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World File Search System单点故障
船舶分区多微电网系统分布式实时功率管理方案
海上运输对降低燃料消耗的需求日益增加，这推动了高燃料效率发电厂的使用和电源管理系统 (PMS) 的开发。目前对船上 PMS 的研究大多属于集中式，这种系统易于实施，能够收敛到全局最优解。然而，集中式技术可能存在计算负担过重和单点故障的问题。考虑到船舶未来向区域电力分配 (ZED) 发展的趋势，分布式 PMS 正成为一种替代选择。为了在高波动推进负载下实现船舶高燃料效率运行，本文开发了一种实时分布式 PMS，它可以获得与集中式 PMS 一样好的燃油经济性，但计算速度更快。分布式 PMS 以高度计算高效的方式结合了基于过滤器、基于规则和基于优化的方法，基于三层构建，不仅可以保证高燃料效率，还可以在不同航行模式甚至故障条件下保留足够的能量。通过收敛测试和多个案例研究，证明了所提出的 PMS 在收敛速度快、燃油效率高和弹性增强方面的有效性。
•本文类型（文章，评论，通讯等）的分布式身份，用于零信任和分段访问控制：SECU的新方法
摘要：“分布式身份”是指使用分散的标识者（DID）和可验证的凭据（VC）从集中式身份系统的过渡，以实现安全和隐私的身份验证。具有分布式身份，对身份数据的控制将返回给用户，因此由于缺乏单点故障而使基于凭证的AEACK不可能。本研究评估了使用ZTA原理采用分布式身份时获得的安全性改进，尤其是关于分段网络中横向运动的安全性。还考虑了框架的实施规范，方法的优势和缺点，以及兼容性和可概括性问题。此外，该研究强调了隐私和法规依从性，包括一般数据保护法规（GDPR）和加利福尼亚州消费者数据隐私法（CCPA），分析了针对这些问题的潜在解决方案。该研究表明，采用分布式身份可以通过数量级来增强整体安全姿势，从而提供上下文和最小特权的授权和用户隐私。研究建议重新确定技术标准，扩大在实践中分布式身份的使用，并讨论其在当代数字安全环境中的应用。
•本文类型（文章，评论，通讯等）的分布式身份，用于零信任和分段访问控制：SECU的新方法
摘要：“分布式身份”是指使用分散的标识者（DID）和可验证的凭据（VC）从集中式身份系统的过渡，以实现安全和隐私的身份验证。具有分布式身份，对身份数据的控制将返回给用户，因此由于缺乏单点故障而使基于凭证的AEACK不可能。本研究评估了使用ZTA原理采用分布式身份时获得的安全性改进，尤其是关于分段网络中横向运动的安全性。还考虑了框架的实施规范，方法的优势和缺点，以及兼容性和可概括性问题。此外，该研究强调了隐私和法规依从性，包括一般数据保护法规（GDPR）和加利福尼亚州消费者数据隐私法（CCPA），分析了针对这些问题的潜在解决方案。该研究表明，采用分布式身份可以通过数量级来增强整体安全姿势，从而提供上下文和最小特权的授权和用户隐私。研究建议重新确定技术标准，扩大在实践中分布式身份的使用，并讨论其在当代数字安全环境中的应用。
国防后勤局 (DLA) 23.3 小型企业...
简介国防后勤局 (DLA) 的使命包括三条工作路线，DLA 小型企业创新计划 (SBIP) 为其提供支持。它们包括支持核企业，保持核系统的战备状态、确定替代供应源、提高消耗品部件的质量以及增加物资供应。通过技术进步、创新和再造来提高生命周期性能，提高部队战备和杀伤力，减少威胁我们作战人员使用的武器系统战备状态的单点故障。供应链创新与保障，通过缩短交货时间、降低生命周期成本、维护安全和有弹性的供应链，为小型企业工业基地提供机会，通过技术创新来增强供应链运营。最后，供应链保障确保微电子供应链的安全，开发稀土元素的国内供应链，采用与降低假冒风险相关的工业基础最佳实践。回应本广泛机构公告 (BAA) 中主题的提案人必须遵循国防部 (DoD) SBIR 计划 BAA 中提供的所有一般说明。以下说明提供了除 DoD 计划 BAA 之外或与 DoD 计划 BAA 不同的 DLA 要求。
国防后勤局 (DLA) 22.1 小型企业...
