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实现 AI 和 ML 合规性的 5 个关键点
Wipro Limited (NYSE: WIT, BSE: 507685, NSE: WIPRO) 是一家全球领先的信息技术、咨询和业务流程服务公司。我们利用认知计算、超自动化、机器人、云、分析和新兴技术的力量，帮助我们的客户适应数字世界并取得成功。我们是一家以其全面的服务组合、对可持续发展的坚定承诺和良好的企业公民意识而享誉全球的公司，拥有超过 175,000 名敬业的员工，为六大洲的客户提供服务。我们共同探索创意，将点点滴滴串联起来，打造一个更美好、更大胆的新未来。
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Demytko加密系统，例如RSA和Koyama et ai。密码系统[4]，在选定的消息攻击下易于签名伪造。所选的消息攻击也可以看作是所选的密文攻击。值得注意的是，这些问题不像对RSA所谓的同态攻击那样笼统，在这种RSA上，对手操纵消息的任意组合。
机器上欺骗的逆向工程
这项工作对对抗机器学习领域中欺骗的反向工程（红色）进行了全面探索。它深入研究了机器和以人为中心的攻击的复杂性，从而使人们对如何对对抗性策略进行了整体理解，以保护AI系统。对于以机器为中心的攻击，我们涵盖了用于像素级扰动，对抗显着性图和受害者模型信息的反向工程方法。在以人为中心的域名的领域中，重点转移到生成的图像中的生成模型信息和操纵定位。通过这项工作，我们就与红色相关的挑战和机遇提供了前瞻性的看法。此外，我们在AI安全和值得信赖的计算机愿景领域提供了基础和实用的见解。
常规报复和网络攻击
首先，确定网络攻击的来源通常很困难，这使得报复变得困难，甚至不可能。网络攻击通常是匿名的，难以追踪，并且可能在设置后很长时间才触发。此外，这些攻击通常不是由国家发起，而是由犯罪实体、黑客组织或其他非国家行为者发起，这些行为者有时（但并非总是）与国家有关联或由国家支持。如果不能直接及时地将网络攻击归咎于某个国家，那么公开报复的实际和政治窗口就会关闭。其次，也是最重要的一点，大多数网络攻击并不具有战略影响。大多数网络攻击要么是分布式拒绝服务 (DDOS) 攻击（旨在破坏、勒索或敲诈），要么是通过黑客和恶意软件相结合的方式收集信息。即使是归咎于某个国家的攻击通常也低于常规报复的门槛。
无电池互联网中的能量攻击
我们研究如何将环境能量收获用作无电池互联网（IoT）中的抗差速器。无电池的物联网设备依赖于环境能量收集，并用于多种应用，包括安全至关重要的应用，例如生物医学植入物。由于稀缺的能量摄入和有限的能量缓冲，其执行变为间歇性，交替进行主动操作的交替，并带有充电能量缓冲区的时期。我们揭示如何通过对环境能量的有限控制来创建livelock，否认服务和饥饿的情况，而无需物理设备访问。我们将这些情况称为能量。我们详细说明，分析和定量证明如何将这些攻击应用于无电池的物联网设备，并说明它们对系统的常规操作的后果。
软件公司会传播网络风险吗？
我们表明，由于软件漏洞在整个数字供应链中传播给客户公司，软件公司是经济中网络风险的系统来源。我们介绍了一个新颖的数据库，该数据库将脆弱性发现和相关的网络解决方案连接到软件公司及其客户公司。暴露于脆弱性i）增加网络攻击的可能性和公司级别的风险指标以及ii）对客户的投资率和销售增长产生负面影响。市场参与者对漏洞公告的反应缓慢，可能会忽略软件公司及其客户之间的供应链联系。漏洞来自具有较大市场份额并且在行业一级具有综合效果的软件公司时，漏洞更加有害。
学习一个动态隐私的相机鲁棒性反转攻击
摘要。设计了设计隐私相机（PPC）的问题。以前的设计依赖于静态点扩展功能（PSF），以防止检测私人视觉信息，例如可识别的面部特征。但是，可以通过测量对点光源的摄像机响应来轻松恢复PSF，从而使这些相机容易受到PSF反转攻击的影响。提出了一种新的动态隐私（Dypp）摄像头设计，以防止此类攻击。dypp摄像机依赖于动态的光学元素，即这种空间光模拟器来实现随时间变化的PSF，该PSF随着图片的变化而变化。PSF是通过学习的嵌入式嵌入，对手进行的，以同时满足用户指定目标的隐私目标，例如面部识别准确性和任务效用。对多种隐私视力任务的经验评估表明，与以前的PPC相比，Dypp设计对PSF反转功能的强大意义要大得多。此外，该方法的硬件可行性由概念验证摄像头模型验证。