XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System指纹识别
一个新型的物联网信任模型利用完全分布的行为指纹识别和安全委托
人们日常生活中普遍存在和大量物联网应用程序（IoT）应用使这种情况成为网络威胁的非常关键的攻击表面。在硬件和软件特征方面，相关实体的高异质性不允许定义统一，全球和有效的安全解决方案。因此，研究人员已经开始研究新的机制，其中超级节点（网关，轮毂或路由器）分析了目标节点与网络中其他同行的相互作用，以检测可能的异常。这些策略中的最新策略是基于对物联网中节点行为的指纹建模的分析。然而，现有的解决方案并不能应付参考方案的完全分布性质。在本文中，我们尝试通过设计一种新颖且完全分布的信任模型来利用点对点设备的行为指纹，分布式共识机制和区块链技术来提供贡献。在我们的解决方案中，我们解决了将智能事物配备安全机制的非平凡问题，并通过其邻居以及网络中对象的信任度在与之交互之前。除了对框架的详细描述之外，我们还说明了与之相关的安全模型以及进行评估其正确性和性能的测试。
回顾联邦调查局对布兰登·马夫菲尔德案的处理
ii. FBI 实验室 LPU 潜指纹检查流程概述 ...................................................................................... 97 A. 管理 LPU 的政策和程序 .............................................................................. 97 B. 摩擦脊和指纹识别的前提 ...................................................................... 98 J C. 潜指纹 ............................................................................................. 99 D. 已知或样本指纹 ............................................................................. 104 E. 用于潜指纹识别的 AC EV 流程 ............................................................. 105 1. 分析 ............................................................................................. 105 2. 比较 ............................................................................................. 107 3. 评估 ............................................................................................. 109 a. 个别化（识别） ............................................................................. 109 b. 排除 ............................................................................................. 112 c.不确定 113 4. 验证 ................................................................................................ 115 F. 宣布匹配的标准 ................................................................................ 116 G. 集成自动指纹识别系统 (IAFIS) ........................................................................................ 118 H. 同时印模 ................................................................................................ 121 I. 文件和审查要求 ...................................................................................... 122 J. 错误 ............................................................................................................. 123
全球人工智能 (AI) 专利统计分析简报
3.4 生物特征识别 3.4.1 指纹识别 3.4.2 人脸识别 3.4.3 虹膜识别 3.4.4 声纹识别 3.4.5 DNA识别 3.4.6 行为特征识别
脑指纹技术
脑指纹识别是一种基于计算机的新技术，通过测量脑电波对计算机屏幕上显示的与犯罪相关的文字或图片的反应，准确、科学地识别犯罪者。脑指纹识别技术基于这样的发现：当一个人遇到熟悉的刺激时，大脑会产生独特的脑电波模式。美国将功能性磁共振成像用于测谎，其依据是研究结果表明，被要求说谎的人的大脑活动模式与他们说真话时不同。本文讨论了在法庭上使用此类证据的相关问题。结论是，目前这两种方法都没有足够的数据支持其在检测谎言方面的准确性，因此不足以在法庭上使用。在犯罪学领域，美国开发了一种新型测谎仪。这被称为“脑指纹识别”。这项发明被认为是迄今为止最好的测谎仪，据说可以检测出那些顺利通过测谎测试（传统测谎测试）的狡猾罪犯。新方法利用脑电波，可以检测接受测试的人是否记得犯罪的详细细节。即使这个人故意隐瞒必要的信息，脑电波发出者也会抓住他。大脑指纹识别在 120 多项测试中被证明 100% 准确，包括对联邦调查局特工的测试、对美国情报机构和美国海军的测试，以及对包括重罪在内的现实生活情况的测试。
Q TECHNOLOGY (GROUP) COMPANY LIMITED 丘钛科技( ...
