cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
رایانش احساسی
یافتن و تشخیص اطلاعات احساسی
کشف اطلاعات احساسی با سنسورهای غیرفعالی آغاز می‌شود که اطلاعات فیزیکی یا رفتاری کاربر را بدون مداخله در ورودی می‌گیرند. دادهٔ جمع‌آوری شده با نشانه‌هایی هایی که انسان‌ها از آنها کمک می‌گیرند تا احساسات دیگران را درک کنند هم تراز است. برای مثال، یک دوربین ویدئویی ممکن است حالات صورت، بدن و حرکات انسان را ضبط کند در حالی که میکروفون حرف‌های گفته شده را ذخیره می‌کند. سنسورهای دیگر نشانه‌های احساسی را مستقیماً با اندازه‌گیری داده‌های فیزیولوژیکی مانند دمای بدن و مقاومت هیجان آور(galvanic resistance) پیدا می‌کنند.
تشخیص اطلاعات احساسی مستلزم آن است که الگوهای معنادار از داده‌های جمع‌آوری شده استخراج شود. این عمل به وسیلهٔ تکنیک‌های یادگیری ماشین که انواع داده‌ها را تفسیر می‌کنند مانند تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی یا شناسایی حالات صورت صورت می‌پذیرد صورت می‌گیرد. این الگوریتم‌ها یا یک برچسب (مانند سردرگم) تولید کرده یا به یک فضای ارزش گذاری تخصیص داده می‌شوند.
احساسات در ماشین‌ها
یک حوزهٔ دیگر رایانش احساسی طراحی دستگاه‌هایی است که قادرند توانایی‌های حسی ذاتی خود را بروز داده یا می‌توانند احساسات را به‌طور قانع کننده ای شبیه‌سازی کنند. یک نگرش کاربردی تر بر اساس توانایی‌های تکنولوژیکی حال حاضر، شبیه‌سازی احساسات در عامل‌های مکالمه ای (مثل السای آمازون) برای اثرگذاری هر چه بیشتر ارتباط بین انسان‌ها و ماشین‌ها می‌باشد.
ویتونیتسه (ناحیه کرومیریژ)
ویتونیتسه یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری چک است که در ناحیه کرومیریژ واقع شده‌است. ویتونیتسه ۷٫۶۵ کیلومتر مربع مساحت و ۴۶۰ نفر جمعیت دارد و ۲۷۵ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
رایانش احساسی
احساسات در ماشین‌ها
ماروین منسکی، یکی از پیشگامان علوم کامپیوتر در هوش مصنوعی، از احساسات به عنوان بحث وسیع تری در هوش ماشین نام برده در Emotion Machine بخاطر نشان می‌کند که: احساس فرق چندانی با روند متفاوتی که ما به عنوان «تفکر» می‌شناسیم ندارد.
چاه غنی (نصرت‌آباد)
جمعیت
بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵ جمعیت این روستا ۲۰ نفر (۵خانوار) بوده‌است.
رایانش احساسی
فناوری‌ها
در علوم شناختی و علوم اعصاب، دو مدل اساسی درک و طبقه‌بندی احساست توسط انسان‌ها را توضیح می‌دهند: مدل پیوسته (continuous) و مدل قیاسی (categorical). مدل پیوسته هر حالت صورت را به عنوان یک بردار ویژگی در فضای صورت بیان می‌کند. این مدل برای مثال توضیح می‌دهد چگونه احساسات با شدت‌های مختلف دیده می شونند. در مقابل، مدل قیاسی از طبقه‌بندی کننده‌هایی تشکیل شده که هرکدام بر حسب یک دستهٔ عواطف خاص تنظیم شده‌اند. این مدل توضیح می‌دهد چرا عکس‌های یک تزریق مورفین بین صورت خوشحال و شگفت زده به عنوان خوشحال یا شگفت زده تفسیر می‌شوند و نه چیزی بین این دو.
این دو نگرش یک عیب بزرگ مشترک دارند: می‌توانند فقط یک نوع حس را از عکس برداشت کنند، این تمام کاری است که این دو روش قادر به انجامش هستند. هرچند با گذشت هر روز می می‌توانیم بیش از یک نوع حس از یک عکس برداشت کنیم. هم روش پیوسته و هم قیاسی قادر به شناسایی چندین حس از یک عکس نیستند، پس یک روش جدید مدل‌سازی در نظر گرفتن یک نوع دسته‌بندی برای هم پوشانی دسته‌بندی‌های کوچک دیگر است. مطالعه ای مرتبط با این موضوع در «مدلی برای درک حالت‌های احساسات صورت انسان‌ها: مرور تحقیقات و نقطه نظرات» به تفصیل آورده شده‌است.
احساسات در گفتار
تغییرات گوناگون در سیستم عصبی خودکار می‌توانند به‌طور غیر مستقیم گفتار انسان را تغییر دهند و تکنولوژی‌های حسی می‌توانند از این اطلاعات استفاده کرده، احساسات را تشخیص دهند. برای مثال، گفتار ایجاد شده در حالت ترس، عصبانیت یا شادی تند و بلند ادا شده واضحاً زیرتر و گسترده‌تر به گوش می‌رسند در حالی که احساساتی همچون خستگی، بی حوصلگی یا ناراحتی بم تر بوده مبهم تر به گوش می‌رسند. به نظر می‌رسد بعضی عواطف مانند عصبانیت یا تأیید راحت تر به‌طور محاسباتی شناسایی می‌شوند.
تکنولوژی‌های پردازش احساسی گفتار حالت احساسی کاربر را با استفاده از آنالیز محاسباتی ویژگی‌های کلامی تشخیص می‌دهند. پارامترهای گفتاری و ویژگی‌های عروضی مانند متغیرهای زیر و بمی صدا و سرعت گفتار می‌توانند به وسیلهٔ تکنیک‌های تشخیص الگو آنالیز شوند.
آّنالیز گفتار یک روش کارا برای شناسایی حالت حسی با دقت گزارش ۷۰تا ۸۰٪ در مطالعات اخیر می‌باشند. این سیستم‌ها به‌طور متوسط از انسان‌ها (با دقت تقریبی ۶۰٪) بهتر عمل می‌کنند اما دقتشان از سیستم‌هایی که از روش‌های دیگر مانند حالت فیزیولوژیکی یا حالات صورت برای تشخیص احساسات استفاده می‌کنند، کم‌تر است. بهرچند، از آنجایی که بسیاری از مشخصات گفتاری مستقل از معنا یا فرهنگ هستند، این تکنیک روشی امیدبخش برای تحقیقات آتی قلمداد می‌شود.
الگوریتم‌ها
فرایند تشخیص احساست در گفتار/ نوشتار نیازمند ایجاد پایگاه داده، دانش یا مدل فضای برداری قابل اطمینان می‌باشد. که به اندازهٔ کافی گسترده بوده تا تمامی نیازهای کاربردی آن را برطرف کند و همچنین به تعدادی طبقه‌بندی کنندهٔ موفق نیاز است که اجازهٔ دسته‌بندی سریع و دقیق را بدهد.
در حال حاضر، بیشتر روش‌های طبقه‌بندی استفاده شده طبقه‌بندی کننده‌های تفکیک کنندهٔ خطی (LDC) ,
k امین همسایهٔ نزدیک (K-NN)، مدل گوسین ترکیبی (GMM)، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، الگوریتم‌های درخت انتخابگر و مدل‌های مارکوف پنهان می‌باشند. تحقیقات بسیاری نشان می‌دهند به‌طور کلی انتخاب طبقه‌بندی کنندهٔ مناسب به‌طور چشم‌گیری عملکرد سیستم را افزایش می‌دهد. لیست زیر توضیح کوتاهی از هر الگوریتم ارائه می‌دهد:
ثابت شده‌است که داشتن شواهد صوتی کافی در دسترس وضعیت احساسی یک فرد می‌تواند با مجموعه ای از اکثریت شرکت کننده در رده‌بندی، طبقه‌بندی شود.
مجموعه پیشنهاد شده طبقه‌بندی کننده‌ها بر پایه این سه طبقه‌بندی کننده اصلی است:
kNN, C4.5 و SVM-RBF Kernel(ترکیب ماشین بردار پشتیبان با هسته تابع پایه شعاعی).
این مقایسه با دو مجموعه دیگر طبقه‌بندی کننده انجام شده‌است: روش یکی در مقابل همهٔ (OAA) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) چند منظوره با هسته‌های ترکیبی و یکی روش مجموعه ای از طبقه‌بندی‌ها که شامل دو طبقه‌بندی کننده اصلی است: روش C5.0 و شبکه عصبی.
