15、自动驾驶系统的博弈:论联网自动驾驶汽车的交互攻击

自动驾驶系统的博弈:论联网自动驾驶汽车的交互攻击

1. 引言

联网自动驾驶汽车(CAVs)作为复杂的数字系统,存在着网络安全漏洞。黑客可利用通信渠道控制车辆的转向和速度等操作,也能通过发射干扰信号或修改环境(如操纵路标)来操纵传感器功能。鉴于攻击可能带来的安全和交通混乱风险,负责任地解决网络安全问题是自动驾驶社会技术系统的道德义务。

本文探讨了一种针对CAVs的攻击方式,它不利用计算漏洞和传感器限制,而是通过“博弈”驾驶系统间接控制其操作。我们将这种恶意接管定义为交互攻击,并探索降低相关风险的方法。

2. 自动驾驶中的网络安全:黑客攻击、传感器干扰和交互攻击

自动驾驶技术融合了机械工程和计算机科学,需应对两个领域的安全问题。CAVs存在诸多网络安全问题,与其他在线计算设备一样易受黑客攻击。其复杂的自动驾驶系统存在大量漏洞,恶意利用这些漏洞会带来巨大安全威胁,可能导致远程操控车辆、造成大规模交通混乱或伤害乘客和其他道路使用者。

网络安全与保护道路使用者的人身安全密切相关,具有明显的伦理意义。利益相关者有义务通过合理手段降低安全风险,工程师、设计师等有责任识别、预防和减轻网络安全风险。

目前识别出的大多数威胁涉及通过软件操纵或传感器干扰攻击系统组件。例如,拒绝服务(DoS)攻击可远程控制刹车、加速和转向;雷达、激光雷达和摄像头等传感器易受干扰信号影响;还可通过篡改环境元素间接攻击系统,如超声波传感器易受隐形攻击,交通标志可被修改以影响CAV行为。针对这些直接攻击的对策理论上可增强系统安全性和传感器弹性。

然而,系统行为也可通过交互进行操纵。交互攻击无法通过上述对策解决,即使是最安全的软件和最具弹性的传

【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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先看效果: https://pan.quark.cn/s/7baef05d1d08 在信息技术范畴内,语音识别是一项核心的技术,它赋予计算机或设备解析和处理人类语音输入的能力。 本研究项目运用了MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)与VQ(Vector Quantization)算法,借助VC++6.0的MFC(Microsoft Foundation Classes)库,开发出一个图形用户界面(GUI),从而达成基础的语音识别功能。 接下来将具体分析这些技术及其应用。 **MFCC特征提取**MFCC是语音信号处理中的一个标准方法,用于将复杂的语音波形转换成一组便于处理的数据参数。 MFCC模拟人类听觉系统对声音频率的感知模式,通过梅尔滤波器组对声音频谱进行分段处理,进而计算每个滤波器组的倒谱系数。 该过程包含以下环节:1. **预加重**:旨在削弱人声的低频响应部分,同时增强高频成分的强度。 2. **分帧和窗函数**:将语音信号分割成多个短时帧,并应用窗函数以降低帧与帧之间的相互干扰。 3. **梅尔尺度滤波**:采用梅尔滤波器组对每一帧进行剖析,获取梅尔频率谱。 4. **取对数**:鉴于人耳对声音强度的感知呈现非线性特征,因此对梅尔频率谱取对数操作以更好地符合人类听觉系统。 5. **离散余弦变换(DCT)**:对对数谱实施DCT运算,提取主要特征,通常选取前12-20个系数作为MFCC特征。 6. **动态特性**:为了捕捉语音的时域变化特征,还可计算MFCC特征的差分值和二阶差分值。 **VQ识别算法**VQ是一种数据压缩方法,在语音识别领域中常用于特征矢量的量化处理。 其基本理念是将高维度的MFCC特征向量映射到一个小型、预...
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