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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]。
引用：Jia-Richards，Oliver 和 Lozano，Paulo C. 2021。“带有空间推进系统分级的圆形轨道转移分析指导。”
引用：Jia-Richards, Oliver 和 Lozano, Paulo C. 2021。“带空间推进系统分级的圆形轨道转移分析指导。”Acta Astronautica，179。
引文：Jia-Richards, Oliver、Hampl, Sebastian K. 和 Lozano, Paulo C. 2021. “利用伊奥尼在无大气行星体上进行静电悬浮
1 航空航天系博士生，oliverjr@mit.edu，AIAA 学生会员 2 航空航天系访问学生，sebastian.hampl@tum.de 3 航空航天系教授，plozano@mit.edu，AIAA 副研究员
对SHA-3的实际故障攻击损害了Kyber和...
摘要 - ML-KEM和ML-DSA是基于NIST标准的基于晶格后的加密算法。在这两种算法中，K ECCAK是广泛用于得出敏感信息的指定哈希算法，使其成为攻击者的宝贵目标。在故障注射攻击领域，很少有针对K ECCAK的作品，并且尚未完全探讨其对ML-KEM和ML-DSA安全性的影响。因此，许多攻击仍未发现。在本文中，我们首先确定k eccak的各种故障漏洞，这些漏洞通过在实用的循环锻炼模型下操纵控制流来确定（部分）输出。然后，我们系统地分析了错误的K ECCAK输出的影响，并提出了六次针对ML-KEM的攻击，以及针对ML-DSA的五次攻击，包括钥匙恢复，签名伪造和验证旁路。这些攻击涵盖了关键产生，封装，拆卸，签名和验证阶段，使我们的计划成为第一个应用于ML-KEM和ML-DSA的所有阶段。在嵌入式设备上运行的PQClean库的ML-KEM和ML-DSA的C实现中，提出的攻击已验证。实验表明，可以在ARM Cortex-M0+，M3，M4和M33微处理器上使用具有低成本电磁断层注射设置的ARM Cortex-M0+，M3，M4和M33微处理器，可实现89的成功率。5％。一旦断层注射成功，所有提议的攻击都可以通过100％的概率成功。
气候变化对南部高卢南部农业和经济的影响：基于代理的建模的新观点
罗马气候最佳（RCO）和后期的古董小冰河时代（Lalia）对罗马帝国的兴衰产生了什么影响？我们的文章提出了一种基于代理的建模（ABM）方法，以评估气候变化对南部高卢南部葡萄园，橄榄树和谷物农场的利润的影响，这是罗马时期的主要财富来源。该ABM模拟了一个农业生态系统模型，该模型从古气候数据中处理潜在的农业产量值。该模型计算出销售农作物的农业剥削的收入，其年度体积根据气候和市场价格而变化。通过从收入中扣除运营和运输成本来计算不同农业剥削的潜在利润。我们得出的结论是，罗马时期的温暖和潮湿的气候可能对公元前2世纪和公元3世纪之间的葡萄酒和橄榄农场的盈利能力产生了极为有益的影响，但对谷物生产的影响较小。随后，在古董晚期的冰河时代晚期（公元4世纪），农场的潜在盈利能力显着下降。将我们的模型结果与考古数据进行比较，使我们能够讨论这些气候波动对农业和经济增长的影响，然后从古物的开始到结束。
alankarage，di
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Padua，Vesalio教室，大学多诊所
科学秘书处Nora Cazzagon博士Filippo Pelizzaro胃肠病学系，肿瘤学和胃肠学科学帕多亚大学。e -mail：nora.cazzagon@unipd.it- filippo.pelizzaro@unipd.it
