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网络恐怖主义 – 隐形威胁 - Kwartalnik Bellona
摘要：自 1980 年 Barry Collin* 首次使用网络恐怖主义这一概念以来，已有大量文件、书籍和出版物以不同的方式描述网络恐怖主义是什么或试图统一其含义。到目前为止，对这一概念的解释各不相同。如果我们问一个知道如何使用可以连接到互联网的技术设备的人，什么是网络恐怖主义？他们会给我们相同的描述。不同的人群使用不同的词汇，因为没有确切的网络恐怖主义定义。然而，他们表达的都是与他们的想法相关的基本事实。本文不会试图定义网络恐怖主义是什么，但它会提到一些概念。我们将重点介绍恐怖组织如何利用网络空间作为力量倍增器来增强其能力。我们还将介绍恐怖分子信息收集技术、如何准备未来的袭击、如何计划行动以及如何执行袭击。
网络恐怖主义 – 隐形威胁 - Kwartalnik Bellona
摘要：自 1980 年 Barry Collin* 首次使用网络恐怖主义这一概念以来，已有大量文件、书籍和出版物以不同的方式描述网络恐怖主义是什么或试图统一其含义。到目前为止，对这一概念的解释各不相同。如果我们问一个知道如何使用可以连接到互联网的技术设备的人，什么是网络恐怖主义？他们会给我们相同的描述。不同的人群使用不同的词汇，因为没有确切的网络恐怖主义定义。然而，他们表达的都是与他们的想法相关的基本事实。本文不会试图定义网络恐怖主义是什么，但它会提到一些概念。我们将重点介绍恐怖组织如何利用网络空间作为力量倍增器来增强其能力。我们还将介绍恐怖分子信息收集技术、如何准备未来的袭击、如何计划行动以及如何执行袭击。
网络恐怖主义 – 隐形威胁 - Kwartalnik Bellona
摘要：自从 Barry Collin * 于 1980 年首次使用这一概念以来，有许多文件、书籍和出版物以不同的方式描述网络恐怖主义是什么或试图统一其含义。到目前为止，对这一概念的解释各不相同。如果我们问一个知道如何使用可以连接到互联网的技术设备的人，什么是网络恐怖主义？他们会给我们相同的描述。不同的人群使用不同的词汇，因为没有确切的定义什么是网络恐怖主义。然而，他们表达的都是与他们的想法相关的基本事实。本文不会试图定义什么是网络恐怖主义，但它会提到一些概念。我们将重点介绍恐怖组织如何利用网络空间作为力量倍增器来增强其能力。我们还将介绍恐怖分子信息收集技术、如何准备未来的袭击、如何计划行动以及如何执行袭击。
不完美且相互交织：利用量子点进行量子隐形传态
物理学家 Klaus Jöns 教授（帕德博恩大学）解释说：“量子隐形传态是指光子状态（即小光粒子）转移到另一个状态。简单来说，发射器和接收器交织在一起。这需要某些产生不可区分光子的光源，使用确定性的光子源是理想的。通常使用由半导体材料制成的量子点。”科学家们没有专注于生产理想的材料，而是研究不完美的量子点，旨在无论情况如何都能以最大的可靠性识别隐形传态。他们使用复杂的测量方法将“隐形传态质量”提高到 84.2%。
通过腔 QED 中的热原子纠缠态实现热纠缠和隐形传态
量子纠缠作为一种重要资源是量子力学最显著的特征之一，在量子信息论、量子隐形传态[1]、通信和量子计算[2,3]中都发挥着核心作用。由于其基础性作用，在分离子系统之间产生纠缠态是一个重要课题。近年来，已提出了多种产生纠缠态的方法，其中之一就是 Jaynes-Cummings 模型 (JCM)。JCM 解释了量化电磁场和原子之间的相互作用 [4]。JCM 是一个简单但适用的工具。在过去的二十年里，人们致力于将 JCM 应用到量子信息[5-7]和量子隐形传态[8]中。由 JCM 诱导的纠缠态已被用作量子通道 [9]。 Zang 等人 [10] 利用两能级原子与大失谐单模腔场相互作用，将二分非最大纠缠态转变为 W 态。原子与单模电磁腔场相互作用的纠缠动力学已被研究 [11]。由于 JCM 在量子光学中的重要性，它已被扩展