简介国防后勤局 (DLA) 的使命包括三条工作路线，DLA 小型企业创新计划 (SBIP) 支持这些路线。它们包括支持核企业，保持核系统的战备状态、鉴定替代供应源、提高消耗品部件的质量以及增加物资供应。通过技术进步、创新和再造来提高生命周期性能，提高部队战备和杀伤力，减少威胁我们作战人员使用的武器系统战备状态的单点故障。供应链创新与保障，通过缩短交货时间、降低生命周期成本、维护安全和有弹性的供应链，为小型企业工业基地提供机会，通过技术创新来增强供应链运营。最后，供应链保障确保微电子供应链的安全，开发稀土元素的国内供应链，采用与降低假冒风险相关的工业基础最佳实践。回应本 BAA 中主题的提案人必须遵循国防部 (DoD) SBIR 计划 BAA 中提供的所有一般说明。以下说明中提供了除 DoD 计划 BAA 之外或与 DoD 计划 BAA 不同的 DLA 要求。
使用 SFMEA 对小型...进行实验安全分析
摘要—软件故障模式和影响分析 (SFMEA) 是一种系统安全分析技术，广泛应用于航空航天、汽车和其他安全关键型系统。FMEA 方法难以识别和分析由接口或功能之间的动态逻辑信息（例如软件-硬件交互）引起的故障模式。为了直观地假设模块故障对系统的影响，已经提出了许多方法。这项工作通过对安全关键型嵌入式控制系统进行实验来解决 SFMEA 的使用问题。本文介绍的工作提供了一个通用示例，说明了 SFMEA 应用于几乎没有或根本没有硬件保护的基于微处理器的计算机控制系统。本文展示了功能 FMEA、接口 FMEA 和详细软件 FMEA 在安全关键型软件系统中的应用。通过 SFMEA 方法，解决了硬件故障和软件故障。安全分析揭示了几个设计缺陷和物理故障，并提出了修改建议。本文还表明，如果在软件开发生命周期的正确阶段正确实施 SFMEA，则需求、设计和代码审查将更加有效。它还可以识别由软件导致的单点故障。本文介绍的工作可以推广并应用于任何安全关键嵌入式领域的设计师未来使用
使用 SFMEA 对小型...进行实验安全分析
摘要—软件故障模式和影响分析 (SFMEA) 是一种系统安全分析技术，广泛应用于航空航天、汽车和其他安全关键型系统。FMEA 方法难以识别和分析由接口或功能之间的动态逻辑信息（例如软件-硬件交互）引起的故障模式。为了直观地假设模块故障对系统的影响，已经提出了许多方法。这项工作通过对安全关键型嵌入式控制系统进行实验来解决 SFMEA 的使用问题。本文介绍的工作提供了一个通用示例，说明了 SFMEA 应用于几乎没有或根本没有硬件保护的基于微处理器的计算机控制系统。本文展示了功能 FMEA、接口 FMEA 和详细软件 FMEA 在安全关键型软件系统中的应用。通过 SFMEA 方法，解决了硬件故障和软件故障。安全分析揭示了几个设计缺陷和物理故障，并提出了修改建议。本文还表明，如果在软件开发生命周期的正确阶段正确实施 SFMEA，则需求、设计和代码审查将更加有效。它还可以识别由软件导致的单点故障。本文介绍的工作可以推广并应用于任何安全关键嵌入式领域的设计师未来使用
基于人工智能的 Web3 声誉系统案例
在过去十年中，越来越多的人呼吁建立去中心化的 Web3，旨在解决当前中心化基础设施的缺点，包括单点故障、审查和数据隐私。去中心化 Web3 的一个重要方面是能够外包任务以节省资源，从而创建网络资源共享 (NRS) 服务。这一点至关重要，因为不应盲目信任中央服务器（例如云）。NRS 服务大致可分为存储、计算或带宽共享服务。服务也可能针对所有这些服务，例如去中心化内容交付网络。在去中心化网络中共享网络资源并不是一个新概念，但 Web3 计划的独特之处在于它们与区块链的集成以创建激励层。传统的点对点 (P2P) 系统存在许多问题，导致它们在长期内毫无用处，包括搭便车、由于客户流失而导致的不稳定以及安全漏洞 [1]。通过以加密货币奖励的形式为已完成的工作提供公平交换，基于区块链的 NRS 服务增加了激励、安全性和稳健性。NRS 服务的一个突出示例是 Filecoin [2]，这是一个去中心化的存储市场。区块链用作激励层，允许客户和卖家在公共账本上创建存储交易并相应地奖励存储节点。由于区块链上的存储效率极低，因此数据本地存储在存储节点上。虽然区块链可用于为链上交易建立信任，但实际的 NRS 服务是在链下提供的，并直接在双方之间进行。这意味着我们不能仅仅依靠网络中诚实的大多数人来确保安全。一个简单的例子是，提供者节点承诺提供服务，但无法完成服务。虽然它没有获得额外的奖励，但客户可能会遇到额外的负面后果。由于网络中的任何节点都可能是恶意的，因此每笔交易都存在风险。
分布式网络基础设施和人工智能......
