Apr, 2022

面向安全感知的电子设计自动化中的人工智能综述和展望

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TL;DR本文总结了当前硬件设计中人工智能和机器学习技术的应用现状以及挑战，针对电路设计存在的安全问题，提出了安全意识 CAD/EDA 的研究方向和需求。
artificial intelligencemachine learninghardware designintegrated circuitssecurity
发现论文，激发创造
  • 电子设计自动化的机器学习：一份概览

    本文全面评述了现有机器学习技术在电子设计自动化领域的应用，分别从电子设计自动化的层次进行组织。

    Jan, 2021

  • 保障数字世界安全：利用人工智能（AI）提供恶意软件和入侵检测保护智能基础设施和数字产业

    本研究探讨基于人工智能的网络威胁检测以保护我们的现代数字生态系统，主要关注评估基于机器学习的分类器和集成模型，用于异常恶意软件检测和网络入侵检测，并探讨如何将这些模型整合到网络安全、移动安全和物联网安全的环境中。讨论重点是在企业系统和 IT 基础设施中部署和整合 AI 增强的网络安全解决方案的挑战，以及克服这些挑战的选择。最后，本文提供了未来研究方向，以进一步增强我们现代数字产业、基础设施和生态系统的安全性和韧性。

    Oct, 2023

  • 构建可靠的深度学习系统

    介绍了人工智能技术的广泛应用和存在的问题，并提出了对 “AI 工程” 学科的需求，探讨了相关概念和需要解决的关键挑战。

    Oct, 2019

  • 推进保证人工智能和机器学习能力的研究与开发

    人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在开发新型防御和情报能力方面已变得越来越重要。A2I 攻击旨在欺骗和操纵 AI/ML 模型，因此 AI/ML 模型必须能够抵御这些攻击。A2IWG 旨在通过在美国国防部和情报机构之间建立协作环境，通过新的 A2I/AML 防御手段，推动确保 AI/ML 能力的研究和开发，并针对具体挑战，重点关注 AI 可信鲁棒性，AI 系统安全性和 AI/ML 架构漏洞。

    Sep, 2020

  • 工业应用中人工智能的安全性和安全性方面

    本文讨论机器学习中的安全和安保问题，主要涉及神经网络分类、视觉应用和预测性维护等领域，指出了其中存在的安全和安保漏洞，为推广该技术提供了风险评估的方法。

    Jul, 2022

  • AAAI 2022 年人工智能网络安全 (AICS) 研讨会会议录

    本文讨论了人工智能在网络安全领域的应用，探讨了 AI 面临的挑战，以及在实践中普及 AI 的原因和现实难点。

    Feb, 2022

  • 物联网安全的机器学习和深度学习方法调研

    本文介绍了物联网系统中的安全问题以及现有的安全方法不足的问题，提出了如何利用机器学习和深度学习方法改进物联网系统安全的方案，并综述了各种机器学习和深度学习方法在物联网安全中的优缺点以及未来的研究方向。

    Jul, 2018

  • 机器学习中安全与隐私科学的探索

    ML 在安全性方面存在漏洞，提出威胁模型并对攻击进行分类，探究了模型准确性与抗敌对操作的关系。

    Nov, 2016

  • 物联网安全中的机器学习：现有解决方案与未来挑战

    本文系统评估了物联网网络的安全需求、攻击向量和现有安全解决方案，探索了应用机器学习和深度学习技术来解决物联网网络不同安全问题的现有解决方案，并讨论了基于当前文献中现有解决方案的基础上，ML 和 DL 为基础的 IoT 安全的未来研究方向。

    Mar, 2019

  • 人工智能的系统挑战：伯克利视角

    该论文探讨了人工智能的发展带来的挑战，提出了在系统、架构和安全方面的研究方向，以解决 AI 技术存储和处理数据量的限制，并提高数据隐私保护，以便这一技术能够更好地改善人们的生活和社会。

    Dec, 2017