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逆向工程 – 最新进展和应用
逆向工程 — 最新进展和应用 编辑：Alexandru C. Telea 出版：InTech Janeza Trdine 9, 51000 Rijeka, Croatia 版权所有 © 2012 InTech 所有章节均为开放获取，根据 Creative Commons Attribution 3.0 许可证分发，该许可证允许用户下载、复制和以已发布的文章为基础进行创作，即使用于商业目的，只要作者和出版商得到适当的认可，这确保了我们出版物的最大限度的传播和更广泛的影响。 在 InTech 出版该作品后，作者有权在其作为作者的任何出版物中全部或部分重新发布该作品，并有权将该作品用于其他个人用途。 任何对作品的重新发布、引用或个人使用都必须明确标明原始来源。 对于读者，该许可证允许用户下载、复制和以已发布的章节为基础进行创作，即使用于商业目的，只要作者和出版商得到适当的认可，这确保了我们出版物的最大限度的传播和更广泛的影响。注意 章节中表达的声明和观点均为个人撰稿人的观点，不一定代表编辑或出版商的观点。对于已出版章节中所含信息的准确性，我们不承担任何责任。出版商对因使用本书所含的任何材料、说明、方法或想法而造成的人身或财产损失或伤害不承担任何责任。发布
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。
基于摄影测量的逆向工程方法...
摘要。机身内部和外部规格是每个飞机制造商密集的智力努力和技术突破的产物。因此，表征飞机主要气动表面的几何信息仍处于保密状态。在尝试对真实飞机进行建模时，航空界的许多成员依靠他们的个人专业知识和通用设计原则来绕过保密障碍并绘制真实飞机翼型，因此由于不同设计师的初始假设，同一架飞机的翼型会有所不同。本文提出了一种摄影测量形状预测方法，用于利用真实飞机机身的可公开访问的静态和动态视觉内容来推导其几何特性。该方法基于提取气动表面和机身之间的整流罩区域的视觉上可区分的曲线。介绍了 B-29 和 B-737 的两个案例研究，展示了如何近似机翼内侧翼型的截面坐标，并证明了复制翼型的几何和气动特性与原始版本之间的良好一致性。因此，本文提供了一种系统的逆向工程方法，将增强飞机概念设计和飞行性能优化研究。
FM 无线电接收器的逆向工程。
简介：FM 收音机是一个非常有趣的话题！我听不清楚妈妈在厨房跟我说话。有些是选择性听力的一部分，特别是当她问作业的时候。但我能听到有人在全国各地现场唱歌。解释一下！我们 Srivastha 和 Soham 都是音乐系的学生。因此，通过无线电波传输的声音显然是一个令人着迷的课题。声音如何在如此长的距离内传输而不损失其质量？理论：我们将理论理解为声波首先由幅度或频率 (AM 或 FM) 调制，然后使用高功率天线传输。FM 接收器是一个微型电子电路，能够接收 FM 信号，消除噪音，然后放大并将其转换为人类可以听到的音频范围。我们想尝试从头开始构建它并亲自测试它的工作原理。什么是 FM 发射器？FM 发射器是一种使用非常低的功率运行并使用（频率调制）FM 波传输声音的电路。借助此类 FM 发射器，我们可以轻松地通过不同频率的载波长距离传输音频信号。这就是广播电台/塔的作用。载波的频率与具有幅度的音频信号的频率相同。FM 发射器产生从 88 HZ 到 108 MHZ 的 VHF 范围。
逆向工程视觉智能的起源
第二个发现领域是，新生儿的大脑需要特定类型的训练数据才能发展出不变的物体识别能力；即自然视觉环境的经验（Wood，2016；Wood & Wood，2016；2018；Wood、Prasad、Goldman & Wood，2016）。为了正确学习，新生小鸡需要输入随时间缓慢而平稳变化的物体视图，这些视图遵循现实世界中物体的时空属性。如果没有缓慢而平稳的视觉输入，小鸡就会建立“不正确”的物体表征，而这些表征无法在新的观看情况下推广。因此，新生儿的大脑通过利用来自自然视觉环境的缓慢而平稳的输入来学习观察——这是计算神经科学中无监督时间学习模型的一个关键预测。
基于摄影测量的逆向工程方法...
