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单个痕量侧通道攻击在头脑中的MPC框架
摘要。在本文中，我们提出了第一个基于阈值秘密共享（也称为阈值计算）的单个痕量侧渠道攻击，该攻击以其原始版本为单位（TCITH）。这个MPCITH框架可以在美国国家标准技术研究所（NIST）呼吁数字签名的最近第二轮中的14个数字签名计划中的5个中找到。在这项工作中，我们首先要突出显示TCITH框架的侧向通道漏洞，并在SDITH算法上显示它的剥削，这是该NIST调用的一部分。具体来说，我们利用了Galois字段中乘法函数的泄漏来对中间值进行预测，并使用算法的结构有效地组合了信息。这使我们能够建立攻击，这既是针对MPCITH框架的第一个软分析侧通道攻击（SASCA），也是对SDITH的第一次攻击。更具体地说，我们使用阈值变体结构来重建秘密密钥，基于信念传播（BP）来建立一个基于信念传播（BP）的SASCA。我们在锤量重量（HW）泄漏模型下进行模拟攻击，以评估该方案对SASCA的阻力。然后，我们在实际情况下，更具体地说是在STM32F407上执行攻击，并为所有安全级别恢复秘密键。我们通过讨论我们可以用来减轻攻击的各种改组对策来结束本文。
对 ML 硬件实现的有效 CPA 攻击......
摘要 — 旁道攻击 (SCA) 对加密实现构成重大威胁，包括那些旨在抵御量子计算机计算能力的加密实现。本文介绍了针对工业级后量子密码实现的首次旁道攻击。具体来说，我们提出了一种相关功率分析 (CPA) 攻击，该攻击针对的是硅信任根框架中 ML-DSA 的开源硬件实现，该框架是由领先的技术公司参与的多方合作开发的。我们的攻击侧重于遵循基于数论变换的多项式逐点乘法的模块化缩减过程。通过利用独特的唯一缩减算法的旁道泄漏并利用用于通过清除内部寄存器来安全擦除敏感信息的零化机制，我们显著提高了攻击的有效性。我们的研究结果表明，攻击者仅使用 10,000 条功率轨迹就可以提取密钥。通过访问这些密钥，攻击者可以伪造用于证书生成的签名，从而损害信任根的完整性。这项研究突出了行业标准的信任根系统易受旁道攻击的弱点。它强调了迫切需要采取强有力的对策来保护商业部署的系统免受此类威胁。索引词 — 旁道攻击、ML-DSA、抗量子密码术、相关功率分析、零化、模块化缩减、信任根。
第 2.7 章 攻击中队历史（VA）
1945 年 11 月 23 日，海军作战部批准了该中队的第一个徽章。骑着火箭的骷髅的颜色为：背景是深紫色的天空、碧绿的水和用淡蓝色勾勒出的白云；骷髅头戴深紫色的宽边帽，白色脸部带有浅绿色阴影和深紫色的眼窝，洋红色衬衫搭配橙色围巾，白色双手带有浅绿色斑纹，青色裤子带有浅蓝色袖口，棕褐色靴子带有棕色鞋底，深紫色马镫，棕褐色马鞍带有鞍头和下部棕色；浅灰色火箭用紫色勾勒出轮廓，尾部散发出黄色和橙色线条，浅灰色手枪用紫色勾勒出轮廓，带有黄色烟雾，洋红色炸弹，以及棕色腰带和皮套。1952 年 4 月 16 日，海军作战部批准了新的徽章。深蓝色盾牌；罗马头盔为金色，带黑色标记；白色箭头和风格化的翅膀；卷轴为金色，带黑色字母。绰号：未知，1945-1952 年。角斗士，1952-1969 年。
专门委员会调查 1 月 6 日发生的袭击事件......
K ATHERINE B. A BRAMS，工作人员助理 T EMIDAYO A GANGA -W ILLIAMS，高级调查顾问 A LEJANDRA A PECECHEA，调查顾问 L ISA A. B IANCO，会员服务总监兼安全经理 J EROME P. B JELOPERA，调查员 B RYAN B ONNER，调查顾问 R ICHARD R. B RUNO，高级行政助理 M ARCUS C HILDRESS，调查顾问 J OHN M ARCUS C LARK，安全总监 J ACQUELINE N. C OLVETT，数字总监 H EATHER I. C ONNELLY，专业工作人员 M EGHAN E. C ONROY，调查员 H EATHER L. C ROWELL，印刷校对员 W ILLIAM C. D ANVERS，高级研究员 S OUMYALATHA D AYANANDA，高级调查顾问 S TEPHEN W. DEV INE，高级顾问 L AWRENCE J. E AGLEBURGER，专业工作人员 K EVIN S. E LLIKER，调查顾问 M ARGARET E. E MAMZADEH，助理工作人员 S ADALLAH A. F ARAH，专业工作人员 D ANIEL A. G EORGE，高级调查顾问 J ACOB H. G LICK，调查顾问 A ARON S. G REENE，书记员 M ARC S. H ARRIS，高级调查顾问 A LICE K. H AYES，书记员 Q UINCY T. H ENDERSON，助理工作人员 J ENNA H OPKINS，专业工作人员 C AMISHA L. J OHNSON，专业工作人员
一种分布式人工智能系统抗中毒攻击的方法
在分布式人工智能系统中，使用潜在不可靠来源的数据训练出来的模型可能会受到攻击，通过在训练集中插入精心设计的样本来操纵训练数据分布，这种攻击被称为数据中毒。中毒会改变模型行为，降低模型性能。本文提出了一种算法，提高了分布式人工智能系统中数据中毒的效率和安全性。过去的主动防御方法往往存在大量无效校验，减慢了整个系统的运行效率，而被动防御也存在数据缺失、错误源检测速度慢的问题。所提算法通过建立嫌疑假设等级来测试和扩展数据包的验证，估计终端数据的风险，通过防止中毒攻击的发生，保证系统运行的高效性和安全性，可以提高分布式人工智能系统的健康度。
Ajax设置为骨髓纤维化中的“攻击jak”，以9500万美元的...
Vogelbaum与纽约的启用人工智能的药物发现公司Schrödinger，Inc。联系，开始迅速寻找针对JAK2 II型构型的候选药物。Ajax随后在2019年发起了最初的800万美元资金，并于2021年6月筹集了4000万美元的B系列。（另请参见“财务观看：两个新的VC基金目标早期及以后” - Scrip，2021年6月4日。）高盛的替代方案领导了C系列赛，由Eli Lilly and Company，Vivo Capital，RA Capital Management，Point72和现有投资者Ecor1 Capital，Boxer Capital，Schrödinger和Inning One Nange Contures的参与。
高攻角稳定弹丸 - DTIC
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针对工业企业和公共机构的定向攻击
在收到 CnC 服务器的响应后，恶意软件会检查它是否包含特殊字符串。在此处讨论的恶意软件示例中，该字符串的值为“Kr*^j4”。恶意软件开始通过哈希动态导入 Windows API 函数，然后仅在字符串匹配时才执行有效负载。无法确定攻击者为何在 PortDoor 中实现此逻辑。一个可能的答案是，这可能是一种检查木马版本与 CnC 服务器兼容性的方法。