XiaoMi-AI文件搜索系统
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“说这只是虚构的”：极右翼如何破解人工智能以及我们能做些什么
人工智能 (AI) 通常被理解为一种旨在改善人类活动和整体福祉的通用技术。1 AI 系统在高度自动化的水平上运行，包括各种迭代，例如算法 AI、生成 AI、大型语言模型 (LLM) 和深度学习机器。2 尤其是生成 AI 和 LLM，随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的发布而受到广泛关注，标志着这些技术的转折点。3 生成 AI 平台使用机器学习通过基于训练数据的“提示”或指令来生成高质量的图像、音频、歌曲、视频和多功能模拟。4 AI 提示是人与 AI 之间的交互模式，引导模型产生所需的内容输出，无论是通过文本、问题、代码片段还是示例。5
破解密码揭露信用卡犯罪... - TRACE
本研究的主要目的是探索商业模式画布在理解和解构白领犯罪运作结构方面的适用性，特别强调信用卡犯罪作为重点。通过将从暗网获得的犯罪信用卡手册与 BMC 的见解相结合，本研究引入了一种理解和处理非法活动的创新方法。应用画布来解构信用卡生态系统的关键组成部分，建立了一个系统框架，用于理解此类犯罪活动中涉及的动机、操作程序、资源分配和财务动态。本研究强调了商业模式画布在解开错综复杂的犯罪网络方面的多功能性和有效性，并提出了一种利用这种方法调查和打击各种白领犯罪的模型。通过强调 Canvas 与信用卡欺诈手册的成功结合，该研究为采用类似方法分析和打击各种形式的金融犯罪奠定了基础，从而展示了在信用卡欺诈犯罪之外的更广泛应用的潜力。
AILS-NTUA 参加 SemEval-2024 任务 9：破解脑筋急转弯
在本文中，我们概述了我们参加 SemEval-2024 第 9 项竞赛的作品：“脑筋急转弯：一项违背常识的新任务”。我们参与两个子任务：子任务 A - 句子拼图和子任务 B - 单词拼图。我们通过微调评估了大量不同大小的预训练的基于 Transformer 的语言模型。随后，我们对它们的分数和反应进行分析，以帮助未来的研究人员理解和有效地利用这些模型。我们表现最佳的方法在两个子任务的竞赛排行榜上都占据了竞争地位。在评估阶段，我们最好的作品在句子拼图中获得了 81.7% 的平均准确率，在单词拼图中获得了 85.4% 的平均准确率，分别比最佳神经基线 (ChatGPT) 高出 20% 和 30% 以上。
使用 shor 量子计算破解 rsa 加密
摘要：得益于最近硬件的进步，量子计算是一个快速发展的研究领域。量子计算机的量子力学特性使它们能够比传统计算机更快地解决某些问题。其中一个问题是非结构化搜索问题，使用众所周知的 Grover 算法，量子机可以比目前可用的最佳效率经典算法（即线性搜索）更高效地解决该问题。量子 p 计算为此类问题提供了二次加速，O(N)，而传统算法提供的线性效率为 O(N)，其中 N 是搜索空间。另一个非常重要的应用是多项式时间量子算法，称为 Shor 算法，用于分解整数和计算离散对数。Shors 算法是第一个实现比传统算法指数加速的量子算法，应用于量子力学领域以外的问题，具有明显的应用价值。具体来说，Shors 算法可用于破解基于对两个大小相似的素数乘积进行因式分解的难度的 RSA 密码体制，以及基于离散对数问题 (DLP) 的密码体制，例如 Diffie-Hellman 密钥协商协议和数字签名算法。Shors 因式分解算法执行的最昂贵的操作是模幂运算。现代经典计算机可以在一秒内对数千位数字执行模幂运算。这两个事实乍一看似乎表明使用 Shors 算法对一千位数进行因式分解只需要几秒钟，但不幸的是（或许幸运的是），事实并非如此。Shors 算法中的模幂运算是在指数叠加上执行的，这意味着需要量子计算机，而量子硬件的噪声预计会比经典硬件高出几个数量级。这种噪声需要使用纠错，这会带来开销，最终使得在量子计算机上执行可靠算术的成本比在传统计算机上高出几个数量级。尽管 Shors 算法在多项式时间内运行，但渐近符号隐藏的常数因子相当大。必须通过各个层面的大量优化来克服这些常数因子，才能使算法实用。目前的量子计算机还远远不能执行与密码相关的问题规模的 Shors 算法。本文提出了一种实现 Shors 量子因式分解算法的方法和实验。实现是使用 Python 和量子计算机模拟完成的
破解数据科学访谈小牛Lin PDF
•与该公司在2022年的12.5亿美元可转换票据的和解有关，公司同意将约570万A级股份的总计转移给前票据持有人。在2022年交付了大约250万股股票；在2024年第三季度交付了大约344,000股，迄今为止已在第四季度交付了大约240万股。该公司有义务向剩余的前票据持有人提供多达40万个A级股份。截至10月30日，流通股份的股票数量为166,073,181股（不包括在财政部持有的160,269,089股），而流通的B级股票数量为35,698,674。截至10月30日，已发行的股票总数为201,771,855。
