在本文中，我们提出了一个声学侧通道攻击，该攻击利用智能手机麦克风记录了操作中的机器人来利用声音的声学特性来指纹机器人的动作。在这项工作中，我们考虑了仅配备其智能手机麦克风的机器人系统（例如技术人员或机器人操作员）的物理接近（例如技术人员或机器人操作员）的可能性。通过声学侧渠道，我们证明，确实有可能不仅可以在3D空间内的单个机器人运动，而且还可以进行运动模式，这些运动模式可能导致运动的目的（即手术机器人正在进行的手术程序），因此导致潜在的侵犯隐私行为。经过评估，我们发现可以用大约75％的精度将单个机器人运动刻印出来，并以更细粒度的移动元数据（如距离和速度）稍微降低。此外，工作流程的整体精度约为62％，可以重建工作流程，并具有更复杂的动作，例如采摘或包装，以几乎完美的精度重建。除此之外，在某些环境（例如手术环境）中，可以通过VOIP记录和传输音频，例如教育/教学目的或远程远程医疗。这里的问题是，即使采用了VoIP通信，同一攻击也能否成功，并且数据包损耗如何影响捕获的音频和攻击的成功？使用智能手机捕获的普通音频的声音的相同特征，指纹识别VoIP样品的攻击准确性为90％，而没有使用VoIP编解码器的基线比基线高15％。这打开了有关匿名通信的新研究问题，以通过VoIP通信网络保护机器人系统免受声学侧渠道攻击。
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连接的遥控机器人系统在确保以高度准确性和低误差范围进行操作工作流程中起着关键作用。近年来，已经提出了各种攻击，这些攻击是从网络领域积极针对机器人本身的。但是，很少关注被动攻击者的能力。在这项工作中，我们研究了内部对手是否可以通过射频侧通道准确地指纹机器人运动和操作仓库工作流程。使用SVM进行分类，我们发现对手可以至少具有96％精度的指纹单个机器人运动，在重建整个仓库工作流程时，可以提高到几乎完美的精度。
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互联机器人在行业4.0中起关键作用，为许多工业工作流提供了自动化和更高的效率。不幸的是，这些机器人可以将有关这些操作工作流程的敏感信息泄漏到远程对手。尽管存在在此类设置中使用端到端加密进行数据传输的任务，但被动对手完全有可能进行指纹和重建整个工作流程 - 建立对设施运作方式的理解。在本文中，我们研究了远程攻击者是否可以准确地指纹机器人运动并最终重建操作工作流程。使用神经网络方法进行交通分析，我们发现可以预测精度约为60％的TLS加密运动，在现实的网络条件下提高到近乎完美的精度。此外，我们还发现攻击者可以以类似的成功重建仓库工作流。最终，简单地采用最佳网络安全实践显然不足以阻止（被动）对手。
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自动柜员机（ATM）代表最常用的撤销现金系统。欧洲中央银行于2019年报告了110亿美元的现金提取和在欧洲ATM上装载/卸载交易。虽然ATM经历了各种技术演变，但个人识别号码（PIN）仍然是这些设备的最常见的认证方法。不幸的是，PIN机构容易通过安装在ATM附近的隐藏照相机进行的肩部冲浪攻击来捕获针脚垫。为了克服这个问题，人们习惯于另一方面覆盖打字。虽然这些用户可能相信这种行为足够安全，但无法防范提到的攻击，但对科学文献中的这种对策没有明确评估。本文提出了一种新的攻击，以重建被另一方面覆盖着键入的受害者进入的别针。我们考虑攻击者可以访问与目标相同品牌/型号的ATM引脚垫的设置。之后，攻击者使用该模型推断受害者在进入PIN的同时按下的数字。我们的攻击归功于精心选择的深度学习架构，可以从打字的手势和运动中推断出别针。我们运行详细的实验分析，包括58个用户。通过我们的方法，我们可以猜出三次尝试中的5位点引脚的30％ - 在阻塞卡之前通常允许的那些。我们还对78名用户进行了一项调查，该调查设法达到了相同的设置平均仅为7.92％的准确性。最后，除非整个键盘被屏蔽，否则我们评估了被证明的屏蔽反应。
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由于使用语音处理系统（VPS）在日常生活中继续变得更加普遍，通过增加商业语音识别设备等应用以及主要文本到语音软件，因此对这些系统的攻击越来越复杂，各种各样的，不断发展。随着VPS的用例快速发展到新的空间和目的，对隐私的潜在后果越来越危险。此外，不断增长的数量和越来越多的空中攻击的实用性使系统失败更可能。在本文中，我们将识别和分类对语音处理系统的独特攻击的安排。多年来，研究已经从专业，未标准的攻击中迁移，导致系统的故障以及拒绝服务更加普遍的目标攻击，这些攻击可以强迫对手控制的结果。目前和最常用的机器学习系统和深神经网络在现代语音处理系统的核心内部建立，重点是性能和可扩展性而不是安全性。因此，我们对我们来重新评估发展语音处理景观并确定当前攻击和防御的状态，以便我们可能会建议未来的发展和理论改进。
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第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。
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Music discovery services let users identify songs from short mobile recordings. These solutions are often based on Audio Fingerprinting, and rely more specifically on the extraction of spectral peaks in order to be robust to a number of distortions. Few works have been done to study the robustness of these algorithms to background noise captured in real environments. In particular, AFP systems still struggle when the signal to noise ratio is low, i.e when the background noise is strong. In this project, we tackle this problematic with Deep Learning. We test a new hybrid strategy which consists of inserting a denoising DL model in front of a peak-based AFP algorithm. We simulate noisy music recordings using a realistic data augmentation pipeline, and train a DL model to denoise them. The denoising model limits the impact of background noise on the AFP system's extracted peaks, improving its robustness to noise. We further propose a novel loss function to adapt the DL model to the considered AFP system, increasing its precision in terms of retrieved spectral peaks. To the best of our knowledge, this hybrid strategy has not been tested before.