نوع دیگر پیشنهاد شده عملکرد بهتری را نسبت به دو مجموعه طبقه‌بندی کننده دیگر به دست می‌آورد.
پایگاه‌های داده
اکثریت عظیم سیستم‌های فعلی، وابسته به داده هستند. این باعث یکی از بزرگترین چالش‌ها در تشخیص احساسات مبتنی بر گفتار می‌شود، همان‌طور که دلالت دارد انتخاب یک پایگاه داده مناسب برای آموزش طبقه‌بندی کننده استفاده شده‌است. اکثر اطلاعات موجود در حال حاضر از بازیگران به دست آمده‌است و بنابراین نمایشی از احساسات (emotions)نمونه اولیه است.
آن به اصطلاح مجموعه داده‌های بازی شده، معمولاً بر پایه نظریه احساسات اصلی است (که توسط پل اکمن ارایه شد)،
که وجود شش احساس اصلی را شامل می‌شود (خشم، ترس، انزجار، تعجب، شادی، غم و اندوه)، و دیگر احساسات به صورت یک ترکیب از آنها است. با این اوصاف، هنوز هم اینها کیفیت صوتی بالا و کلاس‌های متعادل را پیشنهاد می‌دهند (گرچه اغلب خیلی کم هستند)، که به افزایش میزان موفقیت در شناخت احساسات کمک می‌کند.
با این حال، برای کاربرد زندگی واقعی، داده‌های طبیعی ترجیح داده می‌شود. یک پایگاه داده طبیعی می‌تواند با مشاهده و تجزیه و تحلیل افراد در زمینه‌های طبیعی آنها تولید شود.
در نهایت، چنین پایگاه داده‌ای باید به سیستم اجازه دهد تا احساسات را براساس زمینه آنها تشخیص دهد و همچنین اهداف و پیامدهای تعامل را تعبیه کند.
طبیعت این نوع داده، اجازه می‌دهد تا برای اجرای صحیح زندگی واقعی با توجه به این واقعیت، حالت‌هایی که به‌طور طبیعی در طول تعامل انسان و کامپیوتر (HCI) رخ می‌دهد را توصیف می‌کند.
علیرغم مزایای فراوانی که داده‌های طبیعی بر داده‌های بازی شده دارد، بدست آوردن آن دشوار است و معمولاً دارای شدت احساسی کم است. علاوه بر این، داده‌های به دست آمده در زمینه طبیعی به دلیل سر و صدا محیط اطراف و فاصله افراد از میکروفون دارای کیفیت سیگنال پایین است.
اولین تلاش برای تولید چنین پایگاه داده‌ای، کپسول احساس FAU Aibo بود که برای CEICES (ترکیبی از تلاش‌ها برای بهبود طبقه‌بندی خودکار حالت‌های احساسی کاربر) براساس یک زمینه واقع بینانه از کودکان (سن ۱۰ تا ۱۳ سالگی) که با ربات حیوان خانگی Aibo سونی بازی می‌کنند، بود.
به همین ترتیب، تهیه یک پایگاه داده استاندارد برای همه تحقیقات احساسی، یک روش ارزیابی و مقایسه تأثیر سیستم‌های تشخیص را فراهم می‌کند.
توصیفگرهای گفتار
پیچیدگی روند شناخت تأثیر، با تعداد کلاس‌ها (تأثیرات) و توصیفگرهای گفتاری مورد استفاده در طبقه‌بندی افزایش میابد؛ بنابراین، حیاتی است که فقط مرتبط‌ترین ویژگی‌ها را انتخاب کنید تا از توانایی مدل برای شناسایی احساسات همراه با افزایش کارایی، که به‌طور خاص برای تشخیص در زمان واقعی معنی دار است، اطمینان حاصل شود. طبق برخی مطالعات که به استفادهٔ بیش از ۲۰۰ ویژگی مجزا اشاره می‌کند، نشان می‌دهد که دامنه انتخاب‌های ممکن گسترده‌است. برای بهینه‌سازی سیستم و افزایش میزان موفقیت تشخیص صحیح احساسات، شناسایی آنهایی که زاید و نامطلوب هستند، بسیار مهم و حیاتی است. ۱. ویژگی‌های فرکانس - شکل تلفظ : تحت تأثیر نرخ تغییر فرکانس اساسی قرار می‌گیرد.
- میانگین زیر و بمی صدا: توصیف چگونگی بالا یا پایینی گوینده نسبت به گفتار عادی که صحبت می‌کند.
- شیب حدفاصل: گرایش تغییر فرکانس را در طول زمان توصیف می‌کند، می‌تواند بالا رونده، پایین رونده یا تراز باشد.
- کاهش نهایی: مقداری که توسط آن فرکانس در پایان یک صحبت می‌افتد.
- دامنه زیرو بمی صدا: اندازه گسترش بین حداکثر و حداقل فرکانس یک سخنرانی است.
۲. ویژگی‌های مرتبط با زمان
۳. پارامترهای کیفیت صدا و توصیفگرهای انرژی:
- تنفس : صدای تنفس را در گفتار اندازه‌گیری می‌کند.
-بلندی صدا: دامنه شکل موج صحبت یا به نحوی انرژی صحبت را اندازه‌گیری می‌کند.
-ناپیوستگی مکث: گذار بین صدا و سکوت را توصیف می‌کند.
-ناپیوستگی زیر وبمی صدا: گذار از فرکانس اساسی را توصیف می‌کند.
پایگاه داده‌های حالت چهره
در پایگاه داده‌های حالات ژست گرفته شده، از شرکت کنندگان خواسته می‌شود تا حالات احساسی پایه مختلف را نمایش دهند، در حالی که در پایگاه داده‌های خودجوش حالات طبیعی هستند. تحریک احساسات خودجوش مستلزم تلاش قابل توجه در انتخاب محرک‌های مناسب است که می‌تواند منجر به نمایش غنی از احساسات مورد نظر شود. در مرحله دوم، این فرایند شامل نشانه گذاری احساسات توسط افراد آموزش دیده به صورت دستی است که پایگاه‌های داده را بسیار قابل اعتماد می‌سازد. چون که ادراک حالات و شدت آنها در واقع پیرو نظر شخصی است، حاشیه نویسی و تفسیر آن‌ها توسط متخصصین برای داشتن اعتبار امری ضروری است.
محققان با سه نوع پایگاه داده کار می‌کنند، مانند یک پایگاه داده از اوج حالت تصاویر، یک پایگاه داده از توالی‌های تصویر که تصویرگر یک احساس از حالت خنثی تا اوج آن است و کلیپ‌های ویدئویی با حاشیه نویسی‌های احساسی. بسیاری از پایگاه داده‌های حالت چهره صورت گرفته‌اند و برای هدف شناسایی حالات شناخته شده ساخته شده‌اند. دو پایگاه داده که به‌طور گسترده‌ای استفاده می‌شود CK + و JAFFE هستند.
دسته‌بندی احساس
با انجام تحقیق میان فرهنگ‌های متفاوت در پاپوآ گینه نو بر روی افراد قبایل پیشین در اواخر دهه ۱۹۶۰، پل اکمن این ایده را که حالت چهره ناشی از احساس توسط فرهنگ تعیین نشده و جهانی هستند را مطرح کرد. بر این اساس او پیشنهاد داد که منشأ این حالات بیولوژیکی بوده و بنابراین می‌توانند به صورت مطمئن و صحیح دسته‌بندی شوند. به همین علت او به صورت رسمی شش احساس پایه ای را در سال ۱۹۷۲ ارائه کرد:
با این حال در دهه ۱۹۹۰، اکمن لیست احساسات پایه ای خود را توسعه داد و محدوده ای از احساسات مثبت و منفی را به لیست اولیه اضافه کرد که الزاماً همه محدود به ماهیچه‌های صورت نبودند. این احساسات جدیداً اضافه شده عبارتند از:
سیستم کد کردن حرکت صورت
با تعریف کردن حالات بر اساس اعمال ماهیچه‌ها، سیستمی طراحی شده‌است تا به صورت رسمی نمود فیزیکی احساسات را دسته‌بندی کند. مفهوم مرکزی سیستم کد کردن حرکت صورت یا FACS که در سال ۱۹۷۸ توسط پاول اکمن و والس و. فریسن ایجاد شده‌است، واحدهای عمل (Action Unit) هستند. آن‌ها اساساً یک منقبض شدن یا نشدن یک یا تعداد بیشتری ماهیچه هستند. اما هر چقدر هم که این مفهوم ساده به نظر برسد، برای شکل‌دادن پایهٔ یک سیستم شناسایی احساسی پیچیده و عاری از تفسیر کافیست.