使用电信 C 波段中的量子点进行千兆赫时钟时间箱量子比特的隐形传态
隐形传态是量子力学的一个基本概念，其重要应用在于通过量子中继节点扩展量子通信信道的范围。为了与现实世界的技术（如通过光纤网络进行安全量子密钥分发）兼容，这样的中继节点理想情况下应以千兆赫时钟速率运行，并接受 1550 nm 左右低损耗电信频段中的时间箱编码量子比特。本文表明，InAs-InP 液滴外延量子点的亚泊松发射波长接近 1550 nm，非常适合实现该技术。为了以千兆赫时钟速率创建必要的按需光子发射，我们开发了一种灵活的脉冲光激发方案，并证明快速驱动条件与低多光子发射率兼容。我们进一步表明，即使在这些驱动条件下，从双激子级联获得的光子对也显示出接近 90% 的纠缠保真度，与连续波激发下获得的数值相当。使用非对称马赫-曾德尔干涉仪和我们的光子源，我们最终构建了一个时间箱量子比特量子中继，能够接收和发送时间箱编码的光子，并展示出 0.82 ± 0.01 的平均隐形传态保真度，超过经典极限十个标准差以上。
Turbo 编码的安全可靠量子隐形传态
2 = 1 。通过传输经典信息并借助一对额外的纠缠量子比特，可以将这个量子比特从发送器传送到接收器。隐形传态协议不需要传输量子比特 ψ ⟩ 本身，而是使用通过经典信道传递的经典信息以及通过量子信道传递的预共享纠缠量子比特之一，在接收器处重建原始量子比特的副本。因此，QT 系统具有双经典量子信道。更明确地说，通过贝尔测量在发送器处提取有关量子比特 ψ ⟩ 的信息，然后通过经典信道将结果传递给接收器。此信息决定了在预共享量子比特上适当应用单量子比特门，以在接收器处重现隐形传态量子比特的原始状态 ψ ⟩。请注意，在测量之前，量子信道用于从发射器到接收器共享一个纠缠量子比特。然而，只有在实现硬件中的噪声水平较低且经典传输和量子传输均无错误的情况下，隐形传态协议才有效。因此，必须结合量子纠错来保护预共享纠缠量子比特的传输。同样，也需要经典纠错来将测量结果从发射器可靠地传输到接收器。还必须确保传输的安全性，尤其是在量子信道中。经典信道或量子信道（或两者）中的错误都会降低最终隐形传态量子比特的保真度。人们通常认为在隐形传态协议中信道误差可以忽略不计。然而，当隐形传态
关于人工智能中的对抗性示例和隐形攻击......
摘要 — 在本文中，我们提出了一个正式的理论框架，用于评估和分析针对通用人工智能 (AI) 系统的两类恶意行为。我们的结果适用于从输入空间映射到决策空间的通用多类分类器，包括深度学习应用中使用的人工神经网络。考虑两类攻击。第一类涉及对抗性示例，涉及引入导致错误分类的输入数据的小扰动。第二类是首次引入的，称为隐形攻击，涉及对 AI 系统本身的小扰动。在这里，受扰动的系统会在特定的小数据集（甚至可能是单个输入）上产生攻击者想要的任何输出，但在验证集（攻击者不知道）上表现正常。我们表明，在两种情况下，即在基于对抗性示例的攻击和隐形攻击的情况下，人工智能决策空间的维数是人工智能易受攻击的主要原因。对于基于对抗性示例的攻击，第二个关键参数是数据概率分布中不存在局部集中，这一属性称为“弥散绝对连续性”。根据我们的研究结果，对抗性示例的鲁棒性要求 (a) 人工智能特征空间中的数据分布具有集中的概率密度函数，或 (b) 人工智能决策变量的维数足够小。我们还展示了如何构建对高维人工智能系统的隐形攻击，除非验证集呈指数级增长，否则很难发现这些攻击。索引术语 — 对抗性示例、对抗性攻击、随机分离定理、人工智能、机器学习
