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使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。

最新設計資源

學子專區—ADALM2000實驗：雙軸傾斜傳感器[MEMS|傳感技術][工業自動化]

　　本次實驗的目標是使用ADXL327構建一個簡單的傾斜傳感器，并觀察輸出電壓如何隨x軸和y軸上的傾斜度而變化。

發表于：9/30/2023

77GHz 雷達傳感器在汽車和工業中的應用[MEMS|傳感技術][汽車電子]

為了滿足成本和功率受限型汽車和工業應用的需求，當前的 77GHz 雷達 SoC 傳感器需要采用全新設計架構。德州儀器 AWRL1432 和 IWRL1432 SoC 等器件具有電源管理功能，可快速切換不同的電源狀態，

發表于：9/27/2023

最新白皮書：軟件定義的硬件打開通往高性能數據加速的大門[嵌入式技術][工業自動化]

在不久前發布的新版白皮書《軟件定義的硬件提供打開高性能數據加速大門的鑰匙（WP019）》中，就揭示了一種全新的可編程硬件應用模式，可以為用戶帶來巨大的方便性和經濟性。

發表于：9/26/2023

SMT行業云平臺建設路徑及服務模式研究[通信與網絡][工業自動化]

數字經濟時代，電子制造業更新換代提速，對SMT貼片加工質量、效率等提出更高要求，SMT行業競爭加劇，中小企業低成本數字化轉型與資源導入需求強烈。結合行業現狀與中小企業需求，介紹了SMT行業云平臺的建設路徑，分析了面向企業內部數字化提升服務、面向產業鏈的模式創新服務兩類服務模式。“小快輕準”服務以低成本助力行業中小企業數字化轉型；模式創新服務助力企業導入更多訂單、金融等外部資源，助推企業綜合競爭力提升，助力產業鏈供應鏈韌性提升。

發表于：9/26/2023

基于互信息變量選擇的燃煤機組SCR脫硝系統PSO-ELM建模[其他][其他]

針對燃煤機組SCR脫硝系統出口NOx濃度存在測量滯后以及吹掃時數據失真等問題，提出了一種基于特征提取和粒子群算法(PSO)優化極限學習機(ELM)超參數的燃煤機組SCR脫硝系統模型。利用互信息(MI)進行時間遲延補償，采用最大相關最小冗余(mRMR)方法篩選輔助變量，通過PSO優化算法確定ELM最優超參數并建立預測模型，最后進行對比驗證。仿真結果表明：采用本文方法所建立的PSO-ELM預測模型的均方誤差和相關系數分別為0.931 4 mg/m3和0.978 6，預測精度高，能夠為脫硝系統出口NOx的現場優化控制提供技術支持。

發表于：9/26/2023

基于區塊鏈的高可靠軍事信息隱蔽傳輸協議[通信與網絡][信息安全]

網絡空間作為繼陸海空天之后的第五大主權領域空間，是國際戰略在軍事領域的演進。網絡空間中信息主導權的爭奪，對軍事通信的安全性、穩定性提出了更高的要求。以未來高對抗和高智能戰場需求為出發點，以當前區塊鏈和密碼學技術最新研究成果為基礎，設計了基于區塊鏈的高可靠軍事信息隱蔽傳輸協議HRBCCM。該協議以零知識證明混幣合約函數參數的數據結構和合法性驗證邏輯為設計基礎，提出了隱蔽通信交易的構造和識別算法，將信息的嵌入和提取過程與混幣合約運行原理進行完美融合，實現了高隱蔽性和安全性的信息傳輸。同時從魯棒性、可靠性、不可追蹤性及不可探測性四方面進行安全性分析，并且搭建了仿真測試環境，對HRBCCM的傳輸時間和隱蔽率進行了測試和評估。實驗結果顯示，與傳統方案相比其隱蔽性提升了20%，傳輸效率提高了40倍。最后，結合未來戰場強對抗和高智能化程度的特點，分析了HRCCM在平時公網條件下全球情報信息傳輸和戰時緊急狀態下可靠通信能力保障兩個典型應用場景，凸顯了協議的場景的適配性。

發表于：9/26/2023

面向區塊鏈數據交換的層次化訪問控制方法[其他][數據中心]

傳統的集中式訪問控制模型在某些場景下存在局限性，特別是在政府部門、軍事應用等特殊場景中，數據的安全管理需要考慮保密性、完整性等因素，并且需要靈活且嚴格的訪問控制機制。此外，現有的層次化訪問控制方法對訪問層級區限的評估和驗證過程存在單點故障問題，且存在訪問層級區限泄露的風險。為了克服這些限制，提出了一種面向區塊鏈數據交換的層次化訪問控制方法，結合同態加密實現對訪問層級區限的保護。實驗結果表明，本方法有效地遏制了用戶“越級”訪問數據主體的安全問題，且在一些關鍵的功能上符合預期的運行效率。

發表于：9/26/2023

我國人工智能關鍵領域技術標準化研究[人工智能][其他]

依據現行新一代人工智能標準體系建設指南規定的標準體系結構分類，分別以發布的有效標準和在研立項標準兩個維度系統梳理了人工智能涉及關鍵領域技術標準化研究現狀。從統計數據可以得出，我國已初步建立人工智能關鍵領域技術標準體系，尤其是智能語音和人機交互等關鍵領域的標準化研究已經走在了國際前列。但是仍存在標準研究與產業發展不匹配、安全標準研究不足、倫理道德標準滯后等突出問題，最后對相關標準化體系發展提出發展建議。

發表于：9/26/2023

生成式AI背景下著作權侵權樣態及其風險治理[人工智能][其他]