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在本文中，我们评估了基于对抗示例的深度学习的AED系统。我们测试多个安全性关键任务的稳健性，实现为CNNS分类器，以及由Google制造的现有第三方嵌套设备，该模型运行自己的黑盒深度学习模型。我们的对抗示例使用由白色和背景噪声制成的音频扰动。这种干扰易于创建，以执行和再现，并且可以访问大量潜在的攻击者，甚至是非技术精明的攻击者。我们表明，对手可以专注于音频对抗性投入，使AED系统分类，即使我们使用少量给定类型的嘈杂干扰，也能实现高成功率。例如，在枪声课堂的情况下，我们在采用少于0.05白噪声水平时达到近100％的成功率。类似于以前通过工作的工作侧重于来自图像域以及语音识别域的对抗示例。然后，我们寻求通过对策提高分类器的鲁棒性。我们雇用了对抗性培训和音频去噪。我们表明，当应用于音频输入时，这些对策可以是分离或组合的，在攻击时，可以成功地产生近50％的近50％。
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深度学习技术的发展极大地促进了自动语音识别（ASR）技术的性能提高，该技术证明了在许多任务中与人类听力相当的能力。语音接口正变得越来越广泛地用作许多应用程序和智能设备的输入。但是，现有的研究表明，DNN很容易受到轻微干扰的干扰，并且会出现错误的识别，这对于由声音控制的智能语音应用非常危险。
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该研究使用数学建模和人类对象实验，探讨了新兴网络摄像头可能在多大程度上泄漏了可识别的文本和图形信息，从网络摄像头捕获的眼镜反射中闪闪发光。我们工作的主要目标是衡量，计算和预测随着网络摄像头技术在未来发展的可识别性因素，限制和阈值。我们的工作探索并表征了基于光学攻击的可行威胁模型，该模型使用视频帧序列上的多帧超级分辨率技术。我们在受控实验室设置中的模型和实验结果表明，可以重建和识别超过75％的屏幕文本，其高度高达10毫米，并使用720p网络摄像头进行重建和识别。我们进一步将此威胁模型应用于具有不同攻击者功能的Web文本内容，以找到可以识别文本的阈值。我们与20名参与者的用户研究表明，当今的720p网络摄像头足以让对手在大芬特网站上重建文本内容。我们的模型进一步表明，向4K摄像机的演变将使文本泄漏的阈值倾斜到流行网站上大多数标题文本的重建。除文本目标外，还针对具有720p网络摄像头的Alexa前100个网站的封闭世界数据集的案例研究显示，即使没有使用机器学习模型，也没有10个参与者的最高识别精度为94％。我们的研究提出了近期缓解，包括用户可以用来模糊视频流的眼镜区域的软件原型。对于可能的长期防御，我们主张采用个人反思测试程序来评估各种环境下的威胁，并证明遵循最少特权原则对隐私敏感的情况的重要性。
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。
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我们提出了一种使用嵌入式麦克风和扬声器来测量不同执行器特性的软气动执行器的感应方法。执行器的物理状态确定声音通过结构传播时的特定调制。使用简单的机器学习，我们创建了一个计算传感器，该传感器从声音录音中渗透相应的状态。我们在软气动连续执行器上演示了声传感器，并使用它来测量接触位置，接触力，对象材料，执行器通胀和执行器温度。我们表明该传感器是可靠的（六个接触位置的平均分类速率为93％），精确（平均空间精度为3.7毫米），并且可抵抗常见的干扰（如背景噪声）。最后，我们比较了不同的声音和学习方法，并以20毫秒的白噪声和支持向量分类器作为传感器模型获得最佳结果。
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可穿戴设备，不断收集用户的各种传感器数据，增加了无意和敏感信息的推论的机会，例如在物理键盘上键入的密码。我们彻底看看使用电拍摄（EMG）数据的潜力，这是一个新的传感器模式，这是市场新的，但最近在可穿戴物的上下文中受到关注，用于增强现实（AR），用于键盘侧通道攻击。我们的方法是基于使用Myo Armband收集传感器数据的逼真场景中对象攻击之间的神经网络。在我们的方法中，与加速度计和陀螺相比，EMG数据被证明是最突出的信息来源，增加了击键检测性能。对于我们对原始数据的端到端方法，我们报告了击键检测的平均平衡准确性，击键检测的平均高度高精度为52级，为不同优势密码的密钥识别约32％ 。我们创建了一个广泛的数据集，包括从37个志愿者录制的310 000次击键，它可作为开放式访问，以及用于创建给定结果的源代码。
