XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System隐蔽性
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随着人工智能（AI）技术无情地创新并与自主驾驶技术更加深入地集成在一起，AI功能的自主驾驶正在迅速在广泛的领域中找到广泛的应用。这些应用程序包括无人驾驶运输和自动物流，所有这些应用程序都利用了其智能，效率和自动化功能的提高。然而，由于AI技术的固有遥不可及的性能和不成熟，具有AI的自动驾驶不可避免地会在整个培训和决策阶段都面临潜在的安全和隐私问题。同时，AI能力的自动驾驶的独特属性，例如其复杂的系统复杂性，AI决策中的可解释性有限，以及来自各种来源的各种感知数据，对现有的安全性和隐私保护技术构成了巨大挑战。这些挑战在隐藏攻击，对普遍适用的防御机制的需求以及隐私保障的效力等问题中表现出来。从更简单的角度来看，针对AI能力的自主驾驶系统的当前攻击方法是简单的，并且缺乏足够的隐蔽性，而相应的防御措施则表现出有限的有效性和可扩展性。此外，在隐私保护领域，现有技术不足以满足实际决策要求，这对于AI能力的自主驾驶系统至关重要。
描述人工智能系统的操控行为
操纵是社交媒体、广告和聊天机器人等许多领域关注的问题。随着人工智能系统越来越多地介入我们的数字互动，了解人工智能系统在多大程度上可能在系统设计者不知情的情况下操纵人类变得非常重要。我们的工作阐明了定义和衡量人工智能系统操纵的挑战。首先，我们以先前关于操纵的文献为基础，描述了可能的操纵概念空间，我们发现这些概念取决于动机、意图、隐蔽性和伤害等概念。我们回顾了如何操作每个概念的提案，并概述了将每个概念纳入操纵定义所面临的挑战。其次，我们讨论了操纵与相关概念（如欺骗和胁迫）之间的联系。然后，我们分析了我们对操纵的描述如何应用于推荐系统和语言模型，并简要概述了其他领域的操纵监管。虽然在定义和衡量人工智能系统的操纵方面取得了一些进展，但仍存在许多差距。由于缺乏统一的定义和可靠的测量工具，我们不能排除人工智能系统在系统设计者不知情的情况下学会操纵人类的可能性。操纵可能对人类自主性构成重大威胁，因此有必要采取预防措施来减轻这种威胁。
影子经济的估算方法
估算影子经济绝非易事。这种现象的隐蔽性使其难以衡量。文献中，估算影子经济的方法多种多样，每种方法都有其优点和缺点。本文旨在对当前存在的不同类型的方法进行详细的文献综述。在衡量地下经济时，这篇综述可以作为一个很好的参考，帮助您决定哪种方法最适合自己的目的。分析每种方法的优缺点以及所使用的方法，可以对影子经济的估算做出合理的决定。回顾文献，我们确定了三类主要的影子经济估算方法：1）直接方法；2）间接方法；3）模型方法。多年来，人们对开发影子经济估算模型的兴趣日益浓厚，但迄今为止，这一概念还没有得到普遍接受的定义，也没有普遍接受的模型类型。然而，近年来，估算影子经济最常用的方法是模型方法 (MIMIC)，尽管它有局限性。在决定使用哪种模型来估算影子经济时，必须考虑概念的定义（将包括哪些类型的活动）、所需数据的可用性以及所使用的方法。我们的论文不仅对学术目的有用，而且对政策制定者也有用，以便找到衡量世界各国影子经济的最佳工具。
小型扑翼飞行器结构设计与分析……