通过联合概率方法破解量子博弈中的困境
现在人们已经认识到信息从根本上植根于物理学 1,2。物理学最终是量子的，信息也是如此。经典信息理论的一些关键障碍已被其量子对应理论所克服，这为量子计算领域开辟了新视野，这主要是由于纠缠作为一种基本资源的可用性 1,2。信息在博弈论这个数学分支中发挥了核心作用，它提供了分析冲突局势的工具，在冲突局势中，各方（称为参与者）做出相互依赖的决策。因此，每个参与者都会考虑其他参与者可能做出的决策或策略，以制定最佳策略。然而，当冲突局势得到解决时，参与者的最佳策略描述了博弈的解决方案。否则，我们会陷入困境，即博弈中没有最佳解决方案的情况。尽管博弈论最初是在数学背景下发展起来的，试图描述机会游戏和赌博，但它很快就成为微观经济学的基础。第一个发展是所谓的零和游戏，其中玩家完全不相上下，没有合作的理由。后来，这一限制被取消，合作博弈论领域诞生了。经典合作博弈的量子扩展被称为量子博弈 2 – 9 (QG)。游戏的量子扩展最近因其在经济学中作为量子技术和谈判的新环境的可能作用而受到评论 10 – 12。在 Eisert 6、7 的量子博弈方案中，玩家的策略是在二分希尔伯特空间中对初始最大纠缠态执行的特定局部幺正变换。在玩家策略到位后，量子态通过解缠门产生最终状态。随后对该状态进行四个“量子”概率（以下称为概率）测量。游戏的支付关系用相应双矩阵的支付条目和由此产生的概率来表示。量子纠缠的一个特点是，纠缠会干扰经典博弈中的困境 6、7 。从经典角度来看，这种困境在于，没有玩家能够在不降低其他玩家预期收益的情况下获胜。从这个意义上讲，对于量子纠缠，可以说原始博弈的困境可以完全消失，也就是说，博弈的困境被打破了。在量子纠缠中，经典博弈中的一些限制被解除，从而干扰了困境，这为获得一种均衡提供了可能性，即两个玩家都获胜，并且在博弈中可用策略的可能收益范围内获得可接受的收益。将纠缠纳入博弈的初始状态，就会生成玩家最初无法使用的策略 7 。这些策略的数学公式可以探索量子和经典玩家之间的竞争互动 5、13。本文针对囚徒困境 6、7 和性别之战 14 测试了这些策略。同样，这种方法也可以用于其他游戏，例如胆小鬼游戏 7。此外，
量子计算和人工智能彻底改变了密码学和安全技术
这一切都始于这样的假设：传统计算机永远无法强大到破解 AES 和 RAS。但当量子计算机出现时，所有假设都受到了威胁。尽管人们认为 AES-256 对称密钥具有抗量子性，但如果量子算法可以在大型量子计算机上运行，它将能够破解如此强大的加密，以至于所有静态和传输中的加密数据都处于危险之中。当然，量子计算机必须在自身上添加更多量子比特，才能破解如此复杂的加密。但这只是时间问题，因为随着它的发展速度，它破解几乎所有使用传统方法构建的加密的日子已经不远了。
量子计算
麻省理工学院数学教授 Peter Shor 于 1994 年发明了同名算法，证明了量子计算机在因式分解问题上表现出色。量子计算机只需 8 小时即可破解 2048 位 RSA 加密（当今的黄金标准）。1 RSA-2048 仍然很安全，因为破解它所需的量子硬件尚不存在。但理论上，它可以被一台功能完备的量子计算机（仅 4,100 个量子比特）破解。根据目前的进展速度，很可能在未来十年内出现一台能够破解当今公钥加密的量子计算机。因此，依赖公钥加密的公司、政府和组织（即通过互联网发送或接收数据的任何人）将需要过渡到量子计算机无法破解的安全协议。这一变化可能为网络安全公司带来机遇和风险，也可能为新进入该领域的公司提供途径。
Velocity - 利用新兴技术重建信任关系
要破解公钥加密，对手必须破解其背后的计算难题，例如找出一个大数的两个素数因子。科学家估计，当今最先进的高性能计算硬件需要一生以上的时间才能完成这项任务。然而，加密相关量子计算机 (CRQC) 可以使用现有的量子算法在数小时内解决这些问题。CRQC 是一种容错量子计算机，具有破解现代加密算法所需的复杂性。CRQC 目前尚不存在，但随着各国和各大企业纷纷投入资金，争取获得计算优势，这只是时间问题。
NIST PQC 算法
接近拥有足够的逻辑量子比特来破解 RSA 或 ECC。当今最先进的量子计算机（截至 2024 年）拥有数百个物理量子比特，而逻辑量子比特实现仍处于早期阶段。量子纠错和量子比特数缩放方面的重大进步对于使量子计算机能够破解 RSA 或 ECC 至关重要。理论上，破解 RSA 2048 位需要大约 4096 个逻辑量子比特，而破解 ECC 256 位需要大约 512 个逻辑量子比特。要实现其中任何一个，量子计算机可能需要数百万个具有低错误率的物理量子比特。这种量子能力水平仍需多年时间，这取决于量子计算技术的进步。