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惡意代碼可視化分類(lèi)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

新型惡意代碼設(shè)計(jì)變得日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的識(shí)別并檢測(cè)方法已經(jīng)滿(mǎn)足不了當(dāng)前的需求。因此，在對(duì)BODMAS數(shù)據(jù)集分析的基礎(chǔ)上，將其進(jìn)行可視化處理并進(jìn)行分類(lèi)。同時(shí)考慮到現(xiàn)有惡意代碼可視化分類(lèi)模型主要依賴(lài)全局特征，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一個(gè)CA（通道級(jí)局部特征關(guān)注）模塊和一個(gè)MA（多尺度局部特征關(guān)注）模塊，構(gòu)建了兩個(gè)新模型，巧妙地結(jié)合全局與局部特征。在BODMAS數(shù)據(jù)集上，新模型在惡意代碼種類(lèi)識(shí)別并分類(lèi)平均準(zhǔn)確率相比于BODMAS數(shù)據(jù)集論文描述的方法得到了提高，證明了數(shù)據(jù)集可視化可行性和新模型的有效性，為未來(lái)研究提供了重要的數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。

發(fā)表于：5/27/2024

硅基三維異構(gòu)集成射頻微系統(tǒng)的多物理場(chǎng)耦合仿真與設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

利用硅基三維異構(gòu)集成工藝設(shè)計(jì)一款射頻微系統(tǒng)，以滿(mǎn)足設(shè)備對(duì)射頻模組高性能、小型化的需求。為了在設(shè)計(jì)初期充分評(píng)估該微系統(tǒng)的潛在可靠性風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)工藝特征以及產(chǎn)品在多物理場(chǎng)中的耦合現(xiàn)象，建立一種面向硅基三維異構(gòu)集成工藝射頻微系統(tǒng)的多物理場(chǎng)一體化仿真流程，逐一分析所涉及的電-熱耦合和熱-力耦合過(guò)程，預(yù)判產(chǎn)品在工作條件下的熱學(xué)和力學(xué)特性，為設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)提供針對(duì)性的指導(dǎo)，預(yù)先規(guī)避可靠性風(fēng)險(xiǎn)，從而有效提高一次性設(shè)計(jì)成功率。

發(fā)表于：5/27/2024

探索模擬技術(shù)的重要作用[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

模擬信號(hào)無(wú)處不在。在電子領(lǐng)域，模擬技術(shù)通過(guò)轉(zhuǎn)換電壓電平、感應(yīng)或者精確測(cè)量或調(diào)節(jié)信號(hào)，助力各種應(yīng)用在現(xiàn)實(shí)世界中穩(wěn)定運(yùn)行。小到助聽(tīng)器，大到數(shù)據(jù)中心的供電系統(tǒng)，模擬芯片是每個(gè)電子系統(tǒng)的重要組成部分。

發(fā)表于：5/22/2024

使用ROS1驅(qū)動(dòng)程序來(lái)操控ADI Trinamic電機(jī)控制器[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

　　摘要　　“實(shí)現(xiàn)機(jī)器人操作系統(tǒng)——電機(jī)控制器ROS1驅(qū)動(dòng)程序簡(jiǎn)介”一文中概述了新型ADI Trinamic? 電機(jī)控制器（TMC）驅(qū)動(dòng)程序，并討論了將電機(jī)控制器集成到機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）生態(tài)系統(tǒng)中的方法。TMC ROS1驅(qū)動(dòng)程序支持TMC驅(qū)動(dòng)層和應(yīng)用層之間在ROS框架內(nèi)無(wú)縫通信，且適用于它支持的各種TMC板。本文將深入探討TMC ROS1驅(qū)動(dòng)程序的功能，包括電機(jī)控制、信息檢索、命令執(zhí)行、參數(shù)獲取以及對(duì)多種設(shè)置的支持。文中還概述了如何將電機(jī)控制器集成到嵌入式系統(tǒng)和應(yīng)用中，從而利用ROS框架提供的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：5/15/2024

如何使用帶有I2C和SPI解碼的示波器排查系統(tǒng)問(wèn)題[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

