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加利福尼亚燃油供应链中的紧急漏洞和风险
总体而言，加利福尼亚油轮机队目前尚未能够使用岸动力； 没有足够的基础设施来提供所需的电力； 堆栈排放控制系统仍处于测试阶段，并且距离大规模部署可能很长。经济决策可能导致原油供应和其他运输燃料产品的大幅下降，以满足该州的能源需求。
单细胞基因型 - 表型映射标识Vexas综合征的治疗漏洞
抽象的躯体进化导致跨组织中克隆多样性的出现，对人类健康具有广泛的影响。躯体进化的一个引人注目的例子是由造血干细胞中的体细胞UBA1突变引起的Vexas（液泡E1酶X连接自身炎症体细胞）综合征，诱发了治疗治疗 - 恐怖分子，全身炎症。然而，导致突变体HSC生存和扩展的机制尚不清楚，从而限制了有效疗法的发展。缺乏UBA1突变HSC的动物或细胞模型阻碍了对原代人Vexas样品的分析，该样品具有野生型和UBA1的混合物的分析。为了应对这些挑战，我们应用了单细胞多词，以全面定义了VEXAS患者的转录组，染色质的可及性和信号传导途径改变，从而可以直接比较突变体与野生型细胞在同一环境中的直接比较。我们证实了髓样细胞中UBA1 M41V/T突变的预期富集，并还发现这些突变在天然杀手（NK）
孕妇和发展中国家对环境危害的独特脆弱性
居住在贫困和低收入国家中的妇女更有可能因环境危害而造成不良影响。74怀孕开始时的女性健康，她的遗传构成也可以发挥作用。那些特别有风险的人包括居住在仍然被用来烹饪，热和轻型房屋的地区的妇女，因为这会产生高水平的家庭空气污染。75其他人特别有风险，是那些在富富菌素（一组霉菌毒素）污染食品作物的地区很常见的地区。妇女从事危险工作，没有足够的工作场所法规，例如非正式的电子垃圾回收，手工小规模的黄金开采以及使用农药的农业角色，也有很大的风险
探索机器人互动中的人际信任的机器人的位置漏洞
研究对人类机器人互动（HRI）的信任的实际价值在于以下假设，即人们从长期来接受，互动和协作与他们信任或认为值得信赖的机器人更多。我们在本书一章中建议采取事件方法来对HRI进行人际关系的信任，我们认为为什么关注机器人脆弱性将有助于对机器人的信任及其可感知的可信赖性进行当前的讨论。在理论上，我们首先认为，挑战人际信任与HRI中概念关系的经常负面看法很重要，因为它主要代表过度曝光。此外，当探索人类与robots（或HRI）之间的人际关系互动时，识别机器人特定的脆弱性是必不可少的，因为它重叠，但与以人类为中心的观点不重要的人并不相同。为了探索机器人漏洞，我们介绍了与机器人技术经验丰富的领导者进行八次半结构化专家访谈的结果。基于这些访谈，我们确定了专家提到的各种机器人漏洞，以提出系统的概述。此外，我们讨论了专家如何特异性地解释脆弱性的概念，并更多地介入旨在确保对HRI的相互人际关系信任时，恶意人类的行为可能是有问题的。此外，我们的目标是在本书章节中阐述我们的动力和贡献，以说明为什么对机器人的脆弱性为HRI的相互信任提供了至关重要，更广泛的观点，这对于加强人类与机器人之间的互动，协作和参与至关重要。
![arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日](/simg/5\5ee1b28253fd57f67c8de75bac41fc3c62096654.webp)
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
摘要 - 基于变压器的模型主导了NLP和视觉应用，其基本机制却尚不清楚为标签空间映射到标签空间的基本机制。在本文中，我们研究了视觉变压器（VIT）的已知表示形式漏洞的来源，其中感知相同的图像可以具有非常不同的表示，而语义上无关的图像可以具有相同的表示形式。我们的分析表明，对输入的不可感知的变化可能会导致显着的表示变化，尤其是在以后的层中，这表明VIT的性能中的潜在不稳定性。我们的全面研究表明，在早期层中微妙的较微妙的效果通过网络传播和放大，在中间到晚层中变得最明显。这种洞察力激发了神经维特 - 武器的发展，这是一种新型的防御机制，在战略上使早期层中脆弱的神经元中和脆弱的神经元，以防止一系列对抗性效应。我们在各种攻击中展示了神经果赛的有效性，尤其是在强烈的迭代攻击中出色，并展示了其非凡的零弹性概括能力。在没有微调的情况下，我们的方法在对抗性示例中实现了77.8％的效率精度，超过了常规的鲁棒性方法。我们的结果为对抗性效应如何通过VIT层传播，同时提供了一种有希望的方法来增强视觉变压器对对抗性攻击的鲁棒性。此外，它们还提供了一种有希望的方法来增强视力变压器对对抗攻击的鲁棒性。索引术语 - 代表脆弱性，对抗性攻击，视觉变压器，可靠的嵌入