با تشخیص سرنخ‌های مختلف در حالات صورت، دانشمندان قادرند که رابطهٔ هر یک از آن‌ها را به کد واحد عمل مربوطه اش برقرار سازند. در نتیجه، آن‌ها دسته‌بندی زیر را از شش احساس پایه بر اساس واحدهای عملشان ارائه کرده‌اند. (در اینجا علامت "+" به معنای "و" است)
چالش‌ها در تشخیص حالت چهره
درست مثل هر کار محاسباتی دیگر، در تشخیص احساس با پردازش حالت چهره موانعی وجود دارند که باید از میان برداشته شوند تا به‌طور کامل از پتانسیل پنهان الگوریتم کلی یا متد به کار گرفته شده استفاده شود. دقت مدل‌سازی و ردیابی، به خصوص در مراحل اولیه محاسبات احساسی یک مشکل بود. با تکامل سخت‌افزار، با کشفیات جدید و معرفی تلاش‌های جدید، این مسئله فقدان دقت حل می‌شود، بدون در نظر گرفتن مشکلات نویز. اما برای رفع نویز راهکارهای مختلفی از جمله میانگین‌گیری همسایگی neighborhood averaging، هموار کردن به کمک گوسین خطی linear Gaussian smoothing، فیلتر میانه یا راهکارهای جدیدتری مثل الگوریتم بهینه‌سازی جستجوی تغذیه باکتریایی Bacterial Foraging Optimization وجود دارند.
چالش‌های دیگر عبارتند از:
ژست بدن
ژست‌ها می‌توانند به صورت مؤثر به عنوان وسیله ای برای تشخیص یک حالت احساسی خاص از بکار برنده آن استفاده شوند، به ویژه زمانی که در ترکیب با تشخیص چهره و تشخیص و گفتار استفاده می‌شنود. بسته به عمل خاص، ژست‌ها می‌توانند پاسخ‌های واکنشی ساده ای باشد، مثل بالا انداختن شانه‌ها هنگامی که پاسخ یک سؤال را نمی‌دانید، یا می‌توانند پیچیده و پر معنا باشند، مثل ارتباط برقرار کردن با زبان اشاره. بدون استفاده از هیچ شی یا محیط اطرافمان، می‌توانیم دست‌هایمان تکان دهیم، دست بزنیم یا به کسی اشاره کنیم که به سمتمان بیاید. از طرف دیگر، هنگام استفاده از اشیا می‌توانیم به آن‌ها اشاره کنیم، حرکتشان بدهیم، لمسشان کنیم یا حملشان کنیم. یک کامپیوتر باید توانایی تشخیص این اعمال، تحلیل موقعیت و پاسخگویی معنادار را داشته باشد تا برای تعامل انسان-کامپیوتر به صورت مؤثر استفاده شود.
روش‌های زیادی برای تشخیص ژست بدن پیشنهاد شده‌است. برخی از مقالات ۲ رویکرد متفاوت در تشخیص ژست را متمایز کرده‌اند: یکی بر اساس یک مدل ۳ بعدی و دیگری براساس ظاهر روش اول از اطلاعات سه بعدی از المان‌های کلیدی اعضای بدن استفاده می‌کند تا چندین پارامتر مهم بدست بیاورد، مثل موقعیت کف دست یا زاویه مفاصل. از طرف دیگر، سیستم‌های مبتنی بر ظاهر از تصاویر و ویدیوها برای تفسیر مستقیم استفاده می‌کنند. ژست دست‌ها یک نقطه تمرکز معمول در روش‌های تشخیص ژست بدن است.
نظارت فیزیولوژیکی
نظارت‌های فیزیولوژیکی می‌توانند جهت تشخیص حالت احساسی یک کاربر با استفاده از نظارت و تحلیل نشانه‌های فیزیلوژیکی او استفاده شود. این نشانه‌ها از پالس و ضربان قلب آن‌ها تا انقباضات دقیقه ای عضلات صورت تغییر می‌کند. این زمینه تحقیقاتی همچنان در مراحل نسبتاً ابتدایی است چرا که به نظر می‌رسد تمایل بیشتری به سمت تشخیص احساس از طریق داده‌های ورودی صورت وجود دارد. با وجود این، این زمینه در حال شتاب گرفتن است و در حال حاضر شاهد محصولاتی واقعی هستیم که تکنیک‌ها را پیداه سازی می‌کنند. سه نشانه اصلی فیزیولوژیکی که می‌توانند مورد تحلیل قرار بگیرند عبارتند از:
ضربان حجم خون، پاسخ گالوانیک پوست و الکترومیوگرافی صورت.
مرور کلی
ضربان حجم خون (BVP) یک فرد می‌تواند توسط فرایندی که فوتوپلسیسموگرافی نامیده می‌شود، اندازه‌گیری شود، که گرافی که نشان دهنده جریان خون در اندام‌ها است را ایجاد می‌کند. قله‌های موج‌ها یک سیکل قلبی را که قلب، خون را به اندام‌ها پمپاژ کرده‌است را نشان می‌دهند. اگر فرد دچار ترس شود یا غافلگیر شود، قلبش معمولاً «می‌پرد» و برای مدتی تندتر می‌زند که باعث می‌شود دامنه سیکل قلبی افزایش پیدا کند. این مسئله به وضوح در فوتوپلسیسموگرافی هنگامی که فاصله بین قعر و قله موج کاهش پیدا کرده‌است، قابل مشاهده است. با آرام شدن فرد و گسترش هسته میانی بدن، اجازه می‌دهد تا خون بیشتری به اندام‌ها جاری شود و دوره به حالت عادی خودش بر می‌گردد.
روش‌های مورد استفاده
اشعه مادون قرمز توسط سخت‌افزار سنسور مخصوصی به پوست تابانده می‌شود و میزان نور بازتاب شده اندازه‌گیری می‌شود. میزان نور بازتابی و منتقل شده با BVR مرتبط است چرا که نور توسط هموگلوبین که به فراوانی در جریان خون وجود دارد جذب می‌شود.
کاستی‌ها
اطمینان یافتن از این که سنسور تابش نور مادون قرمز و نظاره کردن نور بازتابی همواره به اندام پیشین اشاره می‌کند، کار دشواری است، به ویژه این که افراد معمولاً در هنگام کار با کامپیوتر خود را کش می‌دهند و مجدداً موقعیت خود را تنظیم می‌کنند. فاکتورهای دیگری هم وجود دارند که می‌توانند روی ضربان حجم خون یک فرد تأثیر بگذارند. با توجه به این که این کار اندازه‌گیری جریان خون از میان اندام‌ها است، اگر فرد احساس گرما یا سرمای شدیدی کند، پس بدنش ممکن است اجازه جاری شدن خون بیشتر یا کمتری را از اندام‌ها بدهد که همهٔ این مسائل ارتباطی به حالت احساسی او ندارد.
الکترومیوگرافی چهره
الکترومیوگرافی چهره، تکنیکی برای اندازه‌گیری فعالیت الکتریکی عضلات چهره است؛ که بوسیله ضربه‌های الکتریکی کوچکی که به وسیله عضلات چهره در زمان برخورد تولید می‌شوند، تقویت می‌شوند.
چهره مقدار زیادی احساس را بیان می‌کند اما دو گروه اساسی از عضله صورت هستند که برای تشخیص احساس مطالعه می‌شوند: ماهیچه ابرقهرمان موج دار که همچنین به عنوان عضله سرگردان شناخته می‌شود، باعث اخم ابرو می‌شود و بنابراین بهترین آزمایش برای واکنش به احساس منفی و نامطبوع است. ماهیچه مهم زیگومتیکاس وظیفه آن، کشیدن گوشه‌های لب به عقب، موقع خندیدن است و بنابراین عضله ایست که به احساس مثبت واکنش نشان می‌دهد.
واکنش گالوانیک پوست
پاسخ گالوانیک پوست، یک ابزار هدایت پوست است که وابسته به رطوبت پوست است. در حالیکه غدد عرق این رطوبت را تولید می‌کنند، خود غدد عرق نیز توسط سیستم عصبی بدن کنترل می‌شوند. اینجا یک همبستگی بین پاسخ گالوانیک پوست و حالت برانگیختگی بدن وجود دارد، هر چقدر برانگیختگی بیشتر باشد، هدایت پوستی بیشتر است و پاسخ گالوانیک پوست نیز بیشتر می‌شود.
