XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System攻击能力
有效的侧向通道攻击
摘要。当我们进入2024年，量子后加密算法Dilithium是从国家标准和技术研究所后的量词后加密术竞争中出现的，现已达到部署阶段。本文重点介绍了二锂的实际安全性。我们在STM32F4平台上对Dilithium2进行了实际攻击。我们的结果表明，可以在五分钟内仅使用两个签名执行攻击，一个签名提供了60％的概率，可以在一小时内恢复私钥。具体来说，我们分析了多项式添加z = y + cs 1。攻击分为两个阶段：最初应用侧通道分析以恢复Y或CS 1的值，然后求解错误的CS 1方程式系统。我们使用基于线性回归的概要攻击介绍Y恢复Y，利用添加大量和小数的数学特性，仅需要一个迹线才能达到40％的成功率。相比之下，基于CNN的模板攻击，经过200个签名的泄漏训练，使CS 1从单个轨迹中恢复，成功率为74％。此外，通过利用约束z = y + cs 1，y和cs 1的组合泄漏将CS 1回收的成功率提高到92％。另外，我们提出了一个基于约束优化的残差分析，以解决方程式CS 1 = b误差。此方法可以独立发挥作用，也可以作为预处理步骤，结合信念传播或整数线性编程。实验结果表明，该方法在公式集中的正确性率达到95％，可以在短短五秒钟内直接恢复私钥S 1，成功率为83％。即使正确的性率低至5％，该方法仍然可以使用约200个签名生成的方程式在5分钟内恢复私钥S 1。
更高的认知能力是由出生时的激素引发的
甲状腺激素在出生时激活高认知能力 ~ 大脑中甲状腺激素激增和鸟类认知灵活性的发展 ~ 日本东京帝京大学的 Koichi Homma 及其同事证明，新生雏鸡表现出高认知灵活性，而印记行为会通过大脑中甲状腺激素激增来显著提高这种灵活性。印记过程中的这些激素激增通过涉及鸟类前额叶皮层的机制促进认知灵活性。科学杂志《科学进展》上的文章强调了这种生理激增对采用原始方法的雏鸡认知灵活性发展的重要性。作者提出甲状腺激素是脊椎动物大脑中保存的重要刺激物，对进化至关重要。
AAG：对抗攻击发生器，用于评估机器学习模型针对对抗性攻击的鲁棒性
摘要 - 随着机器学习模型持续集成到关键基础架构中，这些系统针对对抗性攻击的弹性对于所有领域都很重要。本文针对使用Ci-CflowMeter Parser的网络数据集引入了针对网络数据集的对抗性攻击生成器框架。我们对包括FGSMA，JSMA，PGD，C＆W等各种突出的对抗攻击进行了全面评估，以评估其在OCCP数据集中的效果。对对抗发电机进行了精心评估，证明了模型性能的重大影响以检测潜在的扰动。结果展示了不同类型的对抗攻击的影响，这有助于未来的防御策略的批判性进步，以保护工业控制系统。索引术语 - 对话攻击，白色框，黑框，eva-sion
Bluedos：一种新颖的方法来执行和分析DOS攻击对蓝牙设备的攻击
摘要：蓝牙设备的使用正在遍布整个数字景观。随着这些功能的多样性和数量的增加，对蓝牙技术中安全性的关注也会增加。我们的研究主要集中于对蓝牙设备的DOS攻击。我们发现现有工具依赖于Bluez协议堆栈提供的Linux蓝牙驱动程序和实用程序。由于这种依赖，这些工具需要通过蓝牙通信的完整命令，因为它们仅限于基础协议堆栈提供的功能。为了解决此限制，我们使用Bluez Linux协议堆栈（我们的测试床上称为“ Bluedos”）开发了蓝牙驱动程序二进制二进制文件。由于使用C开发了Bluedos，类似于其他Linux驱动程序，因此在操作系统级别的数据包创建和处理蓝牙连接方面提供了更大的灵活性。使用“蓝色DOS”，我们使用信誉良好的品牌的耳机进行了广泛的DOS攻击，以说明潜在的攻击向量。我们还分析了DOS攻击对不同连接参数（例如响应时间）的影响，并引入了新型的L2连接和针对蓝牙设备的L2Connect洪水攻击。我们使用蓝牙嗅探器验证了我们的发现，并根据我们的分析得出结论。
增强内感受能力和情绪处理能力
背景：内感受，即对身体信号的处理和整合，对情绪体验和整体幸福感至关重要。内感受网络，包括体感皮层，因其在内感受和情绪处理中的作用而得到认可。高清经颅直流电刺激（HD-tDCS）已被证明可以调节初级体感皮层（S1）的大脑活动。基于这些发现，我们假设右侧 S1 上的阳极 HD-tDCS 将增强内感受能力并提高情绪感知。方法：36 名健康成人参加了两次相隔至少一周的课程。以随机顺序应用 20 分钟的 HD-tDCS 刺激（2 mA）和假刺激。两种情况都涉及通过测力计循环进行 tDCS 前的身体激活。使用心跳感知和呼吸负荷任务在两次课程之前和之后评估内感受能力。使用随机呈现的四套匹配的国际情感图片系统 (IAPS) 图片集来测量情绪感知。结果：主动 HD-tDCS 并未显著提高内感受准确性、内感受情绪评估或内感受敏感性。然而，在主动 HD-tDCS 之后观察到心脏内感受意识显著增加。没有观察到预期的情绪处理增强。结论：本研究首次尝试使用 HD-tDCS 在 S1 上调节内感受和情绪处理。虽然没有观察到一致的增强，但我们的研究结果为使用 HD-tDCS 调节内感受和情绪过程提供了见解，为进一步的研究指明了方向。进一步的研究应该考虑刺激技术的细微影响以及内感受和情绪之间的复杂相互作用。
