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Atmel AVR
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新的电源侧信道攻击可从嵌入式设备的电源轨迹推断机器学习训练数据
研究人员开发了一种新颖的电源侧信道成员推断攻击（PSCMIA），该攻击可以确定特定数据样本是否用于训练嵌入式机器学习模型。该方法绕过了依赖模型输出（如预测概率或标签）的传统攻击，而是分析模型执行期间的功耗轨迹。PSCMIA 在各种数据集、模型架构（FC 和 CNN）和嵌入式平台上都显示出有效性，实现了高 ROC-AUC 值，并在许多配置中优于仅标签攻击。
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新的AVR方法通过异常检测修复监控录像
研究人员开发了AVR（感知异常视频修复）方法，这是一种用于修复被异常损坏的监控录像的新颖方法。与以往将异常检测和视频编辑分开处理的方法不同，AVR仅使用冻结的、预训练的模型来整合这两项任务。该系统首先利用运动证据识别异常，然后使用背景先验来填充缺失的像素，扩散模型仅合成原始帧中从未存在过的内容。实验表明，AVR在保真度和异常抑制方面优于现有方法。