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Papier-QR-Codes können auch in der Luft manipuliert werden: Ein spurloser Angriff aus hundert Metern Entfernung kann sie sofort in einen bösartigen Website-Zugang verwandeln
Papier-QR-Codes können auch in der Luft manipuliert werden: Ein spurloser Angriff aus hundert Metern Entfernung kann sie sofort in einen bösartigen Website-Zugang verwandeln
Jetzt sind gedruckte Papier-QR-Codes möglicherweise nicht mehr sicher!
Durch Laserbestrahlung kann ein Angreifer innerhalb von Minuten aus einhundert Metern Entfernung Manipulationen vornehmen. Was noch beängstigender ist, ist, dass diese Art von Laser mit bloßem Auge nicht erkannt werden kann
Ein normaler QR-Code kann unbeabsichtigt zum Eingang einer bösartigen Website werden.
Kürzlich haben Forscher der Tokai-Universität in Japan eine weitreichende, ultra-heimliche Methode zur Manipulation von QR-Codes entwickelt.
Der angegriffene QR-Code ist nicht nur während des Angriffs unsichtbar, sondern unterscheidet sich auch mit bloßem Auge nicht vom normalen
Ein solcher Angriff ist für normale Benutzer und Geräte fast unmöglich zu verhindern
Also, wissenschaftliche Forschung Wie können Menschen „den Himmel schleichen und das Wetter verändern“, ohne aufzufallen?
Laserbestrahlung verändert die „Farbe“ des Informationspunkts
Um dieses Problem zu erklären, müssen wir zunächst die Grundprinzipien des QR-Code-Scannens verstehen
(Der „QR-Code“ in diesem Artikel bezieht sich auf unseren am häufigsten verwendeten QR Geben Sie den QR-Code ein)Normalerweise besteht der QR-Code, den wir sehen, aus einem Ankerpunkt, einem Format- und Maskeninformationsbereich, einem Informationsbereich und einem Fehlerkorrekturbereich.Der Typ 2 (Größe) M (Fehlerkorrekturstufe) gibt ein Abbildung unten Nehmen Sie den QR-Code als Beispiel. Er besteht aus 25×25 Rasterpunkten, von denen die 7×7 Bereiche oben links, unten links und unten rechts Ankerpunkte sind.
D1~D28 und E1~E16 im Bild stellen Daten- bzw. Fehlerkorrekturfelder dar, während der blaue Bereich der Bereich mit Format- und Maskeninformationen ist
Die Datenfelder werden zuerst nach dem Originaltext gruppiert. und verwenden Sie dann eine bestimmte Verarbeitungsmethode, um sie in eine
Binärzeichenfolge
umzuwandeln, und verwenden Sie Schwarz und Weiß, um 1 bzw. 0 im QR-Code darzustellen. Das Fehlerkorrekturfeld soll, wie der Name schon sagt, Fehler während des Generierungs- und Scanvorgangs vermeiden. Es wird vom Datenfeld gemäß dem Reed-Solomon-Algorithmus generiert und variiert je nach die Fehlerkorrekturstufe.
Im Format- und Maskeninformationsbereich werden die Kodierungsmethode des QR-Codes (vom Klartext bis zur Binärzeichenfolge) und die Maskenoperation gespeichert. Die Maske dient dazu, bestimmte Muster zu vermeiden, die sich auf die Scanergebnisse auswirken, und die ursprüngliche Punktmatrix ist nach bestimmten Regeln verarbeitet Der durchgeführte Transformationsvorgang wird im Maskeninformationsbereich gespeichert.
Der Lesevorgang besteht darin, zuerst
den Positionierungspunkt zu erfassen
, dann das Bild zu korrigieren und zu entrauschen und dann das Format und die Position des Maskenbereichs zu beurteilen und ihn zu lesen, um das Datenfeld zu kennen Dekodierung Weg. In diesem Experiment konstruierte der Forscher ein gemischtes Zwischenprodukt
zwischen zwei QR-Codes, indem er die QR-Code-Informationen schrittweise verdeckte.
Dieses Zwischenprodukt enthält einen
Schlüsselfarbblock
, dessen Farbe bestimmt, welcher QR-Code tatsächlich gelesen wird.
Wissenschaftler können diesen Farbblock mit einem für das bloße Auge unsichtbaren Laser bestrahlen, um das Erkennungsergebnis der Kamera zu bestimmen
Nach der Bestrahlung ist der Unterschied zwar mit bloßem Auge nicht sichtbar, aus der Perspektive ist er jedoch ursprünglich schwarz der Kamera Das Modul wird als weiß erkannt
.
Das Bild unten vergleicht den Wellenlängenbereich, den das menschliche Auge und die Kamera erkennen können: In einer Umgebung mit wenig Licht kann das menschliche Auge Licht über 600 Nanometer kaum erkennen, und selbst in einer hellen Umgebung ist dies nicht möglich Sehen Sie mehr als 700 Nanometer Licht
und die Kamera hat immer noch eine Erfassungsrate von mehr als 50 % bei einer Wellenlänge von 700 Nanometern.
