头条 使用有安全保障的闪存存储构建安全的汽车系统 在现代汽车嵌入式系统中，高度安全的数据存储是必不可少的，尤其是在面对日益高明的网络攻击时。本文将介绍设计师正确使用闪存的步骤。 最新设计资源 如何轻松选择合适的频率产生器件[EDA与制造][工业自动化] 了解频率产生器件的性能特征对于为目标使用场景确定正确的解决方案至关重要。这是一个快速指南，旨在帮助RF系统工程师熟悉整个选择流程。 发表于：2/18/2022 LoRa 2022展望：全球部署持续扩张，产业物联网前景广阔[人工智能][物联网] 在2022年2月初的冬奥会开幕式上，巨型的“雪花”主火炬台呈现出美轮美奂的灯光秀，在火炬点燃瞬间，璀璨光芒从“雪花”的中心向四周辐射，实现快速变换、完美同步的画面显示。其中，基于LoRa?的低延迟控制系统与同步播放时间校正技术相互配合，确保指令的准确下发，实现了视频画面的完美协同。 发表于：2/18/2022 如何利用现代嵌入式开发工具中的堆栈保护功能[嵌入式技术][工业自动化] 在开发以MCU为核心的嵌入式系统时，当软件程序向预设的数据结构（通常是一个固定长度的缓冲区）之外的程序调用堆栈的内存地址范围写入数据时，就会发生堆栈缓冲区溢出。这几乎必然会损坏附近的数据，甚至会改变返回函数。如果是有意为之，则这就是我们熟知的堆栈粉碎。 发表于：2/16/2022 面向工业物联网的无线传感器网络[MEMS|传感技术][通信网络] 在发展工业物联网 (IoT) 以及满足相关的工业传感器无线连网需求方面，已经做了很多。不过，工业设备及应用的网络需求与家用环境完全不同，可靠性和安全性是高居工业应用要求的榜首。本文重点讨论特定于工业无线传感器网络的一些关键网络要求。 发表于：2/16/2022 Rambus 信任根解决方案为中国物联网设备安全保驾护航[通信与网络][物联网] 要保护物联网设备收集和传输的宝贵数据，需要采取一种多层级的方法，并依托从设计源头实现安全的理念。而最有效的方法之一是在物联网设备中嵌入基于硬件的信任根 发表于：2/16/2022 Achronix的FPGA技术可优化用于工业4.0及5.0的人工智能（WP027）[人工智能][工业自动化] 工业5.0将带领我们返璞归真，利用AI驱动的机器人系统所具有的精准和高效，与人类大脑的奇思妙想和实时思考有机结合，创造出更理想的制造环境。 发表于：2/16/2022 安富利：厚积薄发迎接新一轮能源革命[电源技术][工业自动化] 2021年 “双碳” 成为一个热词，并由此激发了社会对新一轮能源革命更加热切的盼望和憧憬。在 “双碳” 目标下，中国经济也将进入一个结构转型的关键时期，产业将向着绿色经济发展，这一切都让新一轮能源革命显得迫在眉睫。 发表于：2/16/2022 基于区块链技术的医疗器械溯源监管系统研究[电子元件][医疗电子] 摘 要： 传统的医疗器械溯源系统依赖一个中心化组织，溯源需要多方参与，导致信息整合难度大，溯源信息数据不完整。为解决医疗器械溯源的数据中心化问题，防范溯源信息被恶意篡改，采用分布式记账技术，提出基于Fabric区块链的医疗器械溯源系统架构MDTFabric(Medical Device Traceability Fabric)。该系统架构运用现有区块链溯源机制，针对医疗器械溯源特点进行了特定的优化，建立起医疗器械溯源的信用机制，并根据数据重要性采取多方存储方式，提升系统的访问性能。 关键词： 区块链,UDI,医疗器械,溯源系统,超级账本 发表于：2/15/2022 时间触发通信总线监控技术研究[其他][其他] TTP总线技术是面向机载分布式安全关键系统的主要总线技术之一。针对TTP总线数据的实时监控和分析需求，提出了面向总线消息且不依赖于特定总线配置的异步总线监控方法，给出了TTP总线监控节点及监控软件设计，达到了对时间触发通信总线数据的实时监控效果。构建验证环境开展了总线监控的测试工作，结果表明，监控节点能够实现对最高5 Mb/s速率数据的实时监控分析，能够有效支撑对TTP总线系统的数据的分析验证。 发表于：2/15/2022 基于通联关系的通信网络拓扑发现方法[其他][其他] 摘 要： 现有的网络拓扑推断方法，通常需要破解通信信号内容，不但成本高，适应性也较差。