این می‌تواند به وسیله دو الکترود کوچک نقره کلرید اندازه‌گیری شود، بگونه ای که روی پوست قرار می‌گیرند، در حالی که یک ولتاژ کمی بین آنها است. یک سنسور نیز، هدایت را اندازه‌گیری می‌کند. برای ماکزیمم کردن آرامش و کاهش تحریک، الکترودها روی پاها جاسازی شوند که باعث می‌شود دست‌ها کاملاً راحت بین صفحه کلید و ماوس در ارتباط باشند.
زیبایی‌شناسی بصری
زیبایی‌شناسی در دنیای هنر و عکاسی، اشاره به شناخت اصول طبیعی در خوشایندی از زیبایی دارد. قضاوت در مورد زیبایی و کیفیت‌های زیبایی‌شناسی، یک کار ذهنی سطح بالا است. دانشمندان علوم کامپیوتر در دانشگاه پن استیت، به‌طور اتوماتیک کیفیت استنتاج کیفیت زیبایی تصاویر رابر اساس محتوای بصری شان، به صورت یک مسئله یادگیری ماشین بررسی می‌کنند که در آن از تصاویر آنلاین هم مرتبه از یک پایگاه داده تصاویر، استفاده می‌شد آنها ویژگی‌های بصری مشخصی را استخراج می‌کنند که بر اساس آنها به‌طور مفهومی می‌توانند بین تصاویر خوشایند و ناخوشایند بر اساس علم زیبایی‌شناسی، تمایز قایل شوند.
مراقبت‌های بهداشتی
دانش احساسی به کار گرفته شده در ربات‌های اجتماعی و همچنین تعداد زیادی از ربات‌های پیشرفته در مراقبت‌های بهداشتی، منفعت زیادی دارد. زیرا آنها می‌توانند حالت‌های احساسی کاربران و بیمارانشان را بهتر قضاوت کنند و عملکرد و برنامه‌ریزی را به‌طور اختصاصی تری تغییر بدهند. این به ویژه مهم است در کشورهایی که با رشد جمعیت کهنسال و کمبود کارگران جوان، برای پاسخ به نیازهایشان، مواجه می‌شوند.
رایانش احساسی همچنان برای توسعه تکنولوژی ارتباطات برای افرادی که اوتیسم دارند، در حال اجرا است. قسمت مورد توجه آزمایش در توسعه اینترنت عاطفی یا احساسی نقش دارد.
بازی‌های ویدئویی
بازیهای ویدیویی تأثیرگذار، حالت‌های احساسی بازیکنان را از طریق دستگاه‌های ثبت بازخورد زنده، ثبت می‌کنند.
یک فرم بخصوص از بازخورد زنده، از طریق گیم پد است که با فشاردادن یک دکمه، فشار را اندازه می‌گیرد که این همبستگی زیادی با سطح برانگیختگی بازیکن دارد که به وسیله رابط‌های مغز و رایانه در انتهای دیگر مقیاس نشان داده شده‌است. بازی‌های تأثیر گذار در تحقیقات پزشکی برای حمایت از توسعه احساسی بچه‌های اوتیسم به کار گرفته شده‌اند.
کاربردهای دیگر
کاربردهای بالقوه دیگر، بر نظارت اجتماعی متمرکز شده‌اند. برای مثال یک ما شین می‌تواند احساس تمام مسافران را برای داشتن ایمنی بیشترتر کنترل کند. مثلاً اگر ماشین تشخیص دهد راننده عصبانی است، وسایل نقلیه را تغییر می‌دهد. رایانش احساسی کاربردهای دیگری در تعامل انسان و کامپیوتر دارد. به عنوان مثال آینه‌های احساسی به کاربر اجازه می‌دهد که عملکرد خودش را ببیند. عوامل کنترل احساسات، قبل از اینکه یک نفر یک ایمیل خشم آلود بفرستد یا حتی دستگاه، موسیقی را با همان حالت پخش کند هشدار می‌دهد.
یمحقق رومانیایی Dr. Nicu Sebe یک قدم فراتر رفته و آنالیز صورت شخص هنگام استفاده از یک محصول ویژه (به عنوان مثال، یک بستنی) را نشان داده‌است. شرکت‌ها قادرند از این آنالیز برای نتیجه‌گیری در مورد اینکه آیا این محصول توانسته بازار مربوطه را به دست آورد یا خیر، استفاده کنند.
همچنین از حالت احساسی یک شخص می‌توان برای تاثیرپذیری از آگهی تلویزیون در طول ضبط یک ویدیو واقعی در طول آزمایش، استفاده کرد.
میانگین نتایج انجام شده روی یک گروه بزرگ از افراد نشان می‌دهد که یک نفر می‌تواند آیا بگوید این آگهی یا فیلم اثر مطلوب داشته‌است و اینکه عواملی که بیشترین علاقه را در تماشاگر ایجاد می‌کنند را تعیین کند.
رویکرد شناختی در برابر رویکرد تعاملی
در حوزه تعامل انسان و کامپیوتر، مفهوم مدل شناختی یا مدل اطلاعاتی یا مدل احساسی Rosalind Picard's مورد انتقاد شدید واقع شده و با رویکرد پس شناختی یا رویکرد عمل گرا ی تقابلی به کار گرفته شده بوسیله Kirsten Boehner و دیگرانی که احساس را یک مفهوم ذاتاً اجتماعی نشان می‌دهند، در تقابل است.
توجه پیکارد (Picard's focus) بر تعامل انسان و کامپیوتر است و هدفش برای رایانش احساسی، دادن ظرفیتی به کامپیوتر برای تشخیص، بیان و در برخی حالت‌ها احساس داشتن است. برعکس، رویکرد تعاملی به جست و جوی کمک به مردم برای فهمیدن و تجربه کردن احساساتشان، و توسعه ارتباطات بین فردی وابسته به کامپیوتر است. آن ضرورتاً جستجوی یک نقشه احساس با یک مدل ریاضی واقعی برای تفسیر توسط ماشین نیست اما به‌طور نسبی به انسان‌ها اجازه می‌دهد که احساس را از عبارات احساسی یکدیگر به وسیله روش‌های نامحدود مبهم، ذهنی یا حساس به متن، را درک کنند.
منتقدین پیکارد مفهوم احساس او را به عنوان یک مفهوم عینی، بسته، شخصی و ساختاریافته تلقی می‌کنند. آنها می‌گویند که حذف مفهوم پیچیدگی از تجربه احساسی، احساس را به یک علامت روانشناختی گسسته کاهش می‌دهد که داخل بدن اتفاق می‌افتد و قابل اندازه‌گیری است و اینکه یک علامت نیز برای شناخت است.
رویکرد معکوس ادعا می‌کند که اگرچه احساس جنبه بیوفیزیکی دارد، اما "از نظر فرهنگی به طور پویا تجربه شده‌است؛ و تا حدودی بر اساس عمل و عکس العمل ساخته شده‌است. "
از طرف دیگر، احساس را به عنوان «یک محصول فرهنگی و اجتماعی که از درون تجربه می‌شود»، در نظر می‌گیرد.
مؤسسه اصلاحی لی
موسسه اصلاحی لی یک زندان استانی با امنیت شدید برای مردها می باشدکه در بیشاپویل، کارولینای جنوبی قرار گرفته است. در روز ۱۵ آوریل ۲۰۱۸، ۷زندانی در ازدحام زندان اصلاحی لی به قتل رسیدند. این کشنده ترین ازدحام زندان های ایالات متحده آمریکا در ۲۵ سال پیشین بود.
تاریخ
این مرکز در سال ۱۹۹۳ بازگشایی و افتتاح شد تا جانشینمؤسسه اصلاح و تربیت مرکزی از رده خارج گردیده شود که بیش از ۱۳۰ سال زندان اصلی ایالت بود. در آن وقت لی مبلغ ۴۶ میلیون دلار برای ساخت هزینه نمود. این زندان بنابراین گسترده ترین زندان با بیشترین امنیت برای مردها در سیستم استانی کارولینای جنوبی می باشد. بیشتر به نام مهیب ترین نیز نام برده می شود.
پیش از ازدحام سال ۲۰۱۸ که مهیب ترین ازدحام زندان در آمریکا در ۲۵ سال پیشین بود، زندانی ها در دو اتفاق جداگردیده کنترل قسمت هایی از زندان را در دست گرفتند. این زندان رزومه ای گسترده اتفاقات قهر آمیز داشته است.
این ازدحام فرتابنده اعتصاب زندان های ایالات متحده در سال ۲۰۱۸ بود.
سوبالایا
سوبالایا (به انگلیسی: Subalaya) یک شهرک در هند است که در بخش سوبارناپور واقع شده‌است. سوبالایا ۳٫۳۲۹۵۰ کیلومتر مربع مساحت دارد.
