KAIST开发Devilray平台,揭示假基站检测系统普遍存在盲区
KAIST开发Devilray平台,复现2592种假基站行为。测试显示现有七款检测系统均存在盲区,至少漏检192种攻击场景,揭示了长期依赖自研原型验证导致的评估缺陷。
共 9 篇相关文章
KAIST开发Devilray平台,复现2592种假基站行为。测试显示现有七款检测系统均存在盲区,至少漏检192种攻击场景,揭示了长期依赖自研原型验证导致的评估缺陷。
KAIST推出CluSTER技术,大幅缩短AI微调耗时。该方法通过均衡采样与分配数据减少GPU冗余计算,将训练时间降低69.6%且保持性能不变,有望助力低成本开发特定领域AI模型。
KAIST研发新型钌催化剂,贵金属用量减75%。其“原子层邻居”结构使性能媲美商业铂催化剂,有望显著降低绿色氢能源生产成本。
KAIST研发出导电MOF薄膜半导体门电极。该材料功函数可调,单层薄膜即可同时控制n型和p型通道。经光刻无损图案化后,在多种半导体中验证有效,有望推动低电压、低功耗芯片发展。
KAIST研发SHIRBT-MMF,通过手机行为识别日常压力。该技术聚焦“行为目的”而非应用名称,跨平台识别准确率超95%,个性化模型压力识别准确率达75.9%,且仅记录元数据以保护隐私。
KAIST团队研发出甲虫机器人BeetleBot。该软体机器人集成人造肌肉、摄像头与触觉传感器,支持蓝牙手势控制及实时视觉反馈,能自主避障并精准抓取物体,成果已发表于《科学进展》。
KAIST团队研发EF-SCN技术,实现二维半导体单晶可控生长。该工艺利用横向蚀刻流抑制随机核化,在400个测试位点中397个成功生成单晶,良率达99.3%,且晶体管载流子迁移率优于此前报道。
KAIST四足机器人RAIBO2单次充电跑完马拉松。其能效优于人类基准,行程范围扩大至少三倍,为山区救援等户外应用奠定基础,但复杂地形下仍需人工介入以优化能耗策略。
KAIST发布CURE技术,让端侧AI复用知识。该机制通过本地存储特征摘要,使服务器调用率平均降低55.61%,端到端运行速度提升至非累积基线的2.8倍,有效缓解设备算力不足与云端依赖问题。