生成式AI作為最先進科學技術的代表大跨步走進人們生活的同時，也帶來了著作權侵權風險問題。生成式AI不同于以往的專家系統那樣只進行簡單的系統分析或者只關注現有數據，而是可以生成新穎內容的人工智能。該技術的產生對現行的著作權制度造成了沖擊，對生成式AI技術的侵權樣態分析迫在眉睫。通過對生成式AI技術挑戰背景下著作權侵權樣態進行分析，從而提出以下三條建議：面對數據輸入階段的侵權風險，應完善法定許可制度；面對數據分析階段的侵權風險，要加強行政監管；面對數據輸出階段的侵權風險，要優化平臺治理。

發表于：9/25/2023

創作型人工智能應用下作者“數據控制權”的提出[人工智能][數據中心]

當人工智能使用作品作為數據來源并制造產物時，可能無法構成合理使用。現有著作權法僅規定了控制作品電子存儲行為的復制權，缺少對“數據使用”行為的控制。使數據處理者在獲得電子存儲的復制許可后，可以利用權利要素的缺失，自由使用創作型人工智能生成數據產物，對作者利益造成損害。基此，提出了作者的“數據控制權”，并通過案例分析、文獻研究等方式，論述“數據控制權”設立的正當性、合理性并進行框架建構，填補著作權法中數據權利要素的缺失，對作品的數據權利進行針對性的保護，同時也兼顧了作者與數據處理者的利益，為人工智能的數據使用的行為，提供了一種基于數據權和著作權相結合的保護思路。

發表于：9/25/2023

個人信息主體權利司法實現的解釋論展開[其他][其他]

《個人信息保護法》第50條規定了個人信息權益的司法保護程序，但在該條第2款的性質及其與相關條款的適用關系層面仍存疑惑。從解釋論的視角出發，該條系對個人信息主體訴權的確認而非請求權規范，第2款前句是個人信息主體行使訴權的前置要件，但并不適用于所有個人信息權利之訴。當不存在任何侵害行為時，個人信息主體需向個人信息處理者行使個人信息主體權利且被拒絕后，才能尋求司法救濟；當個人信息權益受到侵害或存在侵害之虞，但不存在損害結果時，個人信息主體的請求權基礎為相應的個人信息主體權利，不以向個人信息處理者提出請求且被拒絕作為起訴的受理條件；當個人因個人信息權益被侵害且存在損害結果時，可依據《個人信息保護法》第69條直接提起訴訟并要求賠償。

發表于：9/25/2023

數據流通的歐盟戰略及其鏡鑒[其他][數據中心]

歐盟近年來著重數據流通，其相關戰略可提煉為數據主權、單一市場與共同空間。數據主權是歐盟因應數據博弈的核心戰略，內松外嚴的數據流動模式為其理念。單一數據市場是維護數據主權的關鍵路徑，歐盟制定系列法案意圖建設“公平、自立，跨地域、跨領域”的數據市場。共同數據空間是建設數據市場的助推機制，歐盟將基于基礎設施打造若干數據空間。對此，中國須理性鏡鑒，立足國情而非削足適履，建構扎根中國大地的數據流通制度體系。

發表于：9/25/2023

商業數據不正當競爭行為的司法規制研究*[其他][數據中心]

當前大量存在的不正當商業數據抓取、流量劫持、數據封鎖、惡意干擾等行為，嚴重干擾了數字經濟時代商業活動的有序發展，并出現了表現形式多樣化與動態化的變化趨勢。針對商業數據不正當競爭行為的司法實踐印證了《反不正當競爭法》第2條及第12條的法律保障效果，同時也暴露出現有規定的概括性、條款之間規范的界限不明確、對“不正當競爭關系”認定不當等問題。為進一步加強商業數據不正當競爭行為司法規制，應通過統一標準以規范反不正當競爭法的適用，明確“競爭關系”作為司法適用的前提，構建有利于引導商業數據合理利用的多元化法治體系。

發表于：9/25/2023

基于知識圖譜技術的上市企業產業鏈風險預測[其他][信息安全]

隨著產業互聯網的飛速發展，面對海量的產業數據，構建知識圖譜等自然語言處理應用需求逐漸增長。產業信息的有效管理和挖掘有助于及時發現所面臨的風險和機遇，產業鏈風險預測可以為監管部門提供產業風險預警手段。針對以上問題，本文以知識圖譜相關知識為科學依據，提出了基于知識圖譜技術的產業文本數據實體標注準則，對海量上市公司產業信息進行知識抽取，形成自上而下的三維產業知識圖譜。同時研究了上市企業產業知識圖譜特定產業鏈知識的內在聯系，總結規律并結合產業鏈往年時序圖特征信息實現圖譜推理，成功的對產業鏈中上市企業市值等信息進行了預測和分析。

發表于：9/25/2023

基于三維人臉數據增強的深度偽造檢測方法[測試測量][數據中心]

隨著深度偽造技術的發展，深度偽造視頻的制作及傳播變得越來越容易，給社會帶來了巨大的安全風險，深度偽造檢測算法成為當前網絡安全領域的重要方向。聚焦于提出一種泛化性能更好、效率更高、可解釋性更強的深度偽造檢測算法，主要針對DFDC、FaceForensic++及CelebDF三個深度偽造視頻數據集進行實驗并以這三個數據集集中訓練出檢測模型，首先使用人臉檢測算法MTCNN提取人臉圖像，進而將EfficientNet網絡與Transformer架構相結合作為檢測模型，通過采用三維人臉數據增強、注意力機制以及全局局部融合方法對模型進行訓練和測試。模型在未使用型集成、知識蒸餾等方法的基礎上，達到了與最優檢測效果相當的檢測水平。

發表于：9/25/2023

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