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更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

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Daily Study

更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

报告1

![[5c9ef85e527605eb5ec6a3f00885b38.jpg]] 链接：[2401.07063] ACAV: A Framework for Automatic Causality Analysis in Autonomous Vehicle Accident Recordings (arxiv.org) 讲的自动驾驶方面的内容，主要是拿到自动驾驶的record，然后对record进行逐帧分析，然后再对提取出来的帧，结合自定义的report，进行预测行为。 分为以下几步

1. 首先对Accident recording 进行帧提取，然后进行相关的simplify的操作
2. 然后将提取出来的帧进行identify，生成一个report，来进行关于events 的deduction ![[Pasted image 20240528214235.png]] 然后提出他们自己的ADS ![[db2583f6c6259515f00f2833ea3b2cc.jpg]] 主要的ADS包括以下步骤：

• Perception
• Localization
• Prediction
• Planning

报告2

![[ddf5f2674919164bbd496e53e346e35.jpg]] 链接：VIPER: Spotting Syscall-Guard Variables for Data-Only Attacks | USENIX 讲的是关于Attack手段，提出了一个全新的Attack方法（文章称目前没有研究的），从Control Data进行攻击，算是一篇开山的文章，发表在USENIX上。 具体的攻击手段如下：

1. 找程序中的 Syscall-Guard Variable， 文章提出了一个工具Viper来进行操作：PSU-Security-Universe/viper: A tool for automatically identifying syscall-guard variables (github.com)
2. 修改该变量，然后执行相应的 System Syscall

![[Pasted image 20240528215910.png]] 两场报告给我的感觉，明显第二场的设计更有意思，虽然关于Data-Only Attacks的内容并不是很复杂，并且他们的工作也没那么复杂，更多的像是一篇引领和标榜的文章，来引出后面更多的研究和工作 上午场的工作也比较好理解，但是很多细节问题需要深思，并且我想的，认为相关工作也比较复杂。 都有收获！ 好好体会，然后之后更多复盘把。

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