In diesem Experiment verwendeten die Forscher 10 Milliwatt 635 nm (rotes sichtbares Licht) und 785 nm (Infrarot) Licht, um den QR-Code in verschiedenen Entfernungen zu beleuchten.
Die 0 bis 50 Meter hier sind die tatsächliche Entfernung und die Entfernung 100 Meter wird durch Spiegelreflexion erreicht
Die Ergebnisse zeigen, dass bei 10 bis 40 Metern beide Lichtwellenlängen den Link, auf den der QR-Code verweist, erfolgreich in eine gefälschte URL umwandeln können;
Bei einer Entfernung von 50 Metern Der durch sichtbares Licht verarbeitete QR-Code kann von beiden URLs gescannt werden, aber Infrarotlicht kann immer noch erfolgreich manipuliert werden Code erscheint abwechselnd
Zukünftig planen die Forscher auch, die Angriffsentfernung auf 1 Kilometer zu erhöhen.
In diesem Experiment wird jedoch eine Linse benötigt, um den Laser zu fokussieren und den Standort des manipulierten Informationspunkts zu bestimmen.
Wenn die
Luftströmungsstörung im Lichtweg offensichtlich ist, hat sie Auswirkungen auf diesen Prozess, daher gibt es bei Fernangriffen mehr Unsicherheitsfaktoren. Solange der Luftstrom vor dem QR-Code von Zeit zu Zeit gestört wird, kann der Laser seine Position nicht finden. Dies ist auch eine Möglichkeit, sich gegen diese Art von Angriff zu verteidigen.
Einige Internetnutzer scherzten darüber Das Auffächern vor dem QR-Code wird den Laser „vertreiben“. „Walk“ kann effektiver sein
In dem Artikel erwähnte der Autor, dass QR-Code-Besitzer neben der Störung des Luftstroms auch manipulationssichere Materialien verwenden können Um Angriffen zu entgehen
Eine weitere Sache
Es gibt einige Der Fall besteht darin, das autonome Fahrsystem zu stören, indem man QR-Codes manipuliert oder Laser auf Verkehrsschilder richtet. Diese Art von Laser ist auch für das bloße Auge unsichtbar, kann es aber von Kameras erkannt werden und so zu Irreführungen führen.
Einschlägige Untersuchungen zeigen, dass in Innenräumen die Erfolgsquote dieses Angriffs auf Stoppschilder und Geschwindigkeitsbegrenzungsschilder bei fast 100 % liegt.
Papieradresse (Japanisch): 
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPapier-QR-Codes können auch in der Luft manipuliert werden: Ein spurloser Angriff aus hundert Metern Entfernung kann sie sofort in einen bösartigen Website-Zugang verwandeln. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Stellen Sie sich ein Modell der künstlichen Intelligenz vor, das nicht nur die Fähigkeit besitzt, die traditionelle Datenverarbeitung zu übertreffen, sondern auch eine effizientere Leistung zu geringeren Kosten erzielt. Dies ist keine Science-Fiction, DeepSeek-V2[1], das weltweit leistungsstärkste Open-Source-MoE-Modell, ist da. DeepSeek-V2 ist ein leistungsstarkes MoE-Sprachmodell (Mix of Experts) mit den Merkmalen eines wirtschaftlichen Trainings und einer effizienten Inferenz. Es besteht aus 236B Parametern, von denen 21B zur Aktivierung jedes Markers verwendet werden. Im Vergleich zu DeepSeek67B bietet DeepSeek-V2 eine stärkere Leistung, spart gleichzeitig 42,5 % der Trainingskosten, reduziert den KV-Cache um 93,3 % und erhöht den maximalen Generierungsdurchsatz auf das 5,76-fache. DeepSeek ist ein Unternehmen, das sich mit allgemeiner künstlicher Intelligenz beschäftigt
KAN, das MLP ersetzt, wurde durch Open-Source-Projekte auf Faltung erweitert
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Hallo, elektrischer Atlas! Der Boston Dynamics-Roboter erwacht wieder zum Leben, seltsame 180-Grad-Bewegungen machen Musk Angst
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas tritt offiziell in die Ära der Elektroroboter ein! Gestern hat sich der hydraulische Atlas einfach „unter Tränen“ von der Bühne der Geschichte zurückgezogen. Heute gab Boston Dynamics bekannt, dass der elektrische Atlas im Einsatz ist. Es scheint, dass Boston Dynamics im Bereich kommerzieller humanoider Roboter entschlossen ist, mit Tesla zu konkurrieren. Nach der Veröffentlichung des neuen Videos wurde es innerhalb von nur zehn Stunden bereits von mehr als einer Million Menschen angesehen. Die alten Leute gehen und neue Rollen entstehen. Das ist eine historische Notwendigkeit. Es besteht kein Zweifel, dass dieses Jahr das explosive Jahr der humanoiden Roboter ist. Netizens kommentierten: Die Weiterentwicklung der Roboter hat dazu geführt, dass die diesjährige Eröffnungsfeier wie Menschen aussieht, und der Freiheitsgrad ist weitaus größer als der von Menschen. Aber ist das wirklich kein Horrorfilm? Zu Beginn des Videos liegt Atlas ruhig auf dem Boden, scheinbar auf dem Rücken. Was folgt, ist atemberaubend