　　大多數(shù)基于微控制器的設(shè)計(jì)都使用I2C或SPI，或兩者兼用，來(lái)實(shí)現(xiàn)控制器之間以及控制器與外圍芯片之間的通信。當(dāng)芯片發(fā)送特定的I2C或SPI數(shù)據(jù)包時(shí)，能夠看到嵌入式系統(tǒng)內(nèi)部的操作對(duì)于排除故障至關(guān)重要。許多管理相對(duì)較慢參數(shù)的芯片，如溫度傳感器、電機(jī)控制器、人機(jī)界面或電源管理等，都將這些總線作為與系統(tǒng)其他部分通信的主要手段。其他高速芯片，如通信集成電路、時(shí)鐘和模數(shù)轉(zhuǎn)換器，通常也通過(guò)這些總線進(jìn)行配置。例如，在電源啟動(dòng)后排查冷卻風(fēng)扇問(wèn)題時(shí)，查看發(fā)送到風(fēng)扇控制器集成電路的SPI命令的時(shí)序和結(jié)構(gòu)，以及風(fēng)扇的驅(qū)動(dòng)信號(hào)和電源，可能會(huì)有所幫助。

發(fā)表于：5/15/2024

兆芯推出AI訓(xùn)練推理一體解決方案[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

國(guó)產(chǎn)x86！兆芯打造AI訓(xùn)練推理一體方案雙路64核心

發(fā)表于：5/15/2024

AI時(shí)代的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全之變[人工智能][信息安全]

AI是一把鋒利異常的“雙刃劍”。它在釋放生產(chǎn)力，為人們提供高效便捷的同時(shí)，也帶來(lái)了新的隱患。一旦AI被規(guī)模化、深度化的應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)攻擊、電信詐騙等，那么其攻擊力、破壞值將可能大到無(wú)法想象。

發(fā)表于：5/14/2024

何為需求規(guī)劃的關(guān)鍵所在[人工智能][其他]

　　面對(duì)眾多分散的銷(xiāo)售渠道、繁雜的產(chǎn)品線以及更加難以預(yù)測(cè)的客戶(hù)需求，包括消費(fèi)品公司在內(nèi)的各類(lèi)企業(yè)面對(duì)著同一個(gè)棘手的問(wèn)題——為何供應(yīng)鏈總是無(wú)法跟上市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)前端的速度？盡管許多企業(yè)已經(jīng)采用了需求規(guī)劃和預(yù)測(cè)系統(tǒng)，希望可以通過(guò)系統(tǒng)升級(jí)提高洞察力，以調(diào)整庫(kù)存規(guī)模并保證每次都能按時(shí)足量交貨。有些企業(yè)甚至與客戶(hù)協(xié)作，將雙方的訂貨和庫(kù)存管理系統(tǒng)進(jìn)行連接，以便根據(jù)當(dāng)前庫(kù)存水平協(xié)調(diào)采購(gòu)請(qǐng)求，并更好地管理生產(chǎn)需求。盡管如此，這仍然未能幫助企業(yè)達(dá)成預(yù)期目標(biāo)。

發(fā)表于：5/11/2024

論數(shù)字化“智力成果”保護(hù)向著作權(quán)法回歸的正當(dāng)性——以人工智能生成內(nèi)容的保護(hù)路徑選擇為例[其他][信息安全]

現(xiàn)階段數(shù)字化“智力成果”不斷涌現(xiàn)，但著作權(quán)保護(hù)之正當(dāng)性卻遭遇了前所未有的挑戰(zhàn)。以人工智能生成內(nèi)容為例，無(wú)論是在保護(hù)對(duì)象上、權(quán)利主體上還是受控行為上都因?yàn)榧夹g(shù)的強(qiáng)勢(shì)介入而產(chǎn)生認(rèn)定難題，進(jìn)而產(chǎn)生了適用反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法進(jìn)行保護(hù)的傾向。但事實(shí)上，適用反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法不僅無(wú)法達(dá)到預(yù)期效果，反而會(huì)因抵觸著作權(quán)法而增加社會(huì)成本。經(jīng)過(guò)進(jìn)一步分析，可以發(fā)現(xiàn)人工智能生成內(nèi)容等數(shù)字化“智力成果”之上存在創(chuàng)作模式、技術(shù)身份和使用行為性質(zhì)的認(rèn)識(shí)誤區(qū)。當(dāng)相關(guān)誤區(qū)被糾正后，著作權(quán)法完全有能力對(duì)數(shù)字化“智力成果”提供充分保護(hù)并且實(shí)現(xiàn)作者利益與公眾利益之間的平衡。因此，正確的做法是在外部明確著作權(quán)法、反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法和公共領(lǐng)域的界限，在內(nèi)部利用著作權(quán)法高效的利益平衡機(jī)制尋找適合數(shù)字化“智力成果”的保護(hù)模式。

