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NM B2B 战略
o 新的客户端软件（即使用 NM B2B 的客户端软件，来自新组织或已经使用 NM B2B 的组织）将被要求使用 CP1 规定的方式 o 对于非 CP1 规定的方式，将与利益相关方商定终止日期 o 例如：大多数 NM B2B 飞行计划准备和归档服务目前有两个版本：初始版本和 FF-ICE/R1 版本——初始版本将在某个商定的终止日期退役 • 通过请求/答复和发布/订阅公开的 NM B2B 服务的新客户端软件（即使用 NM B2B 的客户端软件，来自新组织或已经使用 NM B2B 的组织）将尽可能使用发布/订阅。请求/答复将用于特殊的数据同步原因，而不是作为更新数据本地版本的标准方式。我们将鼓励现有客户端软件的开发人员推广“发布/订阅”模式来代替“请求/答复”模式。
Axway 验证权威套件
VA Server Validator 使用这些 Web 和应用服务器的本机接口来添加数字证书验证功能，作为产品基于 PKI 的客户端身份验证的一部分。VA Server Validator 作为一个插件，可以查询 VA 服务器（或任何其他基于标准的数字证书验证响应器）或利用 CRL 来确定客户端提供的数字证书的状态。证书被撤销或过期的客户端将被拒绝访问服务器或应用程序。
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VA Server Validator 使用这些 Web 和应用服务器的本机接口来添加数字证书验证功能，作为产品基于 PKI 的客户端身份验证的一部分。作为插件，VA Server Validator 可以查询 VA 服务器（或任何其他基于标准的数字证书验证响应器）或利用 CRL 来确定客户端提供的数字证书的状态。证书被吊销或过期的客户端将被拒绝访问服务器或应用程序。
Axway 验证授权套件 - CryptoTech
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联合学习的最佳客户选择算法
research p oster s ummary联合学习（FL）系统[5]允许培训机器学习模型分布在多个客户端，每个客户都使用私人数据。传统上，在几轮中，FL执行三个步骤直到停止条件发生：1。服务器将全局模型权重发送给客户端； 2。每个客户端在本地使用私人数据训练模型，并将其权重发送给服务器；和3。服务器合并了客户端的权重，以制定改进的全局模型。由于资源和数据的异质性，客户选择在FL系统的功效[1]，[2]，[6]，[8]，[8]，[11] - [14]中起着至关重要的作用。训练回合所花费的时间由最慢的客户确定。此外，能源消耗和碳足迹也被视为主要问题。在这种情况下，我们提出了FL：MEC和ECMTC的两种最佳时间和能源的客户选择算法。第一个将训练时间和总能量消耗最小化，而第二个则逆转了两个指标之间的优先级，同时还要满足截止日期。尽管相关工作的贡献，但据我们所知，这项工作是第一个提出算法，通过共同优化执行时间和能源消耗，同时定义每个客户应在本地使用多少数据，从而使具有异质资源的客户选择算法。在我们的方法中，客户选择被建模为必须分配给一组客户端r的任务t数。每个客户端I具有一组分配容量（A I），其中任务象征着本地数据单位。此外，我有时间（P I）和能量（E I）成本与其分配的任务数（X I）相关的每个客户端。给定的一轮具有与其所选客户端相关的pan和en gy的费用，分别表示为优化目标c max和σe，它们定义为c max：= maxi∈Rp i（x i）和σe：= p
策略驱动的 AI 辅助 PoW 框架
分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击是一种恶意攻击，它通过使用大量互联网流量淹没目标或其周围的基础设施来破坏目标服务器、服务或网络的正常流量。一种可能的防御策略是采用有效的基于工作量证明 (PoW) 的系统 [3]、[1]、[2]。PoW 系统的工作原理是要求传入的网络请求花费精力解决任意数学难题，以防止任何人攻击系统。在基于 PoW 的系统中，客户端必须投入一些计算（CPU 周期、带宽等）来解决难题以证明其真实性。PoW 系统通常由三部分组成：发行者、求解者和验证者。发行者（也称为生成器）将难题发布给求解者，求解者求解并将解决方案发送给验证者。在简单的联网客户端-服务器环境中，服务器包含发行者/生成器和验证者组件，而客户端是解算器。在本文中，我们构建了一个人工智能 (AI) 辅助的 PoW 框架。我们创建了一个“自适应”发行者，它可以生成具有不同难度的谜题。该系统背后的想法是通过向不可信连接发布“难”谜题来惩罚不可信连接，同时为可信请求提供“简单”谜题。至关重要的是，这些挑战会在环境中为不可信连接引入延迟。可以使用传入流量特定功能来区分可信/不可信客户端。换句话说，AI 子系统可以为传入请求计算信誉分数，从而指导谜题生成器。我们的框架有两个有用的属性。首先，每个客户端都需要为使用系统支付费用，并且随着客户端信誉分数的下降，该费用会增加。其次，难题的工作量是自适应的，可以进行调整。该框架将确保信誉评分较低的客户端比信誉评分较低的客户端接收服务器响应的延迟更长。
Leadtek 2024投资者会议
•可信赖的零客户端 - 最佳的远程连接安全性和PCOIP Ultra性能，通过与任何软件信任中心集成的DMS设备管理软件管理，从而使数字工作区中的零信任体系结构能够。•零客户端 - 没有本地存储和操作系统。•瘦客户 - 可选的智能卡读取器身份验证，有效地增强了信息安全保护。•超薄客户端 - 使用不可拆卸的嵌入式多媒体卡（EMMC）来保护业务敏感数据。
![arXiv:2206.07469v3 [quant-ph] 2023 年 4 月 14 日](/simg/8\869b602496d725e48a126f596dfc6eb2bbc3992c.webp)
arXiv:2206.07469v3 [quant-ph] 2023 年 4 月 14 日
摘要。委托量子计算 (DQC) 使有限的客户端能够在量子服务器上远程执行超出其能力的操作。DQC 协议通常建立在基于测量的量子计算框架中，因为这允许在客户端和服务器之间自然分离计算的不同部分。现有协议实现了几个所需的属性，包括输入的安全性、计算的盲目性和可验证性，并且最近还扩展到多方设置。DQC 遵循两种方法，要求客户端执行完全不同的操作。在一种方法中，客户端能够准备量子态，在另一种方法中，客户端能够测量它们。在这项工作中，我们提供了一个协议等价性的新颖的严格定义，并表明这些不同的 DQC 设置实际上在这个意义上是等价的。我们使用抽象密码学框架来证明我们的主张，并提供一种能够从一种设置切换到另一种设置的新技术。通过这种方式，我们证明了这两种方法都可用于执行具有相同属性的任务。也就是说，使用我们提出的技术，我们始终可以从一种设置转换到另一种设置。我们最终使用我们的结果为 DQC 提出了一种混合客户端模型。