针对此问题，提出不破解信号内容，仅通过频谱信号物理特征和统计规律来挖掘通信目标间的通联关系，从而分析并构建网络拓扑结构。基于周期、功率、信号起始时间等特征，利用聚类算法挖掘目标区域内的通联关系。此外，对频谱数据集进行划分，依次分析每个子集的通联关系，结合子集的质心位置，推断通信网络拓扑。最后，将所有子集对应的网络拓扑结构合并得到整个频谱数据集的通信网络拓扑。 发表于：2/15/2022 新型智慧城市“城市大脑”建设一体化设计[其他][其他] “城市大脑”是随着人工智能、智能云计算、大数据等新一代信息技术的革命性发展,在城市数字化、智慧化转型发展中深度融合创新应用而催生的新型基础设施，是城市治理、公共服务和产业发展的新手段、新模式。着眼于解决城市治理等综合性问题，“城市大脑”优化公共资源配置，提高城市运行效率，助推城市创新转型发展。本文设计的“城市大脑”为加快智慧城市建设与创新应用，推进新一代信息技术与城市治理现代化深度融合，有效提升城市治理水平，增强公共服务能力，发展壮大数字经济提供了有力的参考。 发表于：2/15/2022 信贷自动审批模型的对抗攻击风险研究[其他][其他] 近期，银行等金融机构引进自动信贷审批系统来取代传统的人工审批，而自动信贷审批系统在何种程度上会受到对抗样本的攻击有待研究。通过实验对信贷对抗样本攻击的问题进行了验证。首先，基于申请人的信贷数据对XGBoost模型进行训练，预测申请人行为，并选择原始样本。其次，使用“非违约申请人”对改进的GAN模型进行训练，并用于生成特征值，通过修改原始样本以构建对抗样本，使得修改后的特征值接近于“非违约申请人”密集分布的特征值。最后，使用训练好的XGBoost模型将对抗样本进行分类。在实验中生成的对抗样本可以混淆XGBoost模型。当修改后的特征值的数量增加时，对抗样本的生成率总体呈上升趋势。实验验证，对抗样本的攻击将对自动信贷审批系统造成安全风险。 发表于：2/15/2022 基于差分进化算法的PTA过程平均粒径的动态软测量[其他][其他] 摘 要： 针对工业过程中由于时延问题造成软测量模型预测精度不高的问题，给出了一种通过差分进化算法估计时延的动态软测量方法。通过偏最小二乘法建立合适的适应度函数，将软测量系统的时延参数估计问题转化为一个多维非线性优化问题，然后利用差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题。针对PTA精制过程中的PTA平均粒径大小建模研究，结果表明，时延参数估计的引入大大提高了软测量模型的预测精度，证实了所提方法的有效性和可行性。 发表于：2/15/2022 基于BERT的提示学习实现软件需求精确分类[其他][其他] 软件需求是用户对软件效用的直接回馈, 实现对软件需求工程精确分类可大幅降低维护成本并显著加快软件开发维护的流程。使用传统的基于机器学习分类方法(如逻辑回归、支持向量机以及K近邻算法)，或简单地应用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型都不能很好地利用软件需求PROMISE数据集样本，最终表现为通用性差或分类效率低。为了增强BERT模型对自然语言文本的语义理解能力，应用提示学习的思想，将K分类选择问题转化为二分判断问题。实验结果表明，无需对不均衡的数据集执行样本均衡策略，模型分类性能便远优于上述两种分类工作，获得最佳的预测结果。 发表于：2/15/2022 基于代码重写的动态污点分析[其他][其他] 当前，Web技术更新速度很快，JavaScript(JS)语言应用日益广泛，但同时也出现了许多安全风险，特别是现在的Web应用程序响应速度要求越来越高，更加剧了Web安全威胁。为此，研究了基于代码重写的动态JavaScript污点分析，借助重写JavaScript在代码运行过程中标记并跟踪敏感数据，检测数据泄漏并及时反馈。与传统动态污点分析方法不同，该方法无需依赖JS引擎，可以应用于各种浏览器，能高效精准地标记、跟踪、检测敏感数据泄露，提高Web安全性。 发表于：2/15/2022 «…170171172173174175176177178179…»