發(fā)表于：5/7/2024

歐盟數(shù)據(jù)治理模式對(duì)我國(guó)數(shù)據(jù)要素開(kāi)發(fā)利用的啟示[其他][信息安全]

歐盟圍繞數(shù)據(jù)資源開(kāi)發(fā)利用經(jīng)歷了三個(gè)階段的發(fā)展，構(gòu)建形成了對(duì)全球影響極大、極具歐盟特色的數(shù)據(jù)治理路徑，目前，歐盟正加快體系化實(shí)施數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，以推動(dòng)壯大本土數(shù)字產(chǎn)業(yè)，形成與美、中抗衡的數(shù)字經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力。歐盟數(shù)據(jù)戰(zhàn)略主要包含健全數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)、推動(dòng)數(shù)據(jù)共享流通、建設(shè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施以及建立數(shù)據(jù)治理規(guī)則等方面，在實(shí)踐中取得了顯著成效。立足我國(guó)數(shù)據(jù)要素開(kāi)發(fā)利用中存在的數(shù)據(jù)流通交易不暢、數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘不足以及安全保障仍待補(bǔ)強(qiáng)等問(wèn)題，研究總結(jié)歐盟數(shù)據(jù)治理模式對(duì)我國(guó)的啟示，旨在為數(shù)據(jù)要素探索實(shí)踐提供參考。

發(fā)表于：5/7/2024

基于特征分析的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)數(shù)據(jù)分級(jí)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

當(dāng)前，智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使得汽車(chē)成為數(shù)據(jù)交互的重要載體，智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)型增長(zhǎng)趨勢(shì)，國(guó)家對(duì)于數(shù)據(jù)安全的重視程度也在不斷加強(qiáng)。在此背景下，從行業(yè)實(shí)踐角度出發(fā)，對(duì)我國(guó)當(dāng)前數(shù)據(jù)安全監(jiān)管現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)分級(jí)方法進(jìn)行梳理，最后提出一種基于特征分析的數(shù)據(jù)分級(jí)方法，助力企業(yè)加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理、滿(mǎn)足政府合規(guī)要求。

發(fā)表于：5/7/2024

歐盟精細(xì)化數(shù)據(jù)立法下的數(shù)據(jù)保護(hù)與流通[其他][信息安全]

近年來(lái)歐盟數(shù)據(jù)領(lǐng)域的立法重點(diǎn)產(chǎn)生了一定的價(jià)值轉(zhuǎn)向，歐盟法作為大陸法系的重要組成部分與我國(guó)法律體系一脈相承。研究歐盟數(shù)據(jù)立法進(jìn)程所彰顯的法治精神和價(jià)值導(dǎo)向?qū)τ谖覈?guó)數(shù)據(jù)治理工作具有一定借鑒意義。以歐盟有關(guān)數(shù)據(jù)治理的憲章、公約、條約、戰(zhàn)略、法律與法案為分析文本，對(duì)歐盟系列規(guī)范性文本進(jìn)行共時(shí)性與歷時(shí)性的雙維度研究以厘清其立法思路演變與路徑選擇。在研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn)歐盟對(duì)于數(shù)據(jù)這一新型生產(chǎn)要素在被納入法律視野中后而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)權(quán)這一概念存在著從傳統(tǒng)人格權(quán)向財(cái)產(chǎn)權(quán)的認(rèn)知轉(zhuǎn)變，進(jìn)而梳理出歐盟從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)保護(hù)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)流通與賦能的立法嬗變趨勢(shì)，并得出對(duì)我國(guó)數(shù)據(jù)治理的三點(diǎn)啟示：數(shù)據(jù)戰(zhàn)略建構(gòu)應(yīng)追求結(jié)構(gòu)體系化、數(shù)據(jù)權(quán)利創(chuàng)設(shè)應(yīng)考慮利益多元化和數(shù)據(jù)流通模式設(shè)計(jì)應(yīng)遵循場(chǎng)景類(lèi)型化。