رنده‌کاران
رنده‌کاران یا کف‌ساب‌ها (Les raboteurs de parquet) یک نقاشی رنگ روغن روی کرباس اثر نقاش امپرسیونیست فرانسوی، گوستاو کایبوت است. اندازه این اثر ۱۰۲ در ۱۴۶٫۵ سانتی‌متر است. این اثر که در اصل از سوی خانواده کایبوت به موزه لوکزامبورگ داده شده بود، در ۱۹۲۹ به موزه لوور منتقل شد. در ۱۹۴۷ به گالری ملی ژو دو پوم منتقل شد و در ۱۹۸۶ به موزه اورسی در پاریس منتقل شد که هم‌اکنون در آن‌جا در معرض دید است.
چولیپورام
چولیپورام (به لاتین: Chulipuram) یک منطقهٔ مسکونی در سری‌لانکا است که در استان شمالی (سری‌لانکا) واقع شده‌است.
موتور حاجی دلمراد
موتور حاجی دلمراد، روستایی از توابع بخش نصرت‌آباد شهرستان زاهدان در استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت
این روستا در دهستان دومک قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۳۸ نفر (۷خانوار) بوده‌است.
ترانسراپید
ترانسراپید یک قطار مونوریل تندرو توسعه یافته در آلمان است که از فناوری قطار مگلو در آن استفاده می‌شود. برنامه‌ریزی برای این سامانه از سال ۱۹۶۹ با تکمیل آزمایش (Emsland test facility) برای این سامانه در امسلاند، آلمان در سال ۱۹۸۷ به پایان رسید. در سال ۱۹۹۱ آمادگی فنی برای بهره‌برداری و استفاده توسط راه‌آهن دولتی فدرال آلمان (Deutsche Bundesbahn) با همکاری دانشگاه‌های سرشناس کشور تأیید شد.
نسخه آخر این مدل از قطار، مدل ترانسراپید ۰۹، با سرعت ۵۰۰ کیلومتر در ساعت طراحی شده و امکان شتاب و کاهش سرعت تقریبی ۱ متر بر ثانیه را دارد. در سال ۲۰۰۲، اولین اجرای تجاری به پایان رسید. قطار مگلو شانگهای، که شهر شانگهای را به فرودگاه بین‌المللی شانگهای پودنگ به فاصله ۳۰٫۵ کیلومتر را به هم متصل می‌کند. این سیستم توسط ترانسراپید اینترنشنال توسعه یافته و با سرمایه‌گذاری مشترک زیمنس و تیسن‌کروپ ساخته و به بازار ارائه گردید.
در ایران
آنگلا مرکل صدراعظم آلمان با ساخت طولانی‌ترین خط آهن قطار تندرو جهان در ایران بشدت مخالفت کرد. مرکل در مخالفت با صدور و انتقال فناوری به ایران گفت: «کمک آلمان برای ساخت این قطار در ایران غیرقابل قبول است. کمک به ساخت قطار ترانسراپید در کشوری که رئیس‌جمهور آن اعلام می‌کند قصد دارد اسرائیل را نابود کند، غیرقابل قبول است.»
وربکا (ناحیه کرومیریژ)
وربکا یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری چک است که در ناحیه کرومیریژ واقع شده‌است. وربکا ۵٫۳۱ کیلومتر مربع مساحت و ۲۱۹ نفر جمعیت دارد و ۲۹۴ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
توماس هیتسل‌سپرگر
توماس هیتسل‌سپرگر بازیکن فوتبال و هافبک اهل آلمان است که از سال ۲۰۰۴ میلادی عضو تیم ملی فوتبال آلمان بوده‌است. وی در ۵۲ بازی ملی حضور داشته است و آخرین بازی ملی خود را در سال ۲۰۱۰ میلادی انجام داد. توماس هیتسل‌شپرگر در بازی‌های ملی‌اش ۶ گل به ثمر رساند.
در ۸ ژانویهٔ ۲۰۱۴ وی اعلام کرد که همجنس‌گرا ست و به این ترتیب اولین بازیکن فوتبال شناخته‌شده در سطح جهانی است که همجنس‌گرایی خود را آشکارسازی می‌کند.
یاریجان سفلی
یاریجان سفلی‌  ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
جیحون سلطان‌اف
جیحون سلطان‌اف (Ceyhun Sultanov؛ زادهٔ June 12, 1979) بازیکن فوتبال اهل جمهوری آذربایجان است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال قبله، باشگاه فوتبال خزر لنکران، باشگاه فوتبال ماشین‌سازی تبریز، باشگاه فوتبال کپز، باشگاه فوتبال باکو، باشگاه فوتبال نفتچی باکو، و باشگاه فوتبال سومقاییت اشاره کرد.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال جمهوری آذربایجان بازی کرده‌است.
چاه رسول
چاه رسول یا چراغ قنبرزهی روستایی در دهستان چشمه زیارت بخش مرکزی شهرستان زاهدان استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت
بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵ جمعیت این روستا ۵۲ نفر (۱۱خانوار) بوده‌است.
ماریو اینچاوستی
ماریو اینچاوستی (Mario Inchausti; June 3, 1915 – 1915:6:3, May 2, 2006) بازیکن فوتبال اهل کوبا بود. او در سن ۱۰ سالگی به اسپانیا مهاجرت کرد و برای رئال ساراگوسا، رئال بتیس و رئال مادرید بازی کرد، در سال ۱۹۴۲ به دلیل مصدومیت بازنشسته شد.
حالات
حالات (به عربی: حالات) یک منطقهٔ مسکونی در لبنان است که در شهرستان جبیل واقع شده‌است. حالات  ۱۰۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
ان پیتونیاک
اَن پیتونیاک (Anne Pitoniak; March 30, 1922 – April 22, 2007) یک هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا بود.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به جایی که پول هست، بازماندگان، اگنس خدا، هزار هکتار، بی‌وفا، ایکوالایزر، گرینگوی پیر و درخت کریسمس اشاره کرد.
آمارا کوند
آمارا کوند (Amara Condé؛ زادهٔ January 6, 1997) بازیکن فوتبال است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال وولفسبورگ اشاره کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال جوانان آلمان، Germany national under-16 football team، جوانان آلمان، جوانان آلمان، و زیر ۲۰ سال آلمان بازی کرده‌است.
ووت فس
ووت فس (Wout Faes؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل بلژیک است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال اندرلشت اشاره کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۱۵ سال بلژیک، زیر ۱۷ سال بلژیک، زیر ۱۹ سال بلژیک، زیر ۲۱ سال بلژیک و بلژیک بازی کرده‌است.
گوریل رود کراس
گوریل رود کراس زیرشاخه‌ای از سرهٔ گوریل غربی است. گوریل رود کراس از گونه‌های در خطر انقراض محسوب می‌شود و هم‌کنون تنها حدود کمتر از ۳۰۰ عدد از این گونه در جهان باقی‌مانده‌است.
چاه مجیدشه بخش
چاه مجیدشه بخش، روستایی از توابع بخش نصرت‌آباد شهرستان زاهدان در استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت
این روستا در دهستان دومک قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۸۴ نفر (۱۵خانوار) بوده‌است.
یاریجان علیا
یاریجان علیا‌  ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
چرخه ماری مدیچی
چرخه ماری مدیچی (Marie de' Medici cycle) متشکل از بیست‌وچهار نقاشی از پیتر پل روبنس و به سفارش ماری مدیچی، بیوه هانری چهارم فرانسه برای نمایش در کاخ لوکزامبورگ در پاریس است. روبنس سفارش این کار را در پاییز ۱۶۲۱ دریافت کرد. پس از مذاکره بر سر شرایط قرارداد در اوایل ۱۶۲۲، پروژه می‌بایست در عرض دو سال تمام شده و برای ازدواج دختر ماری، هنریتا ماریای فرانسه آماده می‌شد. بیست‌ویک تابلو از این مجموعه، کشمکش‌ها و موفقیت‌های ماری را در زندگی شخصی‌اش به نمایش می‌گذاشت. سه تابلوی باقی‌مانده پرتره‌هایی از او و پدرومادرش هستند. این نقاشی‌ها هم‌اکنون در موزه لوور پاریس در معرض دید عموم است.
ایلاوالای
ایلاوالای (به لاتین: Ilavalai) یک منطقهٔ مسکونی در سری‌لانکا است که در ناحیه جفنا واقع شده‌است.
