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密码学中的35个椭圆曲线
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椭圆曲线上的类群作用产生的量子货币
量子货币是一种实现数字货币的方式，其中代表货币的“钞票”是量子态。量子货币的想法最早由 Wiesner [ Wie83 ] 提出，自那时起，量子货币就吸引了量子计算研究界的关注。在本文中，我们重点研究可公开验证的量子货币 [ Aar09 ]，这意味着任何观察者无需掌握特权信息即可验证钞票的正确性，以及量子闪电 [ Zha19 ]，这可以保证铸币厂也无法通过铸造复本钞票作弊。不幸的是，构建可公开验证的量子货币已被证明是相当难以捉摸的。Farhi、Gosset、Hassidim、Lutomirski、Nagaj 和 Shor 表明，即使经过一些自然修改，Wiesner 的量子货币方案也不能用于直接构建可公开验证的方案 [ FGH + 10 ]。第一个真正可公开验证的量子货币候选者是由 Aaronson [ Aar09 ] 以及 Aaronson 和 Christiano [ AC12 ] 提出的，他们分别给出了相对于量子和经典预言机的可公开验证的量子货币构造。不幸的是，这两种构造中预言机的拟议实例后来都被破解了 [ LAF + 10 ] [ CPDDF + 19 ]，这使得人们对此类预言机能否在现实世界中安全实施产生了怀疑。Zhandry 对量子闪电的具体构造 [ Zha19 ] 也被 Roberts [ Rob21 ] 破解。最近，Khesin、Lu 和 Shor [ KLS22 ] 的基于格的构造被 Liu、Montgomery 和 Zhandry [ LMZ23 ] 破解。另一方面，已经提出了一些候选方案，但尚未被破译，包括基于结点的构造 [ FGH + 12 ] 和四元数代数 [ Kan18 , KSS21 ]。此外，
质量的椭圆曲线密码学：简单且快速有限的场算术
在有限场上基于离散的加密的早期，一个显而易见的想法是使用形状的素数，可以更快地减少模块化。但是，有人担心任何有用的特殊形状也大大削弱了离散的日志问题，安全性依赖于该问题。问题是，这个离散对数问题受到“索引演算”攻击。和有用的质子可能会允许索引演算攻击[22]。在[20]中直言不讳的“特殊形式的素数可以更轻松地计算离散对数”。但随着椭圆曲线加密的发现而发生了变化，就像在有限场上定义的椭圆曲线一样，没有索引演算攻击（因为可以纳入整数，但曲线上的要点不能）。因此，形状模量是完全可以接受的，并且确实被广泛使用。普遍认为，在这种情况下，Mersenne Prime最适合模块化减少 - 但除2 127-1和2 521 - 1
FACET：使用椭圆建模实现快速准确的基于事件的眼动追踪，实现扩展现实
摘要 — 眼动追踪是扩展现实 (XR) 中基于凝视的交互的关键技术，但传统的基于帧的系统难以满足 XR 对高精度、低延迟和低功耗的要求。事件摄像机由于其高时间分辨率和低功耗而提供了一种有前途的替代方案。在本文中，我们提出了 FACET（快速准确的基于事件的眼动追踪），这是一种端到端神经网络，可直接从事件数据输出瞳孔椭圆参数，针对实时 XR 应用进行了优化。椭圆输出可直接用于后续基于椭圆的瞳孔追踪器。我们通过扩展带注释的数据并将原始掩模标签转换为基于椭圆的注释来训练模型，从而增强了 EV-Eye 数据集。此外，采用了一种新颖的三角损失来解决角度不连续性问题，并提出了一种快速因果事件体积事件表示方法。在增强版 EV-Eye 测试集上，FACET 实现了平均瞳孔中心误差 0.20 像素，推理时间为 0.53 毫秒，与现有技术 EV-Eye 相比，像素误差和推理时间分别减少了 1.6 倍和 1.8 倍，参数和算术运算减少了 4.4 倍和 11.7 倍。代码可在 https://github.com/DeanJY/FACET 上找到。
SECP256R1对STM32微处理器上的椭圆曲线加密的实施和性能评估
摘要 - 在层面系统中使用物联网（IoT）设备的使用已越来越流行。这些设备随着人们的流行而容易受到网络攻击的影响。为了保护网络攻击而进行的加密操作对于在开放网络中产生快速结果而不是减慢网络流量至关重要。因此，为了提高通信安全性，在文献中进行了有关在物联网设备中使用不对称加密和对称加密一起进行的研究，以进行关键共享，加密，解密，数据签名以及验证签名数据等活动。在这项研究中，我们首先提出了从服务器操作的物联网设备的加密系统。然后，我们对提案进行绩效分析。尤其是，我们在SECP256R1椭圆曲线上评估了椭圆曲线Diffie-Hellman键交换和椭圆曲线数字签名算法，并通过32位STM32F410RB核开发板上的32位STM32F410RBIT STM32F410RBIT STM32F410RBIT STMICC库进行了Micro UECC库AES对称加密。索引条款 - 键交换，数字签名，椭圆曲线，secp256r1，iot
比较用于优化电子商务集成中椭圆曲线加密参数的AI算法：一种量词前分析