發(fā)表于：5/7/2024

生成式人工智能對(duì)個(gè)人信息保護(hù)的挑戰(zhàn)與治理路徑[人工智能][信息安全]

以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術(shù)給各行各業(yè)帶來(lái)顛覆性變革，但也引發(fā)個(gè)人信息泄露、算法偏見(jiàn)、虛假信息傳播等個(gè)人信息侵權(quán)危機(jī)。傳統(tǒng)“基于權(quán)利保護(hù)”的路徑過(guò)于強(qiáng)調(diào)個(gè)人信息保護(hù)而阻礙人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，“基于風(fēng)險(xiǎn)防范”的路徑則更加凸顯個(gè)人信息的合理利用價(jià)值，價(jià)值選擇上更優(yōu)。但以權(quán)利保護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)保護(hù)共同治理，才能實(shí)現(xiàn)利益平衡并建立個(gè)人信息的長(zhǎng)效保護(hù)機(jī)制。在個(gè)人信息處理規(guī)則上，以“弱同意”規(guī)則取代僵化嚴(yán)苛的知情同意規(guī)則；在目的限制原則上，以“風(fēng)險(xiǎn)限定”取代“目的限定”；在個(gè)人信息最小化原則上，以“風(fēng)險(xiǎn)最小化”取代“目的最小化”。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步加強(qiáng)生成式人工智能數(shù)據(jù)來(lái)源合規(guī)監(jiān)管，提升算法透明性和可解釋性，強(qiáng)化科技倫理規(guī)范和侵權(quán)責(zé)任追究。

發(fā)表于：5/7/2024

復(fù)雜背景下小尺寸多角度人臉檢測(cè)方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為了提升復(fù)雜背景下小尺寸人臉檢測(cè)精度，提出了一種人臉檢測(cè)方法GhostNet-MTCNN。在多任務(wù)級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MTCNN）主干網(wǎng)絡(luò)上，將占用計(jì)算資源的普通卷積進(jìn)行舍棄，利用GhostNet網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算量更低的Ghost bottleneck模組替代卷積的作用，重新構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)特征提取功能，從而搭建一個(gè)新的模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效平衡參數(shù)量和精度。在Easy、Medium、Hard三種驗(yàn)證集上，與MTCNN相比在參數(shù)量?jī)H增加0.62M的前提下精度分別提升了 5.6%、6.6%、7.8%，與MobileNetV3-MTCNN相比在參數(shù)量減少1.27M的同時(shí)精度又分別提升了1.6%、0.8%、0.5%。該研究能夠在復(fù)雜場(chǎng)景下提高模型對(duì)小尺寸、多角度人臉檢測(cè)精度，同時(shí)也能夠有效平衡參數(shù)量和檢測(cè)精度使其成為在邊緣設(shè)備部署中更優(yōu)的選擇。

發(fā)表于：5/7/2024

結(jié)合批規(guī)范化層的深度學(xué)習(xí)模型在水中目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對(duì)深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練水聲樣本數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)出現(xiàn)穩(wěn)定性差進(jìn)而導(dǎo)致分類(lèi)識(shí)別效果不佳的問(wèn)題，從網(wǎng)絡(luò)的局部連接、空間位置排列以及模型設(shè)計(jì)的角度出發(fā)，研究在原有一維序列卷積核與一維序列池化的基礎(chǔ)上，引入批規(guī)范化層，構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)歸一化處理，達(dá)到加速網(wǎng)絡(luò)模型的收斂過(guò)程以及提高訓(xùn)練過(guò)程中的穩(wěn)定性的目的。最終為驗(yàn)證該模型的有效性，對(duì)3類(lèi)水聲目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和模型驗(yàn)證，證明該模型對(duì)水聲目標(biāo)數(shù)據(jù)分類(lèi)識(shí)別有一定程度的性能提升。

發(fā)表于：5/7/2024