1.引言 有翅膀的鸟类和昆虫天生就具有良好的飞行性能[1-4] 。飞行器类型有固定翼、旋翼和扑翼。与固定翼和旋翼机飞行相比，仿生扑翼飞机具有独特的优势，如能原地或狭小场地停留、操纵性优异、悬停飞行性能好、飞行成本低等。飞机兼具升力、悬停、推动功能，扑翼系统[5] 。小型扑翼机器人因便携性、操作性、灵活性、隐蔽性好、制造成本低等特点，在军事和民用领域有着广泛的应用前景[6-7] 。正是由于其在各个领域具有很大的适用性，许多国家都将其视为重点研究对象[8] 。由加州理工学院和AeroVironment公司联合研制的Microbat是最早的电动微型扑翼飞机[9] 。第四架原型机的巡航时间为 22 分 45 秒。Microbat 的翼展只有 23 厘米，重量只有 14 克，扑翼频率约为 20Hz，可以携带一个微型相机。Mentor 由多伦多大学和斯坦福研究中心 (SRI) 合作生产，最大翼展为 15 厘米，重量为 50 克。它有四个机翼。机翼由电致伸缩聚合物人工肌肉 (EPAM) [9] 提供动力。德国公司 Festo 开发了仿生飞狐 [10] ，总质量为 580 克
多波段无源雷达演示器 - NATO STO
无源雷达系统利用外部环境中存在的大量射频发射信号，与传统的有源雷达系统相比具有许多优势。这些优势包括，通过使用这些第三方传输作为目标照明源，可以节省采购和运营成本，从而降低功率要求和隐蔽性。此类系统可用于军事监视以及民用应用，例如空域监视和地面监视。通常，此类系统使用通信、无线电或电视广播服务产生的射频发射。每个发射器在覆盖范围、功率水平和波形方面都有自己的特点。继使用电视传输进行前向散射雷达研究之后，BAE 系统先进技术中心设计并建造了一个用于无源传感器研究的演示系统。演示系统在多倍频程带宽上运行，可以配置为利用来自广播和通信系统的模拟和数字传输。这最大限度地提高了灵活性，并允许通过利用基于特定几何形状、覆盖范围、波形和目标特征的最佳雷达回波来进行监视和跟踪。具体而言，使用不同几何形状在不同波段进行多次观测将允许轨迹融合，从而实现比单波段系统更稳健、更准确的轨迹。本文概述了在演示器开发过程中解决的系统和设计问题，包括模拟模型、目标特征和与不同类型传输相关的权衡。本文展示了实验工作的结果，说明了演示器系统对机会目标的运行情况。
多波段无源雷达演示器 - NATO STO
与传统的有源雷达系统相比，无源雷达系统利用外部环境中存在的大量射频发射信号，具有许多优势。这些优势包括通过使用第三方传输作为目标照明源，节省采购和运营成本，从而降低功率要求和隐蔽性。此类系统可用于军事监视以及民用应用，例如空域监视和地面监测。通常，此类系统使用通信、无线电或电视广播服务产生的射频发射。每个发射器在覆盖范围、功率水平和波形方面都有自己的特点。继使用电视传输进行前向散射雷达研究之后，BAE 系统先进技术中心设计并建造了一个用于无源传感器研究的演示系统。演示系统在多倍频程带宽上运行，可以配置为利用广播和通信系统的模拟和数字传输。这最大限度地提高了灵活性，并允许通过利用基于特定几何形状、覆盖范围、波形和目标特征的最佳雷达回波进行监视和跟踪。特别是，使用不同几何形状在不同波段进行多次观测将允许轨迹融合，从而实现比单波段系统更稳健、更准确的轨迹。本文概述了在演示器开发过程中解决的系统和设计问题，包括模拟模型、目标特征和与不同类型传输相关的权衡。显示了实验工作的结果，说明了演示系统对机会目标的运行情况。
步兵 - 2024 年秋季 - 摩尔堡
