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人工智能在密码学中的应用
本文探讨了人工智能 (AI) 在密码学领域的一些最新进展。它特别考虑了机器学习 (ML) 和进化计算 (EC) 在分析和加密数据中的应用。简要概述了人工神经网络 (ANN) 和使用深度 ANN 进行深度学习的原理。在此背景下，本文考虑：(i) EC 和 ANN 在生成唯一且不可克隆的密码方面的实现；(ii) 用于检测有限二进制字符串的真正随机性（或其他）的 ML 策略，用于密码分析中的应用。本文的目的是概述如何应用 AI 来加密数据并对此类数据和其他数据类型进行密码分析，以评估加密算法的加密强度，例如检测被拦截的数据流模式，这些数据流是加密数据的签名。这包括作者对该领域的一些先前贡献，并在整个过程中被引用。介绍了一些应用，包括使用智能手机对钞票等高价值文件进行身份验证。这涉及使用智能手机的天线（在近场）读取柔性射频标签，该标签耦合到具有不可编程协处理器的集成电路。协处理器保留使用 EC 生成的超强加密信息，可以在线解密，从而通过智能手机通过物联网验证文档的真实性。还简要探讨了使用智能手机和光学密码的光学认证方法的应用。
增强学习
强化学习（RL）借助深度神经网络中的广告，使多样化的学科中的重大分解。一些早期的亮点是在计算机游戏中（Mnih等，2015），国际象棋和GO（Silver等，2016）和机器人技术（Lillicrap等，2015; Haarnoja等，2018b）。最近的高光包括开发有效的算法，例如矩阵乘法（Fawzi等，2022）和分类（Mankowitz等，2023）。RL在天文学上也有一些应用。Telescope automation is closely related to robotics and RL can be used in telescope control including adaptive optics (Nousiainen et al., 2022; Landman et al., 2021; Nousiainen et al., 2021) and adaptive reflective surface control (Peng et al., 2022) as well as in observation scheduling (Jia et al., 2023a,b, 2022）。进一步向下数据流，RL已应用于射电天文数据处理管道（Yatawatta and Avruch，2021; Yatawatta，2023）进行超参数调整。将模范天文学视为从观察望远镜到科学家的数据流或信息，我们可以看到RL的更多应用以帮助和完善这种流程并激发该出版物。几种方法属于机器学习的伞（ML）：监督学习是最常用的方法，在该方法中既可以赋予计算机的输入和所需的输出，以学习执行某个任务。无监督
IN-DFI 货币转账许可证新申请清单（公司）
资金流结构：提交要进行的每种交易或服务的描述。对于每种类型，描述从第一次接触消费者开始到交易完成（受益人收到款项）结束的每个步骤。请确保描述提供足够的细节，说明资金如何传输、资金流经的账户以及交易流程每个步骤的数据流。如果您的商业计划包括法定货币和虚拟货币的接受、存储、转换、传输或再抵押，请参阅 IN-DFI 补充问卷以了解其他要求。
M.Sc.教学大纲（物理）（模式-2023）
单元2：建模样式（12个讲座）数据流建模：连续分配，净声明分配，延迟，净延迟。行为建模：程序构建，时机控制，块语句，程序分配，条件性语句，循环陈述，程序连续分配门级建模：简介，内置原始门，多个输入门，多个输入门，三态盖茨，MOS开关，交换机，双向交换机，dote deasters，angit nettions，nette nets
Xina Solar One RF（私人）有限公司
高可靠性和控制可用性是发电厂控制必须满足的两个主要目标。在设计控制系统时，高可用性是正确控制和监督发电厂的关键要求。横河电机选择 CENTUM VP 分布式控制系统 (DCS) 作为整个控制系统的核心，并优先考虑确保数据在发电厂所有层级之间往返于其他设备和系统。由于与其他子系统和监控层的高度集成，CENTUM VP 实现了发电厂所有控制层之间的结构化连接和数据流。