摘要 — 分布式网络基础设施和人工智能 (AI) 是变革性技术，将在未来社会和科学界发挥关键作用。物联网 (IoT) 应用程序包含大量连接设备，这些设备收集大量敏感信息（例如医疗、财务），这些信息通常通过 AI/机器学习 (ML) 算法在边缘或联合云系统进行分析，以做出关键决策（例如诊断）。确保数据收集、分析和决策过程的安全性、隐私性和可信度至关重要。然而，系统复杂性和增加的攻击面使这些应用程序容易受到系统漏洞、单点故障和各种网络攻击。此外，量子计算的进步加剧了安全和隐私挑战。也就是说，新兴的量子计算机可以打破提供网络安全服务、公钥基础设施和隐私增强技术的传统加密系统。因此，迫切需要新的网络安全范式来满足分布式网络基础设施的弹性、长期安全性和效率要求。在这项工作中，我们提出了一种分布式架构和网络安全框架的愿景，它以独特的方式协同安全计算、物理量子密钥分发 (PQKD)、NIST 后量子密码 (PQC) 工作和 AI/ML 算法，以实现抗违规、功能性和高效的网络安全服务。我们提案的核心是一个新的多方计算量子网络核心 (MPC-QNC)，它通过集成 PQKD 基础设施和硬件加速元素，实现快速且量子安全的分布式计算协议执行。我们通过在我们的 HDQPKI 和 TPQ-ML 框架中分别将 MPC-QNC 实例化为公钥基础设施 (PKI) 和联合 ML 来展示它的功能。 HDQPKI（据我们所知）是第一个混合分布式后量子 PKI，它利用 PQKD 和 NIST PQC 标准来提供最高级别的量子安全性，并具有针对主动对手的突破弹性。TPQ-ML 提出了一种后量子安全和隐私保护的联合 ML 基础设施。索引术语 — 网络基础设施；后量子安全；人工智能；机器学习；多方计算。
由人工智能和区块链支持的基于物联网的访问管理
物联网 (IoT) 正在改变物的世界，影响着制造业、交通运输业、汽车业、消费品和医疗保健业等许多经济部门 [1]。得益于集成电路设计的进步，物联网设备现已配备强大的新一代处理器，能够高效处理负载 [2,3]。这为在物联网设备以分布式方式运行复杂任务提供了机会。然而，物联网仍面临许多挑战或差距需要改进 [4]，例如各种物联网平台的中心化，例如亚马逊网络服务 (AWS)-IoT，与通信协议有关的安全和隐私问题，以及与物联网基础设施维护不善相关的各种攻击的脆弱性，例如 Mirai [5]。区块链 (BC) [6,7] 通过加密措施在分布式账本中提供数据记录的不可变存储。区块链可以帮助物联网基础设施处理中心化问题：当物联网基础设施在区块链中存储和处理数据时；这消除了当前可用的物联网平台（如 AWS IoT）中存在的单点故障 [4、8-10]。区块链在信息来源、不可否认性和真实性方面具有显著优势（每个发起者都使用其私钥签署每条记录），从而提高了系统的整体信息安全性 [11]。最后，人工智能 (AI) 在提供实时准确的数据分析方面发挥着重要作用。然而，使用人工智能设计和开发高效的数据分析工具也面临着诸如集中化和透明度等挑战 [12]。因此，将区块链与人工智能相结合可以产生一种解决这些问题的强大方法。人工智能通常被认为是一个黑匣子，提供分类器或预测器，缺乏透明度。然而，可以通过在给定区块链中的许多节点之间对人工智能决策进行排序来实现透明度。这提供了按时间排序的人工智能决策的精确、不可变的轨迹，例如，这可以构成管理访问控制决策的基础。因此，物联网、区块链和人工智能的同时应用展现出了成功的协同作用，改变了数据采集、分析和存储方式[11, 13, 14]。