摘要。机身内部和外部规格是每个飞机制造商密集的智力努力和技术突破的产物。因此，表征飞机主要气动表面的几何信息仍处于保密状态。在尝试对真实飞机进行建模时，航空界的许多成员依靠他们的个人专业知识和通用设计原则来绕过保密障碍并绘制真实飞机翼型，因此由于不同的设计师的初始假设，同一架飞机的翼型会有所不同。本文提出了一种摄影测量形状预测方法，用于利用真实飞机机身的可公开访问的静态和动态视觉内容来推导其几何特性。该方法基于提取气动表面和机身之间整流罩区域的视觉上可区分的曲线。介绍了两个关于 B-29 和 B-737 的案例研究，展示了如何近似其机翼内侧翼型的截面坐标，并证明了复制翼型的几何和气动特性与其原始版本之间的良好一致性。因此，本文提供了一种系统的逆向工程方法，以增强飞机概念设计和飞行性能优化研究。
对整个神经系统进行逆向工程
摘要：神经科学的主要目标是了解神经系统或神经回路组合如何产生和控制行为。如果我们能够可靠地模拟整个神经系统，从而复制大脑对任何刺激和不同环境的反应动态，那么测试和改进我们的神经控制理论将变得非常容易。更根本的是，重建或建模一个系统是理解它的一个重要里程碑，因此，模拟整个神经系统本身就是系统神经科学的目标之一，实际上是梦想。要做到这一点，我们需要确定每个神经元的输出如何依赖于某个神经系统中的输入。这种解构——从输入输出对理解功能——属于逆向工程的范畴。目前对大脑进行逆向工程的努力主要集中在哺乳动物的神经系统上，但这些大脑极其复杂，只能记录微小的子系统。我们在此认为，现在是系统神经科学开始齐心协力对较小系统进行逆向工程的时候了，而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统。特别是，已建立并不断发展的光生理学技术工具包可以非侵入性地捕获和控制每个神经元的活动，并扩展到大量动物群体的数十万次实验。由于个体神经元的身份在形式和功能上基本保持不变，因此可以合并不同群体和行为的数据。然后，基于现代机器学习的模型训练应该能够模拟秀丽隐杆线虫令人印象深刻的大脑状态和行为范围。对整个神经系统进行逆向工程的能力将有利于系统神经科学以及人工智能系统的设计，从而为研究越来越大的神经系统提供根本性的见解和新方法。
刺激介导的静默神经网络逆向工程
从单细胞活动中重建神经元网络连接对于理解大脑功能至关重要，但从大量静默神经元中破译连接这一难题在很大程度上尚未解决。我们展示了一种使用刺激结合监督学习算法来获取模拟静默神经元网络连接的协议，该协议能够高精度地推断连接权重，并高精度地预测单脉冲和单细胞水平的脉冲序列。我们将我们的方法应用于大鼠皮层记录，这些记录通过异质连接的漏积分和放电神经元电路馈送，这些神经元以典型的对数正态分布发声，并证明在刺激多个亚群期间性能有所提高。这些关于所需刺激数量和协议的可测试预测有望增强未来获取神经元连接的努力，并推动新的实验以更好地理解大脑功能。
MME4480A — 高级 CAE：逆向工程课程...
• 了解在物理对象逆向工程背景下数据采集的基本原理。（KB3、ET2、ET3） • 比较和利用不同数据采集技术的功能来生成物理对象的数字模型。（D3、D4、LL2） • 了解不同类型的 CAD 数据格式之间的结构差异。（KB4、ET1、ET2） • 选择并使用适当的格式进行 CAD 数据交换操作。（ET1、ET2、LL2） • 了解内部 CAD 表示的理论基础。（KB1、KB4） • 开发对自由曲面/复杂曲面/雕塑曲面进行操作和建模的策略和技能。（ET1、ET2） • 选择并实施 3D 扫描模型的增材制造工艺。（ET2、D3、D4） 授课时间 每周 3 个讲座小时、2 个实验室/辅导小时，半个课程