印度丘钛系一家于印度注册成立的公司，主要从事摄像头模组业务并同时从事少量指纹识别模组业务，由保留集团中的Q Technology (Great China) Inc. （「 丘钛大中华」）及Kunshan Q Technology (Hong Kong) Limited （「 香港丘钛」）合计持有100% 股权。为划分分拆集团和保留集团之间的摄像头模组业务和指纹识别模组业务运营，昆山丘钛中国通过其附属公司向丘钛大中华及香港丘钛收购印度丘钛100% 的股权，并向印度政府提交了股权转让申请。此外，分拆集团与保留集团已签署一份委托经营管理协议，在上述股权转让获印度政府批准之前，由分拆集团通过委托经营管理方式对印度丘钛进行控制。同时，丘钛大中华及香港丘钛已向印度政府提交申请于印度设立一家生物识别公司，以用于向印度丘钛收购印度丘钛的指纹识别模组资产业务（「 新公司设立」）。
重组-DNA技术 - 一个动力 - 遗传 -
重组DNA技术在遗传指纹识别中发现了宝贵的应用，尤其是在法医和医学领域。DNA指纹识别可鉴定细菌或病毒病原体的来源，从而促进疾病暴发的研究和遏制。在生物恐怖袭击的情况下，例如在美国臭名昭著的炭疽事件，DNA指纹在追踪病原体的起源中起着重要作用。同样，在医学疏忽案件中，该技术已被用来将人类免疫缺陷病毒（HIV）（HIV）等疾病的传播与特定的医疗保健提供者联系起来。此外，在食源性疾病爆发期间，DNA指纹有助于识别污染的来源，从而允许有针对性的干预措施确保公共安全（Black WJ，1989）。
探测请求中的 SSID 对隐私的影响
摘要。探测请求可帮助移动设备发现活动的 Wi-Fi 网络。它们通常包含大量数据，可用于识别和跟踪设备及其用户。过去几年一直是一场猫捉老鼠的游戏，目的是改进指纹识别并引入针对指纹识别的对策。本文分析了移动设备和操作系统在现场实验中发送的探测请求的内容。在其中，我们发现用户（可能是偶然的）在 SSID 字段中输入了大量数据，并找到了密码、电子邮件地址、姓名和度假地点。根据这些发现，我们强调探测请求应被视为敏感数据并受到妥善保护。为了保护用户隐私，我们建议并评估一种隐私友好的基于哈希的探测请求构造和改进的用户控制。
使用minirocket
神经指纹识别是基于脑活动的神经影像记录在队列中对个体的鉴定。在执行神经指纹识别时，使用二阶统计量度（例如相关或连通性矩阵）是常见的实践。这些度量或功能通常需要在信号通道之间耦合，并且通常忽略单个时间动力学。在这项研究中，我们表明，在多变量时间序列分类的最新进展之后，例如随机卷积内核变换（Rocket）分类器的开发，可以在MEG静止状态记录的短时间段直接执行分类，具有非常高的分类精度。在124个受试者组成的队列中，可以将持续时间为1 s的时间序列分配给正确的受试者，其精度高于99％。所达到的准确性优于以前的方法的精度，同时需要时间段要短得多。
RFLP，PCR和下一代测序
简介 - DNA指纹是一种革命性的分子技术，用于根据其独特和变异的遗传模式来识别个体。通过DNA指纹识别，我们发现基因组中卫星DNA区域之间的差异。这些卫星DNA区域是重复的DNA的拉伸，未针对任何特定蛋白质编码。它们以丰富的形式存在，并用于人类的DNA分析，因为它们描绘了很高的多态性，并且已知是DNA指纹的基础。这项技术是由Alex Jeffrey在1984年发现的，自发现以来，已彻底改变了法医学，父亲鉴定，医学诊断和进化研究。DNA指纹识别的另一个名称是DNA分析，因为它根据脱氧核糖核酸DNA的特定区域中的独特基因组成来识别个体，特别是短串联重复率。有几种可以在限制片段长度的帮助下用于DNA Brina的方法