液力加压器结构优化及室内试验设计

为了解决液力加压器存在的加钻压能力不足、密封结构易失效、现场使用寿命短、钻速提升不明显等问题。优化液力加压器结构,加入密封短节,采用组合密封结构,配合浮动式平衡环,构成实时润滑腔,大幅提升密封性能和使用寿命。建立简易加钻压模型,通过压差计算分析表明,单向阀的设计实现了双重加钻压效果,在井底形成了脉冲射流效果,改善了加钻压及破岩方式,保证液力加压器的可靠性,并有效提升机械钻速。     

面向深度模型的对抗攻击与对抗防御技术综述

深度学习技术已广泛应用于图像分类和目标检测等计算机视觉核心任务,并取得了瞩目的进展。然而,深度学习模型因其高度的复杂性与内在的不确定性,极易成为对抗样本攻击的靶标。攻击者巧妙地利用数据中细微的、精心设计的扰动,诱导模型以极高的置信度输出错误结果,此类对抗样本对实际应用场景中模型的可靠性及安全性构成了严峻的挑战与潜在威胁。例如,攻击者可利用对抗眼镜误导人脸识别系统,导致身份误判,进而实施非法入侵、身份冒用等威胁公共安全和个人隐私的行为;也可对自动驾驶系统的监控数据添加对抗噪声,虽不破坏交通工具本身特征,却可能导致漏检重要交通工具,引发交通混乱甚至事故,造成严重后果。本文旨在梳理当前对抗攻击与对抗防御技术的研究现状。具体而言,内容涵盖以下三个方面：1）在概述对抗样本基本概念和分类的基础上,剖析了多种对抗攻击的形式和策略,并举例介绍了具有代表性的经典对抗样本生成方法;2）阐述对抗样本的防御方法,从模型优化、数据优化和附加网络三个方向系统梳理了当前提高模型对抗鲁棒性的各类算法,分析了各类防御方法的创新性和有效性;3）介绍对抗攻击和对抗防御的应用实例,阐述了大模型时代对抗攻击和防御的发展现状,分析了在实际应用中遇到的挑战及解决方案。最后本文对当前对抗攻击与防御方法进行了总结分析,并展望了该领域内未来的研究方向。     

基于深度强化学习的舰船导弹目标分配方法

针对对抗环境下的海上舰船防空反导导弹目标分配问题,本文提出了一种融合注意力机制的深度强化学习算法.首先,构建了舰船多类型导弹目标分配模型,并结合目标多波次拦截特点将问题建模为马尔可夫决策过程.接着,基于编码器-解码器框架搭建强化学习策略网络,融合多头注意力机制对目标进行编码,并在解码中结合整体目标和单个目标编码信息实现舰船可靠的导弹目标分配.最后,对导弹目标分配收益、分配时效以及策略网络训练过程进行了仿真实验.实验结果表明,本文方法能生成高收益的导弹目标分配方案,相较于对比算法的大规模决策计算速度提高10％～94％,同时其策略网络能够快速稳定收敛.     

面向大语言模型的越狱攻击与防御综述

大语言模型(Large Language Models,LLMs)由于其出色的性能表现而在各个领域被广泛使用,但是它们在面对精心构建的越狱提示时,往往会输出不正确的内容,由此引发了人们对其伦理问题和道德安全的担忧。攻击者可以在没有了解模型内部结构及安全机制的情况下,通过设计特定的提示语句引发模型生成不恰当的内容。相关领域的专业研究者在分析LLMs的潜在脆弱性后,甚至可以产生人类难以发现,并且越狱成功率极高的自动化越狱攻击方法。为了阻止LLMs的恶意越狱攻击,研究者们提出覆盖LLMs训练到部署全生命周期的防御方法以加强模型的安全性。然而,目前对于大语言模型的综述工作主要集中在越狱攻击方法,并且没有对这些技术手段的特性及关系进行详细分析。此外,对评测基准总结的忽视也限制了该领域的蓬勃发展。因此,本文拟对现有的越狱攻击与防御方法进行全面的回顾。具体而言,我们首先介绍了大语言模型与越狱攻击的相关概念及原理,解释了越狱攻击在模型安全领域的重要性和它对大型语言模型的潜在威胁。接着,从攻击的生成策略回顾了现有的越狱攻击方法,并分析了他们的优缺点,如这些攻击策略如何利用模型的漏洞来实现攻击目标。然后,本文总结了围绕LLMs各个阶段的防御策略,并提供了一个全面的评测基准,详细介绍了如何评估这些防御策略的有效性。最后结合当前面临的挑战,我们对LLMs越狱攻防的未来研究方向进行了总结和展望,指出了未来研究中需要关注的关键问题和潜在的研究方向,以促进大模型的安全与可靠性发展。     

Markov微分博弈模型及其在网络安全中的应用

当前基于博弈理论的网络安全研究成果难以应用于实时、连续、随机对抗的网络攻防过程.本文针对网络安全防御的实时性和网络状态变化的随机性,基于动态、实时对抗的视角分析攻防行为,在结合微分博弈模型和Markov决策方法的基础上进行扩展,构建Markov攻防微分博弈模型,分析具有多个阶段且每阶段持续时间较短的攻防过程;提出多阶段博弈均衡解计算方法,设计多阶段最优防御策略选取算法.仿真实验结果表明,模型和算法有效且可行.     