IPA关于公务员气候能力和能力的报告
作为连续气候行动计划的活动的一部分，气候行动交付委员会（CADB）实施了一项主动权，以帮助部门确定能力限制，技能差距和培训需求，与满足集体气候行动承诺相关。在回应中，采购了公共行政研究所（IPA）来完成对公务员的能力和能力进行气候行动的审查。审查的发现附加了附录A上的结果报告。IPA报告包括一系列观察，结论和建议，以帮助在公务员制度中建立气候行动能力，并应对经验丰富的实施挑战。这些建议旨在帮助部门和机构满足自己的能力要求，以及CADB，以探索更广泛的气候能力建设的想法，并解决影响及时的气候行动实施的跨切割问题。在2024年5月31日在CADB上对报告的初步讨论之后，邀请部门在6月回应结果，并在7月31日之前提供任何最终评论。该过程的结果总结在以下各节中。从广义上讲，IPA关于公务员气候和能力的报告及其发现受到了CADB的欢迎。该报告提供了一个机会，可以反思做得很好的事情以及需要哪些改进来满足欧盟和国家级别所致力的气候行动。本报告是对CADB正在进行的审议和工作计划的及时且有用的意见。欢迎这些建议，并将成为CADB和政府部门进一步考虑的主题，以解决改善报告中确定的绩效的任何差距和机会。在更广泛的努力中，为加强公共部门的政策制定的更广泛努力考虑了气候行动能力。自引入气候行动计划（CAP）过程和相关治理结构以来，已经取得了很大的进步。CADB注意确保现有结构的有效性，并避免采取任何其他行动的不当行政负担。报告中的IPA建议在报告中的治理，研究和政策制定方面认识到这一点，并阐明了减轻气候政策识别和实施差距的要素的第一步。在下面的整个响应中都确定了措施，该操作将通过CADB工作计划进行。
1 SLBT 3031英语能力和能力建筑 - 5 5
16 SLBB2002 Presentation Skills 4 17 SLMB5005 Personal Branding 2 18 SLBB1011 Basics of Communication 1 19 SLBB1001 Basics of English I 1 20 SLBB2001 Skills of Presentation 3 21 SLBB1002 Basics of English II 2 22 BLLUCT1003 Campus to Corporate 4 23 MLLUCT1003 Campus to Corporate 3 24 F010303TA/SLMB5002 Business Communication 1 -MAR 25 K1UC120B工程师的沟通技巧1 26 Blluct2002知识建筑和逻辑推理 - 6 27 K1UC420B校园到公司 - I 4 28 K1UC2221B专业交流-II 5 29 BSCH3016 BODNOPANT
联邦学习遭受攻击：通过计算机网络中的数据中毒攻击暴露漏洞
摘要 — 联邦学习是一种使多个设备能够共同训练共享模型而不共享原始数据的方法，从而保护数据隐私。然而，联邦学习系统在训练和更新阶段容易受到数据中毒攻击。使用 CIC 和 UNSW 数据集，在十分之一的客户端的 FL 模型上测试了三种数据中毒攻击 - 标签翻转、特征中毒和 VagueGAN。对于标签翻转，我们随机修改良性数据的标签；对于特征中毒，我们改变随机森林技术识别出的具有高度影响力的特征；对于 VagueGAN，我们使用生成对抗网络生成对抗样本。对抗样本只占每个数据集的一小部分。在本研究中，我们改变了攻击者修改数据集的百分比，以观察它们对客户端和服务器端的影响。实验结果表明，标签翻转和 VagueGAN 攻击不会显著影响服务器准确性，因为它们很容易被服务器检测到。相比之下，特征中毒攻击会巧妙地削弱模型性能，同时保持较高的准确率和攻击成功率，凸显了其隐蔽性和有效性。因此，特征中毒攻击可以操纵服务器，而不会显著降低模型准确率，这凸显了联邦学习系统面对此类复杂攻击的脆弱性。为了缓解这些漏洞，我们探索了一种名为“随机深度特征选择”的最新防御方法，该方法在训练期间将服务器特征随机化为不同大小（例如 50 和 400）。事实证明，该策略在最大程度地降低此类攻击的影响（尤其是在特征中毒方面）方面非常有效。
人工智能能力
过去几年来，人工智能 (AI) 已成为各大企业的首要技术重点，这主要得益于大数据的出现以及先进技术和基础设施的出现 [1]。Gartner 最新报告显示，实施 AI 的企业数量在过去四年中增长了 270%，去年增长了两倍 [2]。尽管 AI 能够带来的潜在商业价值令人兴奋，但开始采用 AI 解决方案的组织仍面临着众多挑战，阻碍它们实现绩效提升 [3,4]。在《麻省理工学院斯隆管理评论》上发表的一项 2019 年全球高管研究中，有七成公司报告称，AI 迄今为止对业务的影响微乎其微甚至没有 [5]。尽管 AI 技术具有巨大潜力，但 Brynjolfsson 等人 [6] 强调，我们正面临着现代生产力悖论。据作者称，人工智能尚未取得预期成果的主要原因之一是实施和重组滞后。因此，组织需要投资互补资源，以便能够利用其人工智能投资。了解需要开发哪些互补资源并实施这些资源对于实现人工智能的性能提升至关重要。换句话说，现在是时候研究组织如何构建人工智能能力了。