XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System量词
具有需求定量方面的经验
4.10量化器4.10.1 R32- /量词 /通用使用“每个”，而不是“全部”，“任何”或“两者”。使用“全部”，“两者”或“任何”都令人困惑，因为很难区分动作是在整个集合还是集合的每个元素上发生的。“所有”也很难验证，除非可以清楚地将“所有”定义为封闭集。在许多情况下，“所有”一词是不必要的，可以被删除，从而导致不太模棱两可的需求或需求陈述。
我们将如何负担后量化后的身份验证？
苹果：“我们将继续评估量词后身份验证的需求，以阻止这种攻击。”信号：“将需要在量子后加密领域进行进一步的研究以填补剩余的空白。” Cloudflare：“在未来几年中，我们将与浏览器合作测试TLS中量子身份验证的可行性和性能影响。”
![arxiv：2501.15156V1 [CS.LO] 2025年1月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5405ac3926516012a20e4a50d99b699c92bc33ff.webp)
arxiv：2501.15156V1 [CS.LO] 2025年1月25日
摘要。量化器消除（QE）和CRAIG插值（CI）对于用于硬件和软件验证的各种最新自动化方法至关重要。它们植根于布尔设置，并成功地，例如，诸如线性有理算术之类的一阶理论。它们在定量环境中的适用性如何，公式评估数量和定量至高无上的量词是传统布尔量词的天然吊坠？应用程序包括建立程序的定量属性，例如基于概率计划的预期结果的界限，这些计划的预期结果具有无限的非确定性，并通过程序分析信息的流程。在本文中，我们介绍了我们的最佳知识 - 可能是无限的∞-或（ - ∞）值或不连续的分段线性线性数量的第一个QE算法。它们是局限性算术的定量对应物，并且是概率程序验证的流行定量断言语言。我们提供严格的声音证明以及上空复杂性的边界。此外，我们的算法得出定量的CI定理：给定任意分段线性量f，g with f | = g，F和G的最强和最弱的Craig插入剂都是无量化的，有效的。
PQSDK SW PB
○OpenVPN：使用PQSDK来构建一个完全量词的基于TLS的VPN，而无需重新编译VPN库本身。此演示器包括一个平台安全组件：将PQCryptolib集成到Op-Tee中，这是一个围绕ARM的Trustzone技术构建的开源信任的执行环境，为VPN私有密钥提供了其他安全性。
r22 m. 技术。中央安全与环境部
第一单元：基础逻辑与证明：命题逻辑、命题逻辑的应用、命题等价、谓词和量词、嵌套量词、推理规则、证明简介、证明方法与策略。第二单元：基本结构、集合、函数、序列、和、矩阵和关系：集合、函数、序列与和、集合和矩阵关系的基数、关系及其性质、n 元关系及其应用、表示关系、关系的闭包、等价关系、偏序。第三单元：算法、归纳与递归：算法、函数的增长、算法的复杂性。归纳与递归：数学归纳、强归纳与良序、递归定义与结构归纳、递归算法、程序正确性。第四单元：离散概率和高级计数技术：离散概率简介。概率论、贝叶斯定理、期望值和方差。高级计数技术：递归关系、解决线性递归关系、分治算法和递归关系、生成函数、包含-排除、包含-排除的应用。第五单元：图：图和图模型、图术语和特殊类型的图、表示图和图同构、连通性、欧拉和汉密尔顿路径、最短路径问题、平面图、图着色。树：树的简介、树的应用、树的遍历、生成树、最小生成树。教科书：
千年核心智力医疗工程iHealth
医学图像对于对许多病理的非侵入性评估至关重要。但是，它们太耗费了，尚未完全和客观地表征许多疾病。因此，我们的愿景是通过增强医学成像系统的临床价值并进行医学成像来改善医学成像，并使其更实惠（时间/成本有效）：充分量词（全面疾病表征，对于精确医学所必需的），有效（更快，更全面的检查），有效，可靠，可靠及其诊断。
普通oaep变换的量子后安全
量子计算的快速进展以及Shor's算法[12]（如Shor算法）的存在，引发了用后量词加密术代替旧密码学的必要性。朝着这一目标，标准技术研究所（NIST）发起了量子后加密术的竞争。在本文中，我们在NIST竞争的最终主义者之一NTRU提交[6]中解决了一个公开问题。（未修改）量子随机甲骨文模型中（未修改的）最佳不对称加密填充（OAEP）的安全性已被称为[6]中有趣的开放问题。现有的量词后安全证明[14]需要对OAEP变换进行修改。（请参阅下面的详细信息。）随机Oracle模型[1]是一个强大的模型，在该模型中，假设存在包括对手在内的各方都可以访问的真正随机函数，则证明了加密方案的安全性。但在现实世界应用中，随机甲骨文将被加密哈希函数替换，并且该功能的代码是公开的，并且是对手所知道的。在[4]之后，我们使用量子随机甲骨文模型，在该模型中，对手可以在叠加中对随机甲骨文进行查询（即，给定输入的叠加，他可以得到输出值的叠加）。这是必要的，因为基于真实哈希函数的量子对手攻击方案必须能够评估叠加中的功能。因此，如果一个Quantum Security请求，则随机Oracle模型必须反映该功能。
Quantum XML和SAML单登录
可扩展的标记语言（XML）是最流行的序列化语言之一。由于许多使用XML构建了许多安全协议，因此它还提供了加密功能。该领域的中央框架是安全主张标记语言（SAML）。此标准是实现单个登录（SSO）的最广泛使用的选项之一，该选项允许用户使用单个身份提供商的凭据对不同的服务提供商进行身份验证。与当前正在使用的所有其他安全协议一样，基于XML的框架（例如SAML）的安全性和隐私受到越来越强大的量子计算机的开发的威胁。实际上，未来可以访问可扩展量子计算机的攻击者将能够打破当前使用的加密构件，从而破坏SAML SSO的安全性，以非法访问敏感的私人信息。已开发出量子后加密算法来防止这种量子攻击者。通过使用后量子加密术将许多安全协议迁移到量子年龄中，但没有针对XML的解决方案，并且已经开发了基于其的安全协议，更不用说测试了。我们为填补这一空白做出以下贡献。我们为XML中的加密构建块设计了量词后解决方案，并将其集成到SAML SSO协议中。我们在OpenSAML，Apache Santuario和Bouncycastle库中实施了解决方案，并广泛测试了他们的演奏，以进行各种量词后实例。因此，我们为Quantum XML和Quantum SAML SSO迁移创造了全面而坚实的基础。
迁移一些旧的电子政务应用程序发布...
加密算法在各种系统和应用中的实现通常由独立的密码库提供。因此，我们从收集有关专门用于或部分支持量词后算法或部分支持的开源库的信息开始。以下段落包含我们的fndings以及对库的简要描述，而我们的笔记的目的是简化开发人员和工程师的选择。一般而言，我们在几个列出的库的描述中都承认有理由警告，以不在生产中使用它们。应该始终认识到后量子加密的新颖性和工程不成熟，并准备接受相关的风险。