KI untergräbt die mathematische Forschung! Der Gewinner der Fields-Medaille und der chinesisch-amerikanische Mathematiker führten 11 hochrangige Arbeiten an | Gefällt mir bei Terence Tao
Apr 09, 2024 am 11:52 AM
KI verändert tatsächlich die Mathematik. Vor kurzem hat Tao Zhexuan, der diesem Thema große Aufmerksamkeit gewidmet hat, die neueste Ausgabe des „Bulletin of the American Mathematical Society“ (Bulletin der American Mathematical Society) weitergeleitet. Zum Thema „Werden Maschinen die Mathematik verändern?“ äußerten viele Mathematiker ihre Meinung. Der gesamte Prozess war voller Funken, knallhart und aufregend. Der Autor verfügt über eine starke Besetzung, darunter der Fields-Medaillengewinner Akshay Venkatesh, der chinesische Mathematiker Zheng Lejun, der NYU-Informatiker Ernest Davis und viele andere bekannte Wissenschaftler der Branche. Die Welt der KI hat sich dramatisch verändert. Viele dieser Artikel wurden vor einem Jahr eingereicht.
Die Vitalität der Superintelligenz erwacht! Aber mit der Einführung der sich selbst aktualisierenden KI müssen sich Mütter keine Sorgen mehr über Datenengpässe machen
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.
Langsame Internetgeschwindigkeiten für Mobilfunkdaten auf dem iPhone: Korrekturen
May 03, 2024 pm 09:01 PM
Stehen Sie vor einer Verzögerung oder einer langsamen mobilen Datenverbindung auf dem iPhone? Normalerweise hängt die Stärke des Mobilfunk-Internets auf Ihrem Telefon von mehreren Faktoren ab, wie z. B. der Region, dem Mobilfunknetztyp, dem Roaming-Typ usw. Es gibt einige Dinge, die Sie tun können, um eine schnellere und zuverlässigere Mobilfunk-Internetverbindung zu erhalten. Fix 1 – Neustart des iPhone erzwingen Manchmal werden durch einen erzwungenen Neustart Ihres Geräts viele Dinge zurückgesetzt, einschließlich der Mobilfunkverbindung. Schritt 1 – Drücken Sie einfach einmal die Lauter-Taste und lassen Sie sie los. Drücken Sie anschließend die Leiser-Taste und lassen Sie sie wieder los. Schritt 2 – Der nächste Teil des Prozesses besteht darin, die Taste auf der rechten Seite gedrückt zu halten. Lassen Sie das iPhone den Neustart abschließen. Aktivieren Sie Mobilfunkdaten und überprüfen Sie die Netzwerkgeschwindigkeit. Überprüfen Sie es erneut. Fix 2 – Datenmodus ändern 5G bietet zwar bessere Netzwerkgeschwindigkeiten, funktioniert jedoch besser, wenn das Signal schwächer ist
Die U.S. Air Force präsentiert ihren ersten KI-Kampfjet mit großem Aufsehen! Der Minister führte die Testfahrt persönlich durch, ohne in den gesamten Prozess einzugreifen, und 100.000 Codezeilen wurden 21 Mal getestet.
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Kürzlich wurde die Militärwelt von der Nachricht überwältigt: US-Militärkampfflugzeuge können jetzt mithilfe von KI vollautomatische Luftkämpfe absolvieren. Ja, erst kürzlich wurde der KI-Kampfjet des US-Militärs zum ersten Mal der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und sein Geheimnis gelüftet. Der vollständige Name dieses Jägers lautet „Variable Stability Simulator Test Aircraft“ (VISTA). Er wurde vom Minister der US-Luftwaffe persönlich geflogen, um einen Eins-gegen-eins-Luftkampf zu simulieren. Am 2. Mai startete US-Luftwaffenminister Frank Kendall mit einer X-62AVISTA auf der Edwards Air Force Base. Beachten Sie, dass während des einstündigen Fluges alle Flugaktionen autonom von der KI durchgeführt wurden! Kendall sagte: „In den letzten Jahrzehnten haben wir über das unbegrenzte Potenzial des autonomen Luft-Luft-Kampfes nachgedacht, aber es schien immer unerreichbar.“ Nun jedoch,
