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与Snitching的秘密共享-Cryptology Eprint Archive
我们解决了在秘密共享计划中检测和惩罚股东集结的问题。我们在最近提出的称为“个人密码学”（Dziembowski，Faust和Lizurej，Crypto 2023）的加密模型中这样做，该模型假设存在单个机器可以有效地计算的任务，但可以通过多个（相互不信任的设备）进行计算有效地计算。在此模型中，我们引入了一种名为Snitching（SSS）的新颖原始性，其中每次尝试非法重新构建共享的秘密𝑆𝑆导致证明可以用来证明这种不当行为（例如，例如财务上对区块链上的作弊者进行财务惩罚）。即使股东试图不重建整个秘密，但只能学习一些部分信息，这在很强的意义上也很强。 我们的概念还捕获了使用多方计算协议（MPC）进行的攻击，即恶意股东使用MPC来计算𝑆的部分信息的攻击。 SSS的主要思想是可以证明和惩罚任何ille-gal重建，这足以阻止非法秘密重建。 因此，我们的SSS计划有效地阻止了股东的勾结。 我们提供了阈值（𝑡-out-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-）。 然后，我们展示如何以𝑡=𝑛构建它，然后我们使用此构造来为任意𝑡构建SSS方案。 为了证明我们的构建安全性，我们引入了随机Oracle模型的概括（Bellare，Rogaway，CCS 1993），该模型允许在MPC内进行建模哈希评估。这在很强的意义上也很强。我们的概念还捕获了使用多方计算协议（MPC）进行的攻击，即恶意股东使用MPC来计算𝑆的部分信息的攻击。SSS的主要思想是可以证明和惩罚任何ille-gal重建，这足以阻止非法秘密重建。因此，我们的SSS计划有效地阻止了股东的勾结。我们提供了阈值（𝑡-out-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-）。然后，我们展示如何以𝑡=𝑛构建它，然后我们使用此构造来为任意𝑡构建SSS方案。为了证明我们的构建安全性，我们引入了随机Oracle模型的概括（Bellare，Rogaway，CCS 1993），该模型允许在MPC内进行建模哈希评估。
他们通过计算和人工智能揭示了蛋白质的秘密
当 Demis Hassabis 和 John Jumper 确认 AlphaFold2 确实有效后，他们计算了所有人类蛋白质的结构。然后他们预测了研究人员在绘制地球生物图谱时迄今为止发现的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。Google DeepMind 还将 AlphaFold2 的代码公开，任何人都可以访问它。这个人工智能模型已经成为研究人员的金矿。到 2024 年 10 月，来自 190 个国家的 200 多万人使用了 AlphaFold2。以前，获得蛋白质结构通常需要数年时间，甚至可能根本无法获得。现在只需几分钟即可完成。这个人工智能模型并不完美，但它可以估计它所产生的结构的正确性，因此研究人员知道预测的可靠性。图 5 展示了 AlphaFold2 如何帮助研究人员的众多示例中的几个。
他们通过计算和人工智能揭示了蛋白质的秘密
当 Demis Hassabis 和 John Jumper 确认 AlphaFold2 确实有效后，他们计算了所有人类蛋白质的结构。然后，他们预测了研究人员在绘制地球生物图谱时发现的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。Google DeepMind 还将 AlphaFold2 的代码公开，任何人都可以访问它。这个人工智能模型已经成为研究人员的金矿。到 2024 年 10 月，来自 190 个国家的 200 多万人使用了 AlphaFold2。以前，获得蛋白质结构通常需要数年时间，甚至可能根本无法获得。现在只需几分钟即可完成。这个人工智能模型并不完美，但它可以估计它所生成的结构的正确性，因此研究人员知道预测的可靠性。图 5 显示了 AlphaFold2 如何帮助研究人员的众多示例中的几个。
利用生成AI辅助创新：通过商业秘密和专利进行全面保护
您是一家公司的顾问，该公司刚刚开发了一种创新过程，该过程结合了生成人工智能（Gen AI）组件。例如，科技公司可能已经设计了AI驱动的个性化健康助理，旨在提供实时健康监测和个性化的健康建议。该技术利用AI驱动的界面允许以对话形式的用户使用来自各种来源的数据，包括可穿戴设备，电子健康记录等。科技公司已经对这项AI驱动技术进行了大量投资，并正在寻求有关如何最好地保护其利益的顾问。具体来说，科技公司想知道其AI技术的知识产权（IP）是否会受到专利，商业秘密的保护，或者是两者的组合。您建议什么？如下文章所讨论的，采用专利和商业秘密的双重保护策略可以帮助公司在战略上和整体上保护其AI Gen Gen Inovations，同时最大程度地提高其竞争优势。
秘密窃听或漏洞的迹象
风险较高的职业包括律师，医生，脊椎按摩师，牙医，建筑师，警官，法官，当选官员，学校校长，教授，工程师，工程师，软件开发人员，高管，科学家，国防承包商，宗教领袖，宗教领袖，企业买家，企业买家，销售和营销，工人或工会官员以及时尚或时尚或广告。
基于测量杆的多方半Quantum秘密共享协议并反映操作
半Quantum秘密共享（SQSS）协议作为量子安全多方计算中的基本框架，具有不需要所有用户具有复杂量子设备的优势。但是，当前的SQSS协议主要迎合两部分方案，很少有适用于多方场景的协议。此外，多方SQSS协议面临的限制，例如低量子效率和无法共享确定性的秘密信息。为了解决这一差距，本文提出了基于多粒子GHz状态的多方SQSS协议。在此协议中，量子用户可以将预定的秘密信息分配给具有有限量子capabilies的多个古典用户，并且只有通过所有经典用户之间的相互合作，才能重建正确的秘密信息。通过利用测量 - 反射操作，传输的多粒子GHz状态都可以贡献键，从而改善了传输颗粒的利用。然后，安全分析表明该协议对普遍的外部和内部威胁的弹性。此外，使用IBM Qiskit，我们进行量子电路模拟来验证协议的准确性和可行性。最后，与类似的研究相比，所提出的协议在协议可伸缩性，Qubit效率和共享消息类型方面具有优势。
文献研究：肺部疾病再生治疗中的潜在秘密间充质干细胞Ronald winardi kartika 1 * Kris Herawan Timo
摘要肺疾病纤维化，例如慢性阻塞性肺部疾病，急性肺损伤和Covid 19后的肺部疾病被认为是过去十年中的主要健康问题。用间充质干细胞（MSC）的细胞疗法提供了一种与抗炎，免疫调节剂，再生，亲血管生成和抗纤维化特性相关的肺纤维化方法。治疗效果可以与MSC - 分泌组有关，MSC分泌组是由游离溶解蛋白和细胞外囊泡（EV）制成的。本综述总结了一些与MSC衍生产品在肺部疾病前临床模型中的功效和安全性有关的发现的最新文献，显示了MSC分泌组中包含的活性物质及其与组织再生有关的机制。透视视图是关于分为高质量，安全有效的药品的秘密观点，关键词：肺纤维化，炎症，间充质干细胞，Secretoms