XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System防御措施
![arXiv:2309.15232v1 [cs.CR] 2023 年 9 月 26 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\db39481ee139b7575914d0d54af048960bba99ec.webp)
arXiv:2309.15232v1 [cs.CR] 2023 年 9 月 26 日
摘要：太空系统为农业、商业、交通运输和急救人员的紧急行动等多个领域提供必要的通信、导航、成像和传感。保护这些关键基础设施系统的网络安全至关重要。虽然太空环境给管理网络安全风险带来了独特的制约，但从其他关键基础设施领域的风险和有效防御措施中吸取的经验教训可以帮助我们为太空系统设计有效的防御措施。特别是，关于能源、制造、交通运输以及消费者和工业物联网 (IoT) 的工业控制系统 (ICS) 的网络安全的发现为太空领域的网络安全提供了见解。本文概述了 ICS 和太空系统的共性，从 ICS 网络安全中吸取的可应用于太空系统的经验教训，并提出了未来研究和开发的建议，以确保日益关键的太空系统的安全。
发展强大的神经架构以防御对抗性攻击
神经网络容易对稍加修改的输入图像进行错误分类。最近，已经提出了许多防御措施，但没有一种能够持续提高神经网络的鲁棒性。在这里，我们建议使用对抗性攻击作为函数评估来搜索可以自动抵御此类攻击的神经架构。对文献中的神经架构搜索算法的实验表明，虽然它们准确，但它们无法找到鲁棒的架构。一个重要原因在于它们的搜索空间有限。通过创建一种新颖的神经架构搜索，其中包含密集层与卷积层连接的选项以及反之亦然，以及在搜索中添加连接层，我们能够进化出一种在对抗性样本上固有准确的架构。有趣的是，这种进化架构的固有鲁棒性可与对抗性训练等最先进的防御措施相媲美，同时仅在非对抗性样本上进行训练。此外，进化的架构利用了一些特殊的特性，这些特性可能有助于开发更强大的架构。因此，这里的结果证实了更强大的架构是存在的，并为神经网络的开发和探索开辟了一个新的可行性领域。