摘要 - 本文提出了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）之间的比较分析，这是两个重要的人工智能算法，重点介绍了操作椭圆曲线加密（ECC）参数。这些包括椭圆曲线系数，质数，发电机点，组顺序和辅因子。研究提供了有关哪种生物启发算法为ECC配置产生更好的优化结果，并在相同的健身函数下检查性能。此函数包含了确保鲁棒的ECC参数的方法，包括评估罪行或异常曲线，并应用Pollard的Rho Attack和Hasse定理以优化精度。在模拟的电子商务环境中测试了由GA和PSO生成的优化参数，与诸如SECP256K1之类的知名曲线在使用椭圆曲线 - diffie Hellman（ECDH）和基于哈希的消息身份验证代码（HMAC）的过程中形成鲜明对比。专注于量词前时代的传统计算，这项研究突出了GA和PSO在ECC优化中的功效，这对增强了第三方电子商务整合的网络安全的影响。我们建议在量子计算广泛采用之前立即考虑这些发现。
经皮椭圆形孔（PFO）闭合
cpt®是美国医学协会的注册商标描述，当时会导致大脑血流损失导致损害和组织死亡时，就会发生中风。当大脑的血液供应在短时间内被阻塞或中断，但不会造成永久性损害时，就会发生短暂性缺血发作（TIA）。中风有两种类型：缺血和出血。缺血性中风是由阻塞大脑血管的血凝块引起的。出血性中风是由流血并流向大脑的血管引起的。隐性中风是一种缺血性中风，在其中找不到特定原因。在某些个体中，造成隐性中风的原因可能是由于血块穿过专利孔卵形（PFO）的原因。PFO是心脏中正常的开口，在胎儿发育过程中所有人都存在。开口位于隔壁的左右心房中的隔壁壁中。通常，这个开口是在出生后自行关闭的，但是在某些情况下，整个成年期的开口仍在开放。对于大多数患有PFO的人来说，这种情况不会引起任何问题，因此不需要治疗。然而，在某些具有PFO的人中，在外周静脉系统中形成的小血块可能会从右侧到左循环，如果缺血性中风到达脑动脉循环，则会引起性中风。可以通过抗血栓/抗凝治疗，手术或经皮闭合来预防PFO患者的复发性中风。在理论上是一种治疗方案，但由于手术的固有风险，它很少用于这种指示。此外，与经皮关闭相比，还没有研究手术（美国心脏协会，2017年）。经皮或经导管PFO闭合设备使用导管技术来进入心脏并关闭PFO，而无需进行心脏直视手术和心肺旁路。到位后，该设备可防止血液和潜在的血凝块，无法在心脏的右和左心房之间流动。在2023年对随机对照试验（RCT），Kolokathis及其同事进行的系统综述和荟萃分析中，临床证据中风评估了专利有孔虫（PFO）封闭和医疗治疗之间的净临床益处（NCB）。 测得的结果是NCB-1（中风的累积发生率，重度出血，房颤/颤动以及严重的程序性或设备并发症），NCB-2和NCB-3（NCB-3（NCB-1）分别使用0.5和0.25的ncb-1（NCB-1）分别用于颤动/颤动的效果）。 NCB的每个成分结果均被测量为次要结果。 审查结果显示，根据NCB-1，NCB-2和NCB-3率，PFO闭合和医疗治疗之间没有差异。 可以看到中风的显着降低（44％[95％CI，21-60％]），这有利于PFO闭合臂。 与医疗治疗组相比，在PFO闭合中，观察到心房颤动/颤动的增加（4.04倍[95％CI，1.57-8.89]）。 用于计算NCB-2和NCB-3的加权因子为0.5和0.25是任意的，样本量相对较小。临床证据中风评估了专利有孔虫（PFO）封闭和医疗治疗之间的净临床益处（NCB）。测得的结果是NCB-1（中风的累积发生率，重度出血，房颤/颤动以及严重的程序性或设备并发症），NCB-2和NCB-3（NCB-3（NCB-1）分别使用0.5和0.25的ncb-1（NCB-1）分别用于颤动/颤动的效果）。NCB的每个成分结果均被测量为次要结果。审查结果显示，根据NCB-1，NCB-2和NCB-3率，PFO闭合和医疗治疗之间没有差异。可以看到中风的显着降低（44％[95％CI，21-60％]），这有利于PFO闭合臂。与医疗治疗组相比，在PFO闭合中，观察到心房颤动/颤动的增加（4.04倍[95％CI，1.57-8.89]）。用于计算NCB-2和NCB-3的加权因子为0.5和0.25是任意的，样本量相对较小。元回归分析表明，随着PFO闭合的变化，NCB-1的减少，随着Amplatzer™设备处理的个体比例增加（P = 0.02）。降低了NCB-3（p = 0.03）。该研究的局限性包括将NCB计算为事件的总和，这意味着在随后期间患有中风/短暂性缺血性发作（TIA）和其他事件的个体并未避免重复。在医疗治疗中应用的医疗方案和PFO闭合臂中的过程中没有标准化。应谨慎解释有限数量的RCT，证据质量较低，偏见和不精确问题的风险增加。作者得出的结论是，PFO关闭与医疗治疗没有净临床益处。PFO闭合臂的中风相对相对降低了44％。
中文剩余定理的文本编码对点椭圆曲线密码
这个数字时代最关键的要求之一是数据安全。现在几天的数据使用次数急剧增加，但是确保数据是非常大的问题，尽管我们有足够的加密算法来确保实时应用程序，但是尚未确定针对现代攻击的安全性水平。基于椭圆曲线的加密术（ECC）是机密性和身份验证的最重要的加密算法，与其他不对称算法（如RSA，Diffie-Hellman等）相比，用较小的长度键提供了较高的安全水平。由于计算复杂性，ECC的实时系统使用量很小。因此，为了增加实时系统的使用情况，我们提出了将ECC与中国剩余定理（CRT）相结合的新方法，以将较大的值降低到较小的值，以便与现有的基于ECC的算法相比，构建ECC点的复杂性可以降低接近40％。此外，它证明了安全级别的提高，可以用作实时通信系统中的基本组件。