به خطر افتادن امنیت کامپیوتر در اثر خرابی سخت‌افزار
به خطر افتادن امنیت کامپیوتر در اثر خرابی سخت افزار یکی از شاخه های امنیت کامپیوتر، در رابطه با سخت افزار است. هدف امنیت کامپیوتر، حفاظت اطلاعات و دارایی از سرقت، فساد اداری یا بلایای طبیعی است، به طوری که همزمان این اطلاعات و دارایی، به جهت تغییر، در دسترس کاربر مورد نظر قرار گیرد. چنین اطلاعات محرمانه‌ای را می توان با روش های مختلف بازیابی کرد. این مقاله، به بازیابی اطلاعات، به علت استفاده نادرست یا خرابی و از‌ کار افتادن سخت افزار، می‌پردازد. با بهره‌‌برداری یا استفاده نادرست از سخت افزار می توان داده های مخفی را می‌توان به دست آورد. در این مقاله، انواع اصلی حمله که می‌تواند منجر به سرقت اطلاعات شود، آمده است. امنیت کامپیوتر می‌تواند از طریق دستگاه‌هایی، مانند صفحه کلید(کیبورد)، صفحه نمایش (مانیتور) و یا چاپگرها(به عنوان مثال از طریق تابش الکترومغناطیسی یا صوتی) یا از طریق اجزای کامپیوتر، مانند حافظه، کارت شبکه و یا پردازنده( به عنوان مثال به دلیل تغییرات ایجاد شده با گذر زمان و تغییر دما)، در معرض خطر قرار گیرد.
دستگاه‌ها
صفحه نمایش
صفحه نمایش اصلی‌‌ترین دستگاه مورد استفاده برای دسترسی به داده‌های کامپیوتر است. صفحه‌های نمایش داده های محیط خود را تابش می دهند یا منعکس می کنند و به طور بالقوه به مهاجمین امکان دسترسی به اطلاعات نمایش داده شده در صفحه نمایش را می‌دهند.
تابش‌های الکترومغناطیسی
واحدهای نمایشگر تصویری تابش می‌کنند:
تابش سازش دهنده یا تشعشعات تمپست (TEMPEST)، یک کلمهٔ کد برای برنامه دولت ایالات متحده، با هدف حمله به مسئلهٔ مذکور است؛ که در آن پخش الکترومغناطیسی داده‌ها در برنامه های حساس کامپیوتری، موجب نگرانی قابل توجهی شده است. کسانی که استراق سمع می‌کنند، می‌توانند محتوای نمایشگرهای تصویری را با استفاده از فرکانس های رادیویی که تولید می‌شوند، بازسازی کنند. هر هارمونیک (تابش شده) سیگنال ویدیویی، شباهت قابل توجهی به سیگنال تلویزیونی پخش شده دارد. در صورت عدم اقدام پیشگیرانه، استراق سمع از واحدهای نمایشگر تصویری، حتی از فواصل چند صد متر، و فقط با استفاده از یک گیرنده تلویزیون سیاه و سفید معمولی، یک آنتن جهت‌دار و یک تقویت‌کننده آنتن، امکان‌پذیر است. حتی می‌توان از برخی از انواع واحدهای نمایشگرهای تصویری، در فواصل بیشتر از 1 کیلومتر نیز اطلاعات به دست آورد. اگر تجهیزات پیشرفته‌تر، جهت دریافت و رمزگشایی استفاده شوند،حداکثر فاصله می‌تواند بسیار بیشتر باشد.
بازتاب‌های سازنده
آنچه توسط صفحه نمایش نشان داده می‌شود، در محیط منعکس می‌شود. می‌توان از بازتاب‌های متغیر با زمان، که از صفحه‌های نمایش CRT منتشر می‌شوند، برای بازیابی تصویر اصلی صفحه نمایش، بهره‌برداری کرد. این یکی از روش‌های استراق سمع از راه دور بر روی داده‌هایی است که بر روی صفحه نمایش کامپیوتر دلخواه، از جمله نمایشگرهای LCD رایج در حال حاضر، نمایش داده می‌شوند.
این روش از بازتاب‌های تابش‌های نوری صفحه نمایش، بر روی اشیای مختلف که معمولاً در نزدیکی صفحه یافت می‌شوند، بهره‌برداری و از این بازتاب‌ها برای بازیابی محتوای اصلی صفحه استفاده می‌کند. از جمله این اشیا می توان به عینک، قوری، قاشق، بطری های پلاستیکی و حتی چشم کاربر اشاره کرد. این حمله می‌تواند برای جاسوسی از روی فونت‌های کوچک، با استفاده از تجهیزات ارزان قیمت و آماده در فروشگاه‌ها (با قیمت کمتر از 1500 دلار)، تا فاصلهٔ 10 متر با موفقیت انجام گیرد. با تکیه بر تجهیزات گران‌قیمت‌تر می‌توان این فاصله را به بیش از 30 متری افزایش داد که این نشان می‌دهد که حملات مشابه از آن‌طرف خیابان و یا از نزدیکی ساختمان امکان‌پذیر است.
بسیاری از اشیایی که ممکن است در یک محل کار معمول پیدا شوند، می توانند برای بازیابی اطلاعات صفحه نمایش کامپیوتر توسط یک فرد خارجی مورد بهره برداری قرار گیرند. به ویژه نتایج خوبی از بازتاب بر روی عینک کاربر یا قوری واقع شده در میز کنار صفحه نمایش، به دست آمده است. بازتاب هایی که از چشم کاربر نشأت می گیرند نیز نتایج خوبی ارائه می دهند. با این حال، جاسوسی از راه دور از روی چشم‌ها دشوارتر است زیرا آنها با سرعت بالایی حرکت می‌کنند و به زمان نوردهی زیادی نیاز دارند. استفاده از تجهیزات گران‌قیمت‌تر که به زمان نوردهی کمتری نیاز دارند، به رفع این مشکل کمک خواهد کرد.
بازتاب های جمع شده از سطوح منحنی اشیای نزدیک صفحه، اطلاعات محرمانه نمایش داده شده روی صفحه را متوجه تهدید قابل توجهی می‌کند. برای پیشگیری در برابر این تهدید، می‌توان از پرده یا محافظ های قوی در برابر نور و اشکال مشابه، بر روی پنجره‌ها استفاده کرد اما در عین حال این اقدامات دیدن صفحه را برای کاربر نیز دشوار می‌کند. بیشتر کاربران متوجه این خطر نیستند و در یک روز آفتابی و زیبا تمایل دارند که پرده‌ها را باز بگذارند. بازتاب یک جسم ، یک نمایشگر کامپیوتر ، در یک آینه منحنی ، یک تصویر مجازی در پشت سطح بازتابنده ایجاد می‌کند. برای یک آینه تخت این تصویر مجازی دارای همان اندازه است و در پشت آینه با همان فاصله جسم اصلی قرار می‌گیرد، اما برای آینه های منحنی، اوضاع پیچیده‌تر است.
صفحه کلید
صفحه کلید کامپیوتر اغلب برای انتقال داده های محرمانه مانند رمزهای عبور استفاده می شود. از آنجا که آنها دارای اجزای الکترونیکی هستند ، امواج الکترومغناطیسی ساطع می کنند. این امواج منتشر شده می توانند اطلاعات حساس مانند ضربه زدن به کلید را برملا کنند.به طور کلی، تابش های الکترومغناطیسی تهدیدی امنیتی برای تجهیزات کامپیوتری است.
رویکرد به این صورت است که سیگنال خام به طور مستقیم از آنتن به دست می‌آید و کل طیف الکترومغناطیسی دریافت شده، پردازش می‌شود. به لطف این روش، چهار نوع مختلف تابش الکترومغناطیسی سازگار با صفحه کلیدها شناسایی شده است که این امواج توسط صفحه کلیدهای با سیم و بی سیم منتشر شده‌اند. به وسیلهٔ این انتشارات، می‌توان اطلاعات حاصل از فشردن کلیدهای صفحه کلید را به طور کامل یا جزئی بازیابی کرد. در بهترین حملهٔ عملی، 95% اطلاعات کلیدهای فشرده شده، از یک صفحه کلید PS/2، از فاصلهٔ 20 متری و حتی با وجود دیوارها، بازیابی شد. به دلیل این که هر صفحه کلید یک اثر خاص مبنا بر ثابت نماندن فرکانس ساعت دارد، می‌تواند صفحه کلید منبع خروجی را تعیین کند، حتی اگر چندین صفحه کلید از یک مدل و به طور همزمان در حال استفاده باشند.
