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融合CNN和Transformer編碼器的變聲語音鑒別與還原[其他][其他]

語音變聲偽裝會導(dǎo)致人耳感知和聲紋識別出現(xiàn)錯誤，從而達到隱匿說話人真實身份的目的。為削弱變聲語音的影響，提出一種融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks，CNN)和Transformer編碼器的模型，提取變聲語音的局部特征和全局特征用于判別變聲因子，并根據(jù)變聲因子的數(shù)值實施變聲語音還原。在中英文真實場景錄音數(shù)據(jù)集上驗證了所提方法的有效性，對變聲因子判別實現(xiàn)了95%以上的準確率。利用所提出的方法，在黑箱條件下對某型商用硬件變聲器輸出的語音進行鑒別與還原，取得了較好的效果。

發(fā)表于：1/19/2022

我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展路線研究[人工智能][5G]

基于我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的空心化問題較為突出、產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)自主安全程度較低的發(fā)展現(xiàn)實，結(jié)合我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“三步走”戰(zhàn)略目標(biāo)，即“到2025年，基本形成具有國際競爭力的基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)業(yè)體系；到2035年，建成國際領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和平臺，形成國際先進的技術(shù)及產(chǎn)業(yè)體系；到本世紀中葉，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施全面支撐國民經(jīng)濟與社會發(fā)展，綜合實力邁入世界前列”，從關(guān)鍵技術(shù)自主安全和新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用兩個角度推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“感、傳、支、用”四個層面發(fā)展的技術(shù)路線，為我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)落地與實施提供參考。

發(fā)表于：1/19/2022

工控編程編譯工具應(yīng)用現(xiàn)狀分析及展望[其他][其他]

為實現(xiàn)國家關(guān)鍵基礎(chǔ)工控設(shè)備自主化戰(zhàn)略，部分國產(chǎn)品牌先后推出了全國產(chǎn)化自主安全PLC。雖然這些國產(chǎn)品牌PLC的核心芯片、操作系統(tǒng)、編程軟件工具都實現(xiàn)了國產(chǎn)自主化，但其功能、性能與國外品牌PLC相比具有較大差距，尤其是PLC編程軟件工具，PLC的功能全部是通過編程軟件工具來實現(xiàn)的，編程軟件工具作為PLC的核心組件之一尤為重要。在對國內(nèi)外編程工具現(xiàn)狀分析的基礎(chǔ)上，對國產(chǎn)自主開發(fā)的編程工具進行對比和探討，并分析了目前國產(chǎn)自主安全編程工具的瓶頸，提出了一些關(guān)鍵技術(shù)和研究建議。

發(fā)表于：1/19/2022

一種去中心化的域名服務(wù)本地化模型[其他][其他]

域名系統(tǒng)(Domain Name System，DNS)作為管理網(wǎng)絡(luò)空間資源名稱與IP對應(yīng)關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，在提供廣泛的域名解析服務(wù)的同時，也存在性能和安全隱患。針對傳統(tǒng)DNS系統(tǒng)的中心化樹狀層次結(jié)構(gòu)引起的對根域名服務(wù)器的嚴重依賴以及可能導(dǎo)致的系統(tǒng)脆弱性，設(shè)計了一種去中心化的域名服務(wù)本地模型，通過在去中心化互聯(lián)模型中整合多源數(shù)據(jù)，重構(gòu)域名信息解析優(yōu)先級記錄和相應(yīng)存活時間，以保證域名數(shù)據(jù)的唯一性及高優(yōu)先級；同時基于本地數(shù)據(jù)記錄重構(gòu)模型實現(xiàn)域名解析的快速響應(yīng)，形成本地DNS數(shù)據(jù)記錄重構(gòu)模型和域名解析服務(wù)模型，實現(xiàn)快速、準確、可靠的域名解析服務(wù)。

發(fā)表于：1/19/2022

一種基于局部平均有限差分的黑盒對抗攻擊方法[其他][其他]

