbjørnMagne Nilsen，Trond Rafoss，Taran Skjerdal，Inger-Lise Steffensen，Tor A. Strand A. Strand，Gaute，Gaute Velle，Yngvild Wasteson（20211）。食品和饲料生产中的基因组编辑 - 对风险评估的影响。挪威粮食与环境科学委员会科学指导委员会的科学意见。VKM报告2021：18，ISBN：978-82-8259-372-4，ISSN：2535-4019。挪威粮食与环境科学委员会（VKM），挪威奥斯陆。
语音激活人工智能的跨性别/非二元性别要求
语音激活人工智能 (VAI) 越来越普遍，无论是作为特定情境的对话助手出现，还是更个性化和通用的个人助理（如 Alexa 或 Siri）。CSCW 和其他研究人员定期研究其设计和部署的（积极和消极）社会后果。一个特别关注的焦点是性别问题，以及 VAI 的（通常为女性的）性别对社会规范和用户体验的影响。对此的研究在很大程度上忽略了跨性别 (trans) 的存在；少数例外主要是从跨性别和/或非二元用户需求的外部和预定观念出发，以代表性为中心。在这项研究中，我们对 VAI 的跨性别和/或非二元用户进行了一系列定性访谈，以探索他们的体验和需求。我们的结果表明，这些需求远不止是提高代表性，用户对即使是善意的开发人员对性别的基本框架、无处不在的 VAI 的隐私和安全影响以及部署大量此类技术的大量营利性公司的动机提出了实质性的担忧。我们为寻求创建跨性别包容性 VAI 的设计师和研究人员提供了直接建议，并为我们作为研究人员如何评估技术系统和适当的干预点提供了更广泛、更关键的建议。
绿色制造、智能产业推动国内增长
卡塔尔商业和工业部 (MoCI) 最近公布的《卡塔尔国家制造业战略 2024-2030》旨在采用循环经济实践，并通过智能工业推动国家向前发展。商业和工业部长谢赫·费萨尔·本·萨尼·本·费萨尔·阿勒萨尼在最近由首相兼外交部长谢赫·穆罕默德·本·阿卜杜勒拉赫曼·本·贾西姆·阿勒萨尼主持的战略启动仪式上发表讲话，强调了这一点，他还在仪式上启动了商业和工业部战略。根据卡塔尔工业部在启动仪式上分发的一份宣传手册，卡塔尔国家制造业战略以绿色制造为重点，旨在到2030年将采用循环经济实践的卡塔尔工厂比例提高到35%。同样，该战略还旨在提高卡塔尔工厂向智能工业发展的准备程度，使其到2030年达到智能工业准备指数（SIRI）的第二级。该战略的另一个关键组成部分是制造业的卡塔尔化，旨在到2030年将卡塔尔劳动力的比例从2021年的2.2%提高到3.0%。在劳动生产率方面，该战略目标是到2030年将每个工人的增加值率从2021年的1.7%提高到1.9%。为了打造具有竞争力和弹性的制造业，卡塔尔必须实现工业4.0。