چهار روش مختلف به خطر انداختن تابش های الکترومغناطیسی در زیر شرح داده شده است:
تکنیک انتقال Falling Edge
هنگامی که یک کلید فشرده می شود ، آزاد می شود یا نگه داشته می‌شود ، صفحه کلید بستهٔ اطلاعاتی را که به عنوان کد اسکن شناخته می شود به کامپیوتر می فرستد. روش مورد استفاده برای انتقال این کد اسکن ها یک ارتباط سریالی دو طرفه است ، بر اساس چهار سیم: VCC (5 ولت)، زمین، داده و ساعت. سیگنال‌های ساعت و داده به طور یکسان تولید می شوند.از این رو ، تابش سازنده، ترکیبی از هر دو سیگنال است. با این حال ، لبه های داده ها و خطوط ساعت روی هم قرار ندارند. بنابراین ، می توان آنها را به راحتی جدا کرد تا سیگنال های مستقلی به دست آورد.
تکنیک انتقال عمومی
حمله از روش انتقال Falling Edge، محدود به بازیابی جزئی اطلاعات فشار دادن کلیدهاست. این محدودیت قابل توجهی است. GTT، یک حمله به روش انتقال Falling Edge است که ارتقا یافته و می‌تواند تقریباً همهٔ اطلاعات فشار دادن کلیدها را بازیابی کند. در واقع ، بین دو ردیابی ، دقیقاً یک داده در حال افزایش است. اگر مهاجمان بتوانند این انتقال را تشخیص دهند ، می توانند فشار کلیدها را به طور کامل بازیابی کنند.
تکنیک مدولاسیون
تکنیک اسکن ماتریس
تولیدکنندگان صفحه کلید، کلیدها را به صورت ماتریسی مرتب می کنند. کنترل کنندهٔ صفحه کلید ، که غالباً یک پردازنده 8 بیتی است، ستون ها را یکی یکی تجزیه می کند و حالت‌های 8 کلید را به صورت همزمان بازیابی می کند. این فرایند چک کردن ماتریس را می توان به عنوان 192 کلید توصیف کرد (برخی از کلیدها ممکن است استفاده نشوند ، به عنوان مثال صفحه کلیدهای مدرن از 104/105 کلید استفاده می کنند) در 24 ستون و 8 ردیف مرتب شده‌اند. به مدت حداقل 3μs این ستون ها به طور مداوم و یک به یک پالس می شوند. بنابراین ، این پالس‌ها ممکن است به عنوان یک آنتن عمل کرده و باعث ایجاد تابش های الکترومغناطیسی شوند. اگر یک مهاجم قادر به گرفتن این امواج باشد، می تواند ستون ماتریس کلید فشرده شده را به راحتی بازیابی کند. حتی اگر این سیگنال، کلید فشرده شده را به طور کامل توصیف نکند ، باز هم اطلاعات جزئی در مورد کد اسکن منتقل شده ، به طور مثال شماره ستون ، می دهد.
توجه داشته باشید که روال چک کردن ماتریس در یک دور بی‌پایان ادامه پیدا می کند. وقتی هیچ کلیدی فشرده نمی شود ، ما هنوز سیگنالی متشکل از چندین قله با فاصله‌های مساوی داریم. از این امواج و سیگنال‌ها می‌توان برای تشخیص حضور کامپیوترهای قدرتمند از راه دور استفاده شود. در مورد صفحه کلیدهای بی سیم ، می توان از انتقال بی سیم داده ها به عنوان یک محرک الکترومغناطیسی استفاده کرد تا دقیقاً فشار یک کلید را تشخیص داد، در حالی که از محاسبه های اسکن ماتریس برای تعیین ستونی که متعلق به آن است استفاده می‌شود.
امواج صوتی
حملات علیه امواج صوتی ناشی از تایپ انسان در سال‌های اخیر مورد توجه قرار گرفته است. به طور خاص ، مدارک نشان می‌دهند که امواج صوتی ناشی از صفحه کلید موجب درز کردن اطلاعات می‌شود که می تواند برای بازسازی متن تایپ شده، مورد بهره‌برداری قرار گیرد.
صفحه کلیدهای رایانهٔ شخصی ، صفحه کلیدهای لپ‌تاپ در معرض حملات مبتنی بر افتراق صدا از کلیدهای مختلف هستند. این حمله، به عنوان ورودی، سیگنال صوتی ضبط شده حاوی یک کلمه تایپ شده توسط یک نفر بر روی صفحه کلید و یک فرهنگ لغت می‌گیرد. فرض بر این است که کلمه تایپ شده در فرهنگ لغت وجود دارد. هدف از این حمله بازسازی کلمهٔ اصلی از سیگنال است. این حمله یک صدای ضبط شدهٔ 10 دقیقه ای از کاربر که متن انگلیسی را با استفاده از صفحه کلید تایپ می کند، در نظر می‌گیرد و سپس تا 96٪ از حروف تایپ شده را بازیابی می کند. این حمله ارزان تمام می‌شود زیرا سخت افزارهای مورد نیاز، یک میکروفون سهموی و غیرتهاجمی است زیرا نیازی به نفوذ فیزیکی به سیستم ندارد. این حمله برای شناسایی کلید فشرده شده از یک شبکهٔ عصبی استفاده می‌کند. در این حمله، پردازش سیگنال و ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های کارآمد را با هم ترکیب می‌کنند، تا با موفقیت بتوانند تک کلمه‌هایی را که از 7 تا 13 حرف تشکیل شده‌اند،از یک فایل ضبط شده حاوی صدای فشردن کلیدها در هنگام تایپ کردن آن کلمات، بازیابی کنند. اگرچه صدای کلیک کردن(فشردن) کلیدهای مختلف صفحه کلید با گوش انسان مشابه شنیده می‌شود، در واقع صدای کلیک کردن بر روی هر کلید با هم متفاوت است، زیرا این کلیدها در موقعیت‌های مختلفی بر روی صفحهٔ کیبورد(صفحه کلید) واقع شده‌اند.
به طور متوسط در هر 20 کلیک، تنها 0/5 تشخیص نادرست وجود دارد که نشان می‌دهد در این حمله، صدای ایجاد شده از طریق صفحه کلید را در معرض استراق سمع قرار می‌دهند. این حمله بسیار کارآمد است و بازیابی هر کلمه در یک کامپیوتر استاندارد، کمتر از 20 ثانیه طول می‌کشد. طبق آمارهای به دست آمده از آزمایش این روش‌ها، با احتمال 90% یا بیشتر کلمات با 10 حرف یا بیشتر و با احتمال 73% کل کلمات بازیابی شده‌اند. در عمل ، یک مهاجم انسانی به طور معمول می تواند تصادفی بودن متن را تشخیص دهد. یک مهاجم همچنین می تواند مواردی را که کاربر، نام کاربری و گذرواژه خود را تایپ می کند ، شناسایی کند. سیگنال های صوتی کوتاه حاوی یک کلمه با هفت حرف یا بیشتر به عنوان این موارد در نظر گرفته می‌شوند. این بدان معنی است که مدت سیگنال فقط چند ثانیه است. چنین کلمات کوتاه اغلب به عنوان رمز عبور انتخاب می شوند. عوامل غالب موثر در موفقیت حمله ، طول کلمه و مهمتر از آن ، تعداد کاراکترهای(حروف) تکرار شده در کلمه است.
این فرایندی است که امکان بازیابی موثر یک کلمه از ضبط های صوتی صدای کلیک کردن بر روی صفحه کلید را فراهم می کند. اخیراً ، استخراج اطلاعات از نوع دیگری از تابش‌ها و امواج نشان داده شده است: امواج صوتی منتشر شده از دستگاه های مکانیکی مانند چاپگرهای ماتریس سوزنی.
جاسوسی صفحه کلید به صورت تصویری
اگرچه استخراج اطلاعات خصوصی با مشاهدهٔ شخصی که در حال تایپ کردن بر روی صفحه کلید است، ساده به نظر می‌رسد، اما اگر قرار باشد این فرایند به طور خودکار انجام گیرد، بسیار چالش‌برانگیز می‌شود. با این وجود، در خصوص نظارت طولانی مدت یا فعالیت طولانی کاربر، به یک ابزار خودکار نیاز است، زیرا یک انسان می‌تواند در هر دقیقه تنها چند کاراکتر را بازسازی کند. مقاله "کلیرشات: جاسوسی ورودی صفحه کلید از ویدئو" (ClearShot: Eavesdropping on keyboard input from video) روشی جدید برای بازیابی خودکار متن تایپ شده روی صفحه کلید را ارائه می‌دهد که صرفاً براساس ویدیوی تایپ کردن کاربر است.