3 专业论坛 3 无人机的集成并非直觉：构建这一关键能力的实用方法 LTC Reed Markham 9 重新学习渗透：轻步兵的优势 LTC Aaron Childers 和 MAJ Michael Stewart 14 追捕、杀戮、报告：一个徒步步兵连作为 NTC 敌方部队的视角 CPT Anirudh Vadlamani 18 侦察兵 VS 狙击手：结合技巧求生 LSCO SSG L. Armando De Lara II 和 COL Ryan T. Kranc 21 士兵负荷：“轻型战斗”的艺术与科学 LTC Aaron Childers 和 CSM Joshua Yost 28 迫击炮弹药规划技术安德鲁·帕特森少校 32 火力支援的未来 约翰·E·鲁斯诺克上尉 34 防御关键：揭示四级战斗配置载荷在 LSCO 中的重要作用 奥利维亚·施雷茨曼少校和威廉·朗威尔少校 38 简化需求：使指挥节点更具机动性、隐蔽性和生存能力 迈克·赫里克少校和杰克·阿尔布雷希特上尉 41 空降至关重要 布拉德利·S·瓦茨上尉 46 测量空中风对空降作战的重要性 马修·扎雷克少校 49 将作战表现“发挥到极致” 威廉·泰勒上尉 51 将“C”重新纳入 BCT：通过主动权 上校 Scott C. White 和 CSM Jonathan M. Duncan
人工智能驱动的供应链攻击
OLADOYIN AKINSULI 人工智能和网络安全策略师，萨里大学，英国吉尔福德 摘要- 供应链攻击在网络安全中发展成为一个强大的主题和攻击，它使用复杂的人工智能策略来渗透和颠覆有保障的供应商和软件开发商。这些复杂的攻击利用供应链中现有的信任，通过看似正常的软件更新、固件或服务来传播恶意软件，这意味着人工智能的集成提高了这些攻击的准确性和隐蔽性，并提高了目标获取、恶意软件适应性和软件产品中机器学习模型的操纵。本研究的研究目标有三点：确定人工智能如何加剧供应链风险，这涉及了解最近众所周知的安全漏洞的特征；提出可以保护组织网络的缓解措施。通过使用案例研究以及案例研究和数据分析等分析工具，该研究表明提高安全性和确保实时安全性对于防范人工智能威胁至关重要。先进且影响深远的洞察表明，人工智能在供应链攻击中的持续发展，不仅提升了攻击速度，还加速了攻击过程，而传统防御对此束手无策。研究结果表明，零信任态势、行为分析和安全的软件物料清单 (SBOM) 是可行的，有助于加强供应链。就对未来研究的影响而言，它为以前的研究增加了对供应链攻击中使用人工智能所带来的新挑战的考虑，这是构建安全网络空间保护架构的一个关键研究领域，对于在日益互联的世界中保护关键组织和敏感信息的完整性至关重要。
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。
结构多样性、光学特性和生态相关性
摘要。在水中，透明度似乎是一种理想的隐藏策略，各种透明的水生生物就是明证。相比之下，除了昆虫翅膀之外，陆地上几乎没有透明度，而且关于其功能和进化的知识很少，研究很零散，没有比较的视角。鳞翅目（蝴蝶和蛾）是研究陆地透明度的一个杰出群体，因为它们通常拥有覆盖着彩色鳞片的不透明翅膀，这是一项关键的多功能创新。然而，许多鳞翅目物种已经进化出部分或完全透明的翅膀。在物理学和生物学的交界处，本研究调查了 123 种鳞翅目物种（来自 31 个科）的翅膀透明度的结构基础、光学特性以及与视觉检测（隐藏）、体温调节和防紫外线相关的生物学相关性。我们的结果表明，透明度可能已经独立进化了多次。透光效率主要取决于透明翅膀的微结构（鳞片的形状、插入位置、颜色、尺寸和密度）和宏观结构（透明翅膀面积、物种大小或翅膀面积）。微结构特征、鳞片的密度和尺寸在其进化过程中紧密相连，并根据鳞片的形状、插入位置和颜色受到不同的限制。透明度似乎与隐蔽性高度相关，且随尺寸而变化。透明度和纬度之间的联系与透明度在体温调节中的生态相关性相一致，但与防紫外线辐射无关。总之，我们的研究结果为推动陆地透明度进化的物理和生态过程提供了新的见解，并强调透明度是一种比以前认为的更为复杂的着色策略。