一种16位110 dB无杂散动态范围的低功耗SAR ADC

该文设计了一款16位、转换速率为625 kS/s的逐次逼近寄存器型模数转换器（SAR ADC）。改进的采样保持电路结构,优化了采样线性度和噪声性能。采用分段结构设计电容型数模转换器并使用混合方式的电容切换方案,减小面积和能耗。利用扰动注入技术提升ADC的线性度。比较器采用两级积分型预放大器减小噪声,利用输出失调存储技术及优化的电路设计减小了比较器失调电压和失调校准引入的噪声,优化并提升了比较器速度。芯片采用CMOS 0.18 μm工艺设计和流片,ADC核心面积为1.15 mm²。测试结果表明,在1 kHz正弦信号输入下,ADC差分输入峰峰值幅度达8.8 V,信纳比为85.9 dB,无杂散动态范围为110 dB,微分非线性为−0.27/+0.32 LSB,积分非线性为−0.58/+0.53 LSB,功耗为4.31 mW。     

面向AI系统的攻击与防御方法研究

近年来,随着计算机硬件算力的大幅提升和算法的快速发展,人工智能(artificial intelligence,AI)在图像识别、汽车自动驾驶、辅助医疗诊断等多个领域取得显著的优势。然而,在AI系统运行的每个环节都有可能遭受来自外部的安全威胁。在数据收集阶段,基于AI 的运算系统容易受到传感器欺骗攻击;在数据预处理阶段,智能模型容易受到数据缩放攻击; 在模型的训练和推理阶段,系统容易受到数据投毒攻击和对抗攻击。为了更好地应对AI系统的潜在威胁,首先回顾AI安全问题的挑战和最新的研究进展,以AI系统生命周期为依据, 分阶段阐述系统所面临的安全威胁以及应对策略。在此基础上,概述了AI安全的总体架构。 最后,讨论了未来AI系统所面临的挑战。     

预警信息引导条件下雷达最优搜索空域研究

提出了一种基于预警引导信息的弹道导弹防御跟踪制导雷达搜索空域最优划分模型,从搜索空域的静态划分和动态更新2个方面同时进行最优化,实现了弹道目标高速运动条件下,跟踪制导雷达对目标分布区域的连续有效覆盖,提高了雷达对目标的截获性能。最后给出了仿真结果,验证了该方法的有效性。     

浅谈如何加强现代远程教育学生的学籍管理

现代远程教育的学籍管理具有与其他高校大体相同的内容和特点,同时又有其独特的复杂性。因此,加强现代远程教育的学籍管理应从以下几方面着手:一是加强学籍管理的制度化和政策性管理;二是加强档案管理的规范化和科学化;三是加强与相关部门的沟通与协调;四是加强对学籍管理人员的培训。     

Wound-induced changes in root and shoot jasmonic acid pools correlate with induced nicotine synthesis inNicotiana sylvestris spegazzini and comes

Leaf damage by herbivores inNicotiana sylvestris Spegazzini and Comes (Solanaceae) produces a damage signal that dramatically increasesde novo nicotine synthesis in the roots. The increased synthesis leads to increases in whole-plant nicotine pools, which in turn make plants more resistant to further herbivore attack. Because signal production and the response to the signal occur in widely separated tissues, the speed with which different damage signals exit a damaged leaf can be studied. We propose that electrical damage signals should exit a leaf faster (less than 60 min) than chemical damage signals. Excision of a leaf induces a smaller increase in nicotine production than does puncture damage, so we examined our proposition by excising previously punctured leaves at 1, 60, and 960 min after leaf puncture and quantifying the induced whole-plant nicotine pools six days later when the induced nicotine production had reached a maximum. Significant induced nicotine production occurred only if punctured leaves were excised more than 1 hr after puncture, which is consistent with the characteristics of a slow-moving chemical signal rather than a fast-moving electrical signal. We explore the nature of the chemical signal and demonstrate that additions of 90µg or more of methyl jasmonate (MJ) in an aqueous solution to the roots of hydroponically grown plants inducede novo nicotine synthesis from¹⁵NO₃ in a manner similar to that induced by leaf damage. We examine the hypothesis that jasmonic acid (JA) functions in the transfer of the damage signal from shoot to root. Using GC-MS techniques to quantify whole-plant JA pools, we demonstrate that leaf damage rapidly (<0.5 hr) increases shoot JA pools and, more slowly (<2 hr), root JA pools. JA levels subsequently decay to levels found in undamaged plants within 24 hr and 10 hr for shoots and roots, respectively. The addition of sufficient quantities (186µg) of MJ in a lanolin paste to leaves from hydroponically grown plants significantly increased endogenous root JA pools and increasedde novo nicotine synthesis in these plants. However, the addition of 93µg or less of MJ did not significantly increase endogenous root JA pools and did not significantly affectde novo nicotine synthesis. We propose that wounding increases shoot JA pools, which either directly through transport or indirectly through a systemin-like signal increase root JA pools, which, in turn, stimulate root nicotine synthesis and increase whole-plant nicotine pools.