制造，工业，物流，零售企业通信服务提供商超级服务器Power Celona的Turnkey 4G/5G Private Cel
如图2所示，Celona Edge OS感应了数据流并将其分配给微板片，在这种情况下，视频，销售点系统，语音，物联网和最佳努力频道。这些微型映射到企业运输网络中的虚拟LAN，并可以根据身份验证和网络地址控制（NAC）策略灵活地达到其用户组目标。通过为客户提供对微型策略的配置更新的完整控制，网络管理员可以在需要时更改设备组和应用程序的服务级别。
在自主系统中实现定时保证
由于与物理世界的持续相互作用而摘要，自主的网络物理系统（CPS）都需要函数和时间正确性。尽管实时计算的理论基础最近取得了进步，但在现代CPS平台中有效利用这些结果通常会涉及领域的专业知识，并向许多开发人员带来了非平凡的挑战。要了解构建实时软件的实际挑战，我们对7个代表性CPS开源项目的189个软件问题进行了调查。通过这种表现，我们发现大多数错误是由于网络和物理状态之间的时间不对。这激发了我们抽象三个关键的时间属性：新鲜度，一致性和稳定性。使用新开发的概念，即数据流动能力（DFA），旨在捕获数据流的时间/可用性期望，我们展示了如何将这些基本证券表示为数据流的时序约束。为了实现DFA的时机保证，我们设计和实施了Kairos，该Kairos自动检测和构成正时限制违规行为。为了检测违规行为，Kairos将基于API的注释的策略定义转化为运行时程序仪器。为了减轻违规行为，它提供了一个基础架构，以弥合不同抽象层的调度程序之间的语义差距，以进行协调的努力。在三个现实世界中的CPS平台上进行的端到端评估表明，Kairos在引入最小的2时提高了定时性和安全性。8％的运行时间开销。
网络威胁情报人工智能研讨会（WAITI）
征文 网络安全格局不断变化，为安全专业人员带来源源不断的数据流。有价值的威胁情报隐藏在这一庞大的数据流中，包括社交媒体、技术报告和暗网论坛中报道的文本。传统上，网络威胁情报 (CTI) 依赖于手动分析或基本的关键字匹配，导致瓶颈和错失机会。安全分析师面临着数据量巨大的限制、代码混淆和社会工程等策略的复杂性，而威胁的快速发展需要实时处理才能领先于攻击者。在当今的数字环境中，数据量和复杂性不断增加，自然语言处理 (NLP) 技术和大型语言模型已成为解密和缓解网络威胁不可或缺的工具。NLP 使机器能够理解和处理人类语言，为 CTI 提供了显著的好处，例如自动处理、高级威胁检测和实时分析，从而可以立即识别和响应威胁。因此，有效地提取和分析这些信息对于主动防御策略至关重要。本次研讨会探讨了人工智能/生成式人工智能在网络安全领域（尤其是 CTI 收集和分析领域）的革命性潜力。研讨会将为研究人员、从业人员和爱好者提供一个平台，让他们更深入地探讨与 NLP、大型语言模型 (LLM) 以及更广泛意义上的网络安全和网络威胁情报背景下的人工智能技术相关的专业主题。
分布式流计算系统的节能和运行时感知框架
分布式流计算系统中的任务调度是NP完整的问题。当前的调度方案通常由于输入数据流的波动，通常会暂停或缓慢的启动过程，这会影响性能稳定性，尤其是高通量和低潜伏期目标。此外，运行时的空闲计算节点可能会导致大量的空闲负载能量消耗。为了解决这些问题，我们提出了一个节能和运行时感知的框架（ER-stream）。本文从以下方面彻底讨论了框架：（1）研究实时数据流任务之间的通信；流式应用程序，资源和能源消耗以正式化调度问题进行建模。（2）在将初始拓扑提交到集群中后，通过轻巧的任务分配策略在同一计算节点上处理具有高通信成本的任务对，从而最大程度地降低了节点之间的通信成本并避免频繁触发运行时计划。（3）在运行时，根据节点通信和资源使用来执行可靠的任务迁移，这反过来又有助于动态调整节点能量消耗。（4）指标在包括潜伏期，吞吐量，资源负载和能源消耗的指标中，在真实的分布式流计算环境中进行评估。通过对可变速率输入方案进行全面评估，与现有风暴的调度策略相比，提出的ER-stream系统可为吞吐量，延迟和能源消耗提供了有希望的改进。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。