在黑盒攻擊領(lǐng)域，目前主流方法是利用對抗樣本遷移性實現(xiàn)對抗攻擊，然而此類方法效果不佳。為此提出一種基于訪問的黑盒攻擊方法，此方法運用有限差分法直接估計樣本在目標(biāo)模型中的損失函數(shù)梯度。為提高攻擊效率，算法在兩方面進行優(yōu)化：第一，在估計梯度時，固定區(qū)域內(nèi)使用平均像素值代替區(qū)域所有像素值進行有限差分，從而每個區(qū)域只需計算一次梯度；第二，在迭代生成對抗樣本時，提出復(fù)用多代梯度生成對抗擾動的思想，顯著減少攻擊迭代次數(shù)。經(jīng)過大量實驗驗證，在MNIST、CIFAR-10和ImageNet中迭代的非目標(biāo)攻擊分別獲得了99.8％、99.9％和85.8％的攻擊成功率，領(lǐng)先當(dāng)今大多數(shù)黑盒攻擊算法。

發(fā)表于：1/19/2022

基于Canopy-Kmeans算法的電力企業(yè)流量數(shù)據(jù)分析研究[其他][其他]

針對電力企業(yè)關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)易遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊的現(xiàn)象，基于各業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)下已有的網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備，通過輔助設(shè)備采集流量數(shù)據(jù)，采用Canopy-Kmeans算法進行數(shù)據(jù)分析研究。首先通過實驗證明了Canopy-Kmeans算法在處理流量數(shù)據(jù)時，相比傳統(tǒng)K-means算法，具有更好的聚類效果，準確率提高約11%；然后以采集到的電力關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)的流量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于Canopy-Kmeans算法進行挖掘分析實驗，完成相同類型流量數(shù)據(jù)的聚類，分析出攻擊流量與業(yè)務(wù)流量的特征項，排除部分誤報信息，合理開展網(wǎng)絡(luò)安全防護工作。

發(fā)表于：1/19/2022

基于人臉識別的安全驗證技術(shù)研究[其他][其他]

隨著人工智能和光學(xué)成像器件的蓬勃發(fā)展，基于先進的硬件基礎(chǔ)和深度學(xué)習(xí)算法，人臉識別技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，特別是在金融領(lǐng)域，能高效地完成刷臉登錄、支付、驗證等服務(wù)，極大地節(jié)省了人力成本和用戶的時間成本，并且憑借著其非接觸性、易采集性、方便性、穩(wěn)定性和獨特性等優(yōu)點在眾多生物識別技術(shù)中脫穎而出，但是其安全性也成為人臉識別在應(yīng)用的過程中最大的瓶頸問題，可能危機生物信息安全甚至國家安全。因此著力于提高人臉識別技術(shù)的抗攻擊能力和安全驗證技術(shù)刻不容緩?；铙w檢測技術(shù)在人機交互和視頻監(jiān)控領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，能較好地解決這一問題。該技術(shù)能有效地辨別人臉圖像是否為真實人臉，并結(jié)合人臉識別系統(tǒng)，提高安全性和可靠性。通過對目前已有的活體檢測技術(shù)進行總結(jié)分析，對人臉識別的安全性進行驗證。

發(fā)表于：1/19/2022

聯(lián)邦學(xué)習(xí)在金融數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的研究與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

近年來，金融領(lǐng)域明文數(shù)據(jù)流通所引起的數(shù)據(jù)泄露問題日漸突出，傳統(tǒng)的跨機構(gòu)數(shù)據(jù)融合的機器學(xué)習(xí)方式面臨著新的問題與挑戰(zhàn)。因此，立足于金融數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，從用戶隱私和數(shù)據(jù)安全角度出發(fā)，概述聯(lián)邦學(xué)習(xí)理論并深入分析其目前在金融行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀，指出現(xiàn)有的聯(lián)邦學(xué)習(xí)還存在通信效率低、數(shù)據(jù)異構(gòu)性突出等問題。最后提出健全聯(lián)邦學(xué)習(xí)標(biāo)準體系、時刻關(guān)注監(jiān)管要求等建議，為推動聯(lián)邦學(xué)習(xí)在金融數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域中的合法應(yīng)用提供參考性意見。

發(fā)表于：1/19/2022

12V鉛酸電池即將退出市場？[電源技術(shù)][汽車電子]

沒錯，汽車12V 鉛酸電池即將退出市場。歐洲已頒布法令，2030 年之后，所有新車均不再使用鉛酸電池，這給 OEM 廠商尋找替代解決方案帶來了極大的挑戰(zhàn)。雖然這似乎是一項艱巨的任務(wù)，但它也可帶來巨大的機遇，不僅可消除對環(huán)境有害的電池，同時還可減輕車輛重量并提高整體效率。