儿童在生命的每个阶段都面临着独特的环境危害
居住在贫困和低收入国家中的妇女更有可能因环境危害而造成不良影响。74怀孕开始时的女性健康，她的遗传构成也可以发挥作用。那些特别有风险的人包括居住在仍然被用来烹饪，热和轻型房屋的地区的妇女，因为这会产生高水平的家庭空气污染。75其他人特别有风险，是那些在富富菌素（一组霉菌毒素）污染食品作物的地区很常见的地区。妇女从事危险工作，没有足够的工作场所法规，例如非正式的电子垃圾回收，手工小规模的黄金开采以及使用农药的农业角色，也有很大的风险
农业工业综合体的数字化：量子密码系统现存漏洞分析
在非相干攻击中，攻击者分别处理从重新传感器接收到的每个光子。最简单的选择是上述拦截攻击 - 发送光子。由于在这种攻击期间，光子不会沿着通信线路进一步传递，但会发送新的光子，因此这种策略称为不透明的。非相干攻击也是将量子样本与通过信道发送的光子纠缠在一起的攻击。在这种情况下，每个光子都会与独立于其他光子的单独分解混淆，并且相互作用的光子会发送到接收器。现在，攻击者可以将样本存储在量子存储器中，并在公开的消息交换结束后分别测量它们的状态。窃听公开的消息允许人们找出发送者的基础，从而选择最佳测量程序以获取有关密钥的更多信息。这种攻击是半透明的，因为攻击者混淆其样本的光子的状态会发生变化。通过减少攻击者收到的密钥信息量，可以降低攻击者引入的错误级别 [14]。
不同行业的AI安全：对漏洞和缓解策略的全面审查
AI通常用于检测金融部门的欺诈和信用评分，但具有潜在的风险，例如对抗性攻击和数据操纵。同样，医疗保健行业将AI用于预测性医疗保健诊断和患者信息保护；威胁是数据盗窃和攻击诊断模型的对抗性示例。在制造业中，AI个人包含预测性维修和出色的控制，尽管他们不断暴露于工业间谍活动和AI模型的破坏。在零售业中，AI用于改善营销并预测消费者的行为。尽管存在这些好处，但有关使用可能有偏见的算法的问题，并且侵犯隐私的问题继续提高其丑陋的头脑。将AI用于监视或自动操作系统的防御性和政府组织最容易受到关键控制系统和先天安全系统的对抗干预。
在机器人技术中部署LLMS/VLM的安全问题突出了风险和漏洞
由于防御机制不足。例如，HAL-036语言模型的透明度和幻觉[14]可能会影响037对场景的可靠理解，从而导致机器人系统中不希望的038动作。另一个风险来源是039是LLMS/VLMS无法解决文本或图像提供的040上下文信息的歧义[35，52]。041由于当前语言模型通常遵循模板-042的提示格式来执行任务[16，29]，因此缺乏043在解决自然044语言的变体和同义词时缺乏灵活性也可能导致045个提示的误解[24，43]。此外，在提示046中使用多模式的输入增加了上下文理解的难度和047推理的难度，这可能导致更高的失败风险[8，18]。048在实际应用中，这些风险将对机器人系统的鲁棒性和安全构成重大挑战。050我们的目标是分析语言模型和机器人技术的可信度和可靠性051。在这方面，我们的目标是052通过广泛的实验提高对机器人应用程序054的最先进语言模型的安全问题的认识。我们表明，需要对该主题进行进一步的研究055，以安全地部署基于LLM/VLM的056机器人，以实现现实世界应用程序。我们的主要重点是057
光子综合电路（图片）是否安全？一眼图片中的安全漏洞
硅光子学（SIPH）正在驱动几个应用领域，从而使高性能计算系统中的超快速芯片尺度通信到人工智能（AI）硬件加速器中的能效计算[1]。一个集成SIPH的系统需要采用光子和电子子系统之间的接口，这可能导致几乎没有探索的新的和不可避免的安全漏洞。已经提出了一些方法，以通过采用安全性增强技术[2]，[3]来解决光电系统中的潜在安全漏洞，或者通过提供专门的硬件块来创建加密种子[4]。但是，它们缺乏光电系统中的弹性和易于部署。本文提出了一个框架，以增强光电系统中的硬件安全性。我们的解决方案利用光刻过程的独特特征来从SIPH子系统中创建独特的加密密钥，而无需专用的SIPH块（即使用架构中的SIPH节点）。此外，我们提供了一个在线入侵检测系统（IDS）以进行攻击检测。在不同的攻击场景下获得的仿真结果，并靶向光电结构（例如，光子AI加速器）显示了100％检测到的测试用例。增强的节点调整提高了光学信号完整性。