Jun, 2024

人工智能机器人中数字孪生系统的隐私攻击综述

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TL;DR通过整合人工智能 / 机器学习（AI / ML）和数字孪生（DT）技术，工业 4.0 见证了复杂机器人的崛起。本文调查了针对 AI 和 DT 模型启用机器人的隐私攻击。讨论了 ML 模型的渗透和数据泄露，以及从一阶模型（如基于物理的模型）中提取模型的潜在能力。我们还讨论了 DT 集成机器人的设计考虑，涉及 ML 模型训练、负责任的 AI 和 DT 保障、数据治理和道德考虑对这些攻击的有效性的影响。我们主张一个可信的自治途径，强调将机器人、人工智能和数字孪生技术与强大的道德框架和可靠性原则相结合，以实现安全可靠的 AI 机器人系统。
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发现论文，激发创造
  • 一种针对数字孪生的白盒对抗攻击

    本文研究了基于机器学习 / 深度学习方法构建的数字孪生 (Cyber Physical System) 系统的易受到对抗性攻击的情况并给出了相关案例。

    Oct, 2022

  • 数字孪生：从概念到实践

    本文提出了一个数字化框架，通过权衡每个层次的利弊，制定数字孪生系统的评价标准，评估所选数字孪生系统对组织流程、策略和价值创造的影响，来帮助实践者选择数字孪生系统中的适当复杂度，同时提出数字孪生系统能提供诸如预测、模拟、人工智能和机器学习等新兴能力的误用选择可能带来的风险。三个实际案例证明了该框架的应用和实用性。

    Jan, 2022

  • 基于人工智能的数字孪生及其在网络安全中的应用综述

    人工智能在提供各行业数字双胞胎版本的网络安全方面的作用以及与这些版本相关的风险进行了调查研究，从而为研究人员和其他对网络安全和数字安全感兴趣的人提供了一份路线图。

    Nov, 2023

  • AI 与数字孪生的相互作用：构建数据驱动和模型驱动方法之间的桥梁

    数字孪生网络在网络编排、资源管理和人工智能模型训练及智能推理等方面具有重要作用，是实现 6G 网络的关键技术之一。本文探讨数字孪生网络与人工智能相互促进的机制，并为探索数字孪生网络与人工智能的未来研究方向提供参考。

    Sep, 2022

  • 人工智能机器人的安全考虑：当前方法、挑战和机会的调查

    本文针对 AI - 机器人系统中的安全问题进行了综合调查和分类，考虑了攻击面、伦理和法律问题以及人机交互安全等领域，旨在提供对这些领域的整体理解以增强 AI - 机器人系统的安全性。

    Oct, 2023

  • 基于图像的深度学习技术对智能数字孪生的综述

    通过持续数据同化，智能数字孪生系统（SDTs）在多个领域中使用图像数据观察和学习系统行为，并控制其行为，从而提高复杂系统的性能优化。本文聚焦于不断同化物理系统中的图像数据来发展基于图像的 SDTs 的各种方法及相关挑战，并讨论了设计和实现 DL 模型用于 SDTs 所面临的挑战，包括数据采集、处理和解释等方面。此外，还提供了关于发展新的基于图像的 DL 方法以构建稳健 SDTs 的未来方向和机会，包括利用生成模型进行数据增强，开发多模态 DL 模型，以及探索与 5G、边缘计算和物联网等其他技术的融合。本文描述了基于图像的 SDTs，使得数字孪生系统（DT）的范式能够在广泛的领域得到更广泛的应用，并开发新的方法以提高 SDTs 在复制、预测和优化复杂系统行为方面的能力。

    Jan, 2024

  • 数字孪生的新视角：为实体赋予智能和代理能力

    将数字孪生作为赋予智能和机构的实体的方式，可以避免混淆，人性化概念，并讨论数字孪生的智能程度、角色和责任，以及为数字孪生设定长期方向。

    Oct, 2022

  • 工业网络的数字孪生本地化人工智能驱动服务架构

    互联需求的剧增导致物联网（IoT）传感器过量。为了满足大规模网络的管理需求，如准确的监测和学习能力，数字孪生是关键驱动因素。然而，由于物联网网络的连续连接要求，目前对数字孪生的实施尝试仍然不足。为了应对这些挑战，我们提出了一种数字孪生本地 AI 驱动的服务架构，以支持物联网网络概念。在提出的数字孪生本地架构中，我们实现了基于 TCP 的数据流水线和基于强化学习的学习模型。我们将该架构应用于物联网网络的一个广泛概念，即车联网。我们测量了我们提出的架构的效率，并注意到由于基于 TCP 的数据流水线而节约了约 30％的处理时间。此外，我们通过应用多种学习速率组合来测试学习模型的性能，并强调最成功的模型。

    Nov, 2023

  • 数字孪生在自主驾驶机动系统中的应用探索 —— 新的移动时代

    本篇论文提供了数字孪生在自主车辆工业中的系统评述，重点强调了准确的数据收集、实时分析和高效的模拟能力，以此来提高性能和可靠性，同时探讨了数字孪生的技术挑战和中心技术，并对在智慧城市中自主车辆所使用的不同方法进行了对比分析，最后讨论了数字孪生在自主车辆行业中的应用挑战和限制。

    May, 2023

  • 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