發(fā)表于：1/18/2022

我們盯上了 Sparrow：非授權(quán)用戶如何利用無線基礎(chǔ)設(shè)施進行隱蔽通信[測試測量][5G]

我們發(fā)現(xiàn)了一種新方法能夠利用 LTE 和 5G 中的 MAC 層協(xié)議，通過使用其他人的網(wǎng)絡(luò)進行遠程通信。這個新發(fā)現(xiàn)的 LTE/5G MAC 層協(xié)議標(biāo)準中的漏洞很可能會影響到其他的無線寬帶標(biāo)準。該漏洞可讓未經(jīng)授權(quán)的設(shè)備通過服務(wù)提供商的基礎(chǔ)設(shè)施匿名交換短消息。雖然目前它對 Wi-Fi 網(wǎng)絡(luò)的影響還不是很大，但是隨著蜂窩覆蓋范圍從一個房間擴展到更遠距離，它必將成為一個值得關(guān)注的大問題。

發(fā)表于：1/18/2022

ADC/DAC IC上的集成強化型DSP改進寬帶多通道系統(tǒng)[EDA與制造][工業(yè)自動化]

過去幾十年來，無線系統(tǒng)通道數(shù)和帶寬一直穩(wěn)步增長。對數(shù)據(jù)速率和系統(tǒng)整體性能的要求成為這些現(xiàn)代電信、雷達和儀器儀表系統(tǒng)發(fā)展的驅(qū)動因素。但與此同時，這些要求也加大了電源封裝和系統(tǒng)的復(fù)雜度，使功率密度和組件級別的功能變得更為重要。

發(fā)表于：1/17/2022

借助VisionPro Deep Learning 開啟外觀瑕疵檢測的無人化之路[EDA與制造][工業(yè)自動化]

借助VisionPro Deep Learning 開啟外觀瑕疵檢測的無人化之路為徹底解決檢測難題，提升工廠自動化生產(chǎn)水平，F(xiàn)IT在與多家視覺檢測解決方案供貨商了解溝通后，決定引進基于深度學(xué)習(xí)算法的AI檢測技術(shù)?？的鸵曌鳛槿蛑臋C器視覺解決方案供貨商，與FIT合作已久。經(jīng)過調(diào)研，F(xiàn)IT發(fā)現(xiàn)，康耐視基于深度學(xué)習(xí)算法的VisionPro Deep Learning，在其綜合檢測能力、開發(fā)周期等各方面性能上，非常貼合FIT自動化生產(chǎn)線的檢測要求。

發(fā)表于：1/17/2022

【技術(shù)大咖測試筆記系列】之十一：使用鎖定熱成像技術(shù)加快故障分析[測試測量][工業(yè)自動化]

鎖定熱成像技術(shù)是一種有源熱成像技術(shù)，用來分析微電子器件或比較常用的材料樣本，以檢測缺陷、損壞，或表征潛在的鑄造問題。LiT允許使用紅外熱成像攝像機，無接觸測量表面溫度。之所以叫“鎖定”，是因為攝像機的采集速率必須與電路激發(fā)同步。

發(fā)表于：1/13/2022

狀態(tài)監(jiān)控(CbM)技術(shù)如何以更高能效實現(xiàn)海水淡化[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

如果我們可以飲用海水，會怎么樣？這將對農(nóng)業(yè)、可持續(xù)發(fā)展和全球生活質(zhì)量產(chǎn)生巨大影響，但對能源的需求同樣也很大。海水淡化技術(shù)非常耗電，且實施起來往往需要花費大量的時間和資源。

發(fā)表于：1/12/2022

ADAS工程師需了解的新NCAP雷達要求[微波|射頻][汽車電子]

NCAP標(biāo)準因地區(qū)而異；在美國，NCAP由國家公路交通安全管理局（又稱為NHTSA）管理，而全球NCAP則是一個集中型組織。但是，所有組織都有著共同的目標(biāo)：設(shè)定標(biāo)準來提高汽車和駕駛安全性。這些組織提供0-5星的評級來幫助消費者在購買新車時做出明智決策。

發(fā)表于：1/12/2022