论文洞见 · AI 驱动 · 双语对照

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第 3 / 23 页 双语对照

3. Method

We present a firmware analysis pipeline that recovers the calling convention from block-loop arithmetic and treats adversary-tainted lengths as a bounded-write obligation.

TABLE 1

| Technique | Cost | Success |
| Glitching | 50 USD | 1.4% |
| EMFI | 4,000 USD | ~2% |

3. 方法

我们提出一套固件分析流程,从块循环算术中恢复调用约定(calling convention),并将受敌手污染的长度视为有界写入义务(bounded-write obligation)。

表 1(保留原版式)

| 技术 | 成本 | 成功率 |
| 时钟毛刺 | 50 美元 | 1.4% |
| EMFI | 4,000 美元 | ~2% |
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整页双语对照

原文译文并排,格式与原 PDF 一致

左侧原版 PDF,右侧逐段译文。图表按版面顺序穿插,参考文献逐条拆分,读起来和原文一模一样。

  • 7 种目标语言:中 / 日 / 韩 / 法 / 德 / 西 / 英
  • 对照 / 仅译文两种视图
  • 翻译结果本地缓存,重开秒显
📄 双语面板
原文

Physical AI systems are rapidly transitioning to real-world deployments.

译文

物理 AI(Physical AI)系统正快速走向真实场景部署。

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Abstract
摘要
p.1
1 Introduction
引言
p.3
3 Method
方法
p.6
5 Evaluation
实验评估
p.12
深度分析 · 关键词

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一句话总结

提出面向物理 AI 的轻量级可信执行环境,在实时性与硬件级隔离间取得平衡。

物理AI可信执行环境实时系统硬件安全
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