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在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。
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窃取对受控信息的攻击，以及越来越多的信息泄漏事件，已成为近年来新兴网络安全威胁。由于蓬勃发展和部署先进的分析解决方案，新颖的窃取攻击利用机器学习（ML）算法来实现高成功率并导致大量损坏。检测和捍卫这种攻击是挑战性和紧迫的，因此政府，组织和个人应该非常重视基于ML的窃取攻击。本调查显示了这种新型攻击和相应对策的最新进展。以三类目标受控信息的视角审查了基于ML的窃取攻击，包括受控用户活动，受控ML模型相关信息和受控认证信息。最近的出版物总结了概括了总体攻击方法，并导出了基于ML的窃取攻击的限制和未来方向。此外，提出了从三个方面制定有效保护的对策 - 检测，破坏和隔离。
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由于相机已成为许多安全关键系统和应用中的关键部分，例如自主车辆和监视，因此大量的学术和非学术作品已经表现出对其主要成分的攻击 - 图像传感器。然而，这些攻击仅限于粗粒，并且通常是可疑的注射，因为光被用作攻击载体。此外，由于光学攻击的性质，它们需要对手和目标相机之间的视线。在本文中，我们提出了一种对CCD图像传感器的新型传感器信号注入攻击，因为它们用于专业，科学，甚至军事环境。我们展示了如何使用电磁散发来操纵CCD图像传感器捕获的图像信息，该图像信息具有粒度下降到各个像素的亮度。我们研究了我们攻击的可行性，然后展示其在自动条码扫描场景中的影响。我们的结果表明，注入的失真可以扰乱自动化视觉的智能系统。
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鲜花在从环境中去除乏味的情况下起着至关重要的作用。开花植物的生命周期涉及授粉，受精，开花，种子形成，分散和发芽。 Honeybees授粉了所有开花植物的75％。环境污染，气候变化，自然景观拆除等等，威胁着自然栖息地，从而不断减少蜜蜂的数量。结果，一些研究人员试图解决这个问题。将声学分类应用于蜂巢声音的记录可能是检测其中的变化的一种方式。在这项研究中，我们在记录的声音上使用深度学习技术，即顺序神经网络，卷积神经网络和经常性的神经网络，以从非季节的声音中分类蜜蜂的声音。此外，我们在一些流行的非深度学习技术中进行了比较研究，即支持向量机，决策树，随机森林和na \“ ive bayes，以及深度学习技术。还在合并的记录中验证了这些技术声音（25-75％的噪音）。
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第五代（5G）网络必须支持数十亿个异质设备，同时保证最佳服务质量（QoS）。这样的要求是不可能单独满足人类努力的，而机器学习（ML）代表了5G中的核心资产。然而，已知ML容易受到对抗例子的影响。此外，正如我们的论文所表明的那样，5G上下文暴露于另一种类型的对抗ML攻击，而现有威胁模型无法正式化。由于缺乏可用于对抗性ML研究的ML供电的5G设备，因此对此类风险的积极评估也有挑战性。为了解决这些问题，我们提出了一种新型的对抗ML威胁模型，该模型特别适合5G场景，不可知ML所解决的精确函数。与现有的ML威胁模型相反，我们的攻击不需要对目标5G系统的任何妥协，同时由于QoS保证和5G网络的开放性质仍然可行。此外，我们为基于公共数据的现实ML安全评估提供了一个原始框架。我们主动评估我们的威胁模型对5G中设想的ML的6个应用。我们的攻击会影响训练和推理阶段，可能会降低最先进的ML系统的性能，并且与以前的攻击相比，进入障碍较低。
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自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。
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