تشخیص خودکار کلیدهایی که توسط کاربر فشرده می شوند مسئله‌ای دشوار است که به تجزیه و تحلیل پیچیدهٔ حرکت نیاز دارد. آزمایش ها نشان می‌دهد ، برای یک انسان ، بازسازی چند جمله نیاز به تجزیه و تحلیل ساعت‌ها حرکت آهسته فیلم‌ها دارد. مهاجم ممکن است یک دستگاه نظارت در اتاق قربانی نصب کند، ممکن است با سو استفاده از آسیب پذیری در نرم افزار کنترل دوربین ، دوربین موجود را به کنترل خود درآورد یا به سادگی، می‌تواند دوربین تلفن همراه خود را به سمت صفحه کلید لپ‌تاپ قربانی که در یک فضای عمومی مشغول به کار است، بگیرد و تصویر را ضبط کند.
تحلیل بالزاروتی به دو مرحله اصلی تقسیم می شود. مرحلهٔ اول با استفاده از تکنیک‌های بینایی کامپیوتری، فیلم ضبط شده توسط دوربین را تجزیه و تحلیل می کند. برای هر فریم از ویدیو، با استفاده تجزیه و تحلیل بینایی کامپیوتری، مجموعه کلیدهایی را که احتمالاً فشار داده شده‌اند، مجموعه کلیدهایی را که قطعاً فشرده نشده‌اند و موقعیت فاصله‌ها(اسپیس) را محاسبه می کند. از آنجا که نتایج این مرحله از تجزیه و تحلیل، پر سر و صدا است ، مرحلهٔ دوم به نام تجزیه و تحلیل متن مورد نیاز است. هدف از این مرحله حذف خطاها با استفاده از هر دو روش حساس به زبان و متن است. نتیجهٔ این مرحله، متن بازسازی شده است ، که هر کلمه در آن با لیستی از نامزدهای احتمالی نشان داده می شود که براساس احتمال رخداد آن‌ها، رتبه بندی می شوند.
چاپگر
با امواج صوتی، حمله و بازیابی متن چاپ شده توسط یک چاپگر ماتریس سوزنی، که یک متن انگلیسی را چاپ می‌کند، امکان‌پذیر می‌شود. اگر میکروفون به اندازه کافی به چاپگر نزدیک باشد، حمله می‌تواند از طریق صدای ضبط شده توسط آن انجام گیرد. اگر این حمله با میکروفونی در فاصله 10 سانتی متر از چاپگر انجام شود، می‌تواند تا 72٪ کلمات چاپ شده و در صورت داشتن دانش کافی در مورد متن ، تا 95٪ را بازیابی کند.
پس از یک مرحله آموزش مقدماتی، حمله کاملاً خودکار انجام می‌شود و از ترکیبی از یادگیری ماشین ، پردازش صدا و تکنیک های بازشناسی گفتار، از جمله ویژگی های طیف ، مدل‌های پنهان مارکوف و طبقه بندی خطی استفاده می‌شود. دلیل اساسی که می‌توان متن چاپ شده را بازسازی کرد، این است که اگر سوزن‌های بیشتری در یک زمان خاص سوزن بزنند، صدای ساطع شده بلندتر می شود. تعداد سوزن‌ها و شدت تابش صوتی به هم وابسته‌اند. یک مرحله آموزش انجام شد که در آن کلمات فرهنگ لغت چاپ می شوند و مشخصه ویژگی های صوتی این کلمات استخراج و در یک پایگاه داده ذخیره می شوند. از مشخصه ویژگی‌های آموزش دیده برای تشخیص متن چاپ شده انگلیسی استفاده شده است. اما ، این کار به سادگی انجام نمی‌شود. چالش های اصلی عبارتند از:
اجزای کامپیوتر
کارت رابط شبکه
حمله بر اساس زمان بندی
حملات بر اساس زمانبندی یک مهاجم را قادر می سازد تا با مشاهدهٔ زمان لازم برای پاسخگویی به درخواست‌های مختلف از سیستم، اسرار محرمانه را از یک سیستم امنیتی استخراج کند.
پوسته ایمن (SSH) به منظور ایجاد یک کانال امن بین دو میزبان طراحی شده است. علیرغم مکانیسم های رمزگذاری و احراز هویت که از آن استفاده می شود، پوسته ایمن نقاط ضعفی دارد. در حالت تعاملی ، هر ضربه بر روی یک کلید که کاربر تایپ می کند، بلافاصله پس از فشردن کلید در یک بسته IP جداگانه به دستگاه از راه دور ارسال می شود ، که اطلاعات مربوط به زمان بندی بین فشردن کلیدها در زمانی است که کاربر در حال تایپ کردن است.
حافظه
شیمی فیزیکی
مشکل ماندن داده‌ها نه تنها محدوده RAM و سلول های حافظه غیر فرار را تحت تاثیر قرار میدهند بلکه میتواند در محدوده های دیگر موجب اثرات حامل گرم شود(که ویژگیهای نیمه هادی‌های دستگاه را تغییر می‌دهد ) و بسیاری اثرات مختلف دیگر که در کنار مشکلات ماندگاری سلول حافظه رخ می‌دهد. در نتیجهٔ این مشکل به طور کلی می‌توان داده را از این سلول‌ها و از نیمه هادی‌های دستگاه تحلیل و بازیابی کرد به طوری که در تئوری باید خیلی قبل تر این داده ها از بین می رفتند.
[https://en.wikipedia.org/wiki/Electromigration#:~:text=Electromigration%20is%20the%20transport%20of,electrons%20and%20diffusing%20metal%20atoms. الکترومیگراسیون]، به معنای انتقال فیزیکی اتم به مکان های جدید (برای تغییر فیزیکی دستگاه خود) نوع دیگری از حمله است. این شامل جابه‌جایی اتم‌های فلز به دلیل چگالی زیاد جریان است ، پدیده‌ای که در آن اتم‌ها توسط "باد الکترون" در جهت مخالف جریان متعارف حمل می شوند و در الکترود منفی و تپه ها و ,ویسکرها در الکترود مثبت خلا تولید می‌کنند. تشکیل خلأ منجر به افزایش موضعی چگالی جریان و گرم شدن ژول (برهم کنش الکترون‌ها و یون‌های فلزی برای تولید انرژی گرمایی) و تولید اثرات الکترومیگراسیون بیشتر می شود. هنگامی که تنش خارجی برطرف می شود ، سیستم آشفته تمایل به بازگشت به حالت تعادل اصلی خود را دارد ، و در نتیجه جریان برگشتی ایجاد می کند که برخی از آسیب های الکترومیگراسیون را التیام می‌بخشد.
به عنوان مثال ، حفره های خلا منجر به افزایش مقاومت سیم و رشد ویسکرها منجر به تشکیل تماس و نشت جریان می شود.
دما
برخلاف تصور رایج ، DRAM‌هایی که در اکثر رایانه های مدرن استفاده می شود پس از قطع برق حتی در دمای اتاق و حتی اگر از مادربورد جدا شوند، محتوای خود را برای چند ثانیه حفظ می کنند.
بسیاری از محصولات با استفاده از کلیدهای مخفی یا سایر متغیرهایی که تجهیزات اپراتور قادر به خواندن یا تغییر آنها نیست، محاسبات رمزنگاری شده و سایر محاسبات مربوط به امنیت را انجام می دهند. راه حل معمول این است که داده های محرمانه در حافظه فرار درون محفظه حسگر حساس به دستکاری نگهداری شوند. پردازنده‌های امنیتی معمولاً مواد كلیدی مخفی را در RAM استاتیك ذخیره می كنند كه در صورت دستكاری دستگاه ، برق از آن جدا می شود. در دمای 20- درجه سانتیگراد ، محتوای SRAM می تواند "منجمد" شود. دانستن مدت زمانی که یک دستگاه RAM استاتیک پس از قطع برق داده را در خود نگه می دارد، جالب است. دمای پایین می تواند زمان ماندگاری اطلاعات SRAM را به چند ثانیه یا حتی چند دقیقه افزایش دهد.
داربید
داربید‌  ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:
کانتیلو
کانتیلو (به انگلیسی: Kantilo) یک شهرک در هند است که در بخش نایاگار واقع شده‌است. کانتیلو ۸٬۷۲۷ نفر جمعیت دارد و ۶۵ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
به خطر افتادن امنیت کامپیوتر در اثر خرابی سخت‌افزار
اجزای کامپیوتر
درخواست های فیزیکی ، از جمله خواندن فیزیکی ، نوشتن فیزیکی و درخواست قفل به برخی از ثبات های CSR، مستقیماً توسط کنترل کننده میزبان و بدون کمک نرم افزار سیستم انجام می شود.
- استاندارد OHCI
بنابراین، هر دستگاهی که توسط فایروایر متصل شود می تواند داده‌ها را روی حافظهٔ کامپیوتر بخواند و بنویسد. به عنوان مثال ، یک دستگاه می تواند:
یا
پردازنده
حمله به حافظه نهان (Cache)