一种通过硬盘串口获取固件工厂指令的方法

硬盘固件是控制硬盘存取行为的核心部件,通过硬盘固件指令能够实现对数据的高效访问,是实现电子证据提取和数据恢复的有效手段。硬盘固件直接影响硬盘使用体验,一直是厂家严格保护的商业机密,获取硬盘固件的相关信息异常困难,尤其对于高市场占有率的希捷硬盘,尚无资料说明存在工具和方法能够对其硬盘固件区实现完全控制。通过逆向分析官方硬盘固件升级包文件,给出基于串口模式控制指令测试重构硬盘固件指令集的方法,并通过实验验证其可行性,此方法可服务于硬盘固件结构黑盒分析和电子数据证据获取。

贵阳方言工厂指令识别

针对贵阳工厂环境下口头任务对接缺乏依据性、出现事故难于追责的问题,引入深度学习模型改善贵阳方言工厂指令识别效果。自制贵阳方言工厂指令数据集,搭建指令识别系统,依次训练六种模型,其中包括拥有9层隐藏层的深度神经网络。在同一测试集下,系统随训练的进行逐渐提升性能,在DNN模型下识别错误率降至最低,远低于单音素模型识别错误率。对比不同测试集识别错误率,分析噪声对识别性能的干扰。实验表明DNN模型下带噪测试集错误率比纯净测试集高出不到3%,证明DNN模型具有更为优良的鲁棒性。