摘要：目前，基于人工智能目标检测技术的摄像头得到了广泛的应用．而在现实世界中，基于人工智能的目标检测模型容易受到对抗样本攻击．现有的对抗样本攻击方案都是针对早版本的目标检测模型而设计的，利用这些方案去攻击最新的YOLOv8目标检测器并不能取得很好的攻击效果．为解决这一问题，针对YOLOv8目标检测器设计了一个全新的对抗补丁攻击方案．该方案在最小化置信度输出的基础上，引入了EMA注意力机制强化补丁生成时的特征提取，进而增强了攻击效果．实验证明该方案具有较优异的攻击效果和迁移性，将该方案形成的对抗补丁打印在衣服上进行验证测试，同样获得较优异的攻击效果，表明该方案具有较强的实用性．

摘要：随着高性能、低功耗的嵌入式系统的广泛应用,具有安全保密功能的嵌入式产品将占有较大市场。本文围绕基于ARM615的AES算法设计实现,研究了AES的整体架构、设计原则、算法描述,并设计了具体的测试系统,利用RS232通讯实现PC机与ARM615系统的接口通信,通过调用相对独立的加解密模块实现数据的加解密运算,并实现了与PC机加解密结果的对比。

摘要：文章使用ZigBee无线数传模块DRF1605作为数据通信的核心模块,设计了一个小型的温度监控系统,可以远程与温度节点建立联系,设定温度和读取温度,实现了温度信号的检测与控制。设计方法简单快速、使用界面友好,通过分置在多个地点的ZigBee温度采集模块,可以方便地实现多点分布式温度信号的采集。

摘要：针对FBC分组密码算法软件实现效率低的问题,提出了一种FBC算法的FPGA(现场可编程门阵列,FPGA)硬件实现方案。首先,简要介绍了FBC算法工作原理。其次,将FPGA具有并行计算的特点与FBC算法结构相结合,采用模块化编程设计思想,使用有限状态机设计实现了FBC128-128加密算法。最后,在Xilinx Virtex5系列的XC5VFX100T芯片中运行结果表明,算法所使用的硬件资源为6795LUTs,在5ns时钟约束下加解密的吞吐率达到了522Mbps。

摘要：针对当前高校密码工程教育缺少有效的实验平台的问题,设计了基于通用密码安全芯片的软硬件结合的实验平台。以SoC技术为依托,平台硬件设计了安全控制器模块、ARM模块和FPGA模块三个部分。平台的软件设计遵循实践教学规律,构建了符合微软规范的CSP,并开发了若干实验例程。实践表明,该平台不仅让学生全面的掌握密码工程的相关知识,而且增强了学生的工程实践能力和创新能力。该实验平台对提升密码工程教学效果具有重要意义。

摘要：在国产FPGA芯片上设计并实现密码算法是服务于我国关键基础设施建设的一项举措。为探讨新型密码算法模块实现的可行性,基于国产FPGA芯片设计了一款可选算法引擎的硬件密码模块,该模块可集成于嵌入式系统中,基于SPI接口实现了两种分组密码算法引擎的自主选择以及多组数据的一次性加解密处理。在此基础上,对比分析了在国产FPGA实现的SM4算法引擎和uBlock算法引擎的性能,并将SM4算法部署在国内和国外两款同档次的FPGA芯片上,对两种芯片的性能等方面进行对比分析。实验结果可知,利用国产FPGA芯片实现硬件密码模块具有较好的可行性,为FPGA的国产化替代提供一定的借鉴经验。

摘要：我国教育已进入信息化2.0时代,人工智能、物联网、大数据等数字智能技术正在我国各级教育教学中得到快速应用和发展,为教学模式的转型提供了机遇。建构主义教育理论是近些年国内教学创新中应用的重要理论依据之一,它从认知心理学角度,不提倡“以教师为中心”的教学理念,认为知识的学习是通过学生作为主体与外界相互作用和刺激来达到对知识的建构,我国教育界结合我国教育国情提出了“教师为主导,学生为主体”的新建构主义教育理论,而现今快速发展的新信息技术手段为新建构主义理论的实现提供了智慧教学环境。本文在研究建构主义教育理论的基础上,分析了建构主义理论在我国教育教学创新中的应用价值,并从新建构主义教育理论角度,对智慧教育环境下的课前、课中、课后三个教学进程进行了教学手段的设计与实践,同时对课程思政的设计与评价给出了可能实施路径。

摘要：本文结合笔者在Matlab课程教学中的体会,论述了Matlab教学和任务驱动式教学法的特点,说明了将任务驱动式教学法整合到Matlab教学中的必要性,阐述了怎样在Matlab教学中实施任务驱动式教学法的四个阶段——任务设计、任务提出和分析、任务完成及任务完成评价,重点分析了应用任务驱动式教学法开展教学应注意的问题。

摘要：无线传感器网络(WSNs)节点部署的分散性以及节点本身的资源有限性要求WSNs路由算法必须满足低成本、低功耗的设计原则。对包括Cluster-Tree,AODV,LEACH和RPL在内的多种WSNs路由算法进行了对比分析,并以节点间的传输距离和节点剩余能量为度量单位,采用能量均衡策略对RPL算法进行了改进。在Cooja仿真环境下,构建不同节点数的网络,进行了仿真测试,验证了提出的路由算法能够延长网络的生命周期。

摘要：当前,基于深度学习的目标检测技术得到了快速发展,像YOLOv8等先进的目标检测器在自动驾驶等领域得到了广泛的应用。根据研究表明,此类目标检测器很容易受到对抗样本的攻击。本文针对当前先进的YOLOv8目标检测器的网络结构设计了一种不可察觉的全局扰动攻击方案Adam-TOG,该方案在梯度迭代攻击的基础上引入了Adam算法作为优化方案,很好的解决了梯度迭代过程中优化算法容易陷入欠佳的局部最优解的问题,进而提升了方案的攻击效果。实验结果表明,本文的攻击方案可以使YOLOv8目标检测器在VOC数据集上的检测精度下降至26%,相较于基线方案TOG(Targeted Adversarial Objectness Gradient Attacks)攻击成功率提高了15%,这充分说明本文提出的攻击方案的高效性。