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偏瘫，类似于...
案例演示在这里，我们报告了一个10岁的意大利男性的案例，具有常规的出生病史，自闭症谱系障碍以及正常智力和语言（阿斯伯格综合征）。在母亲（母亲，祖母，叔叔）中报道了偏头痛的熟悉程度，与母亲的感觉光环偶然相关。由于额叶，脉动，严重的头痛，与腹痛相关，敏锐地唤醒了夜间觉醒，迅速发生失语症，反复呕吐和轻度发烧。然后，他被送往儿科紧急病房进行进一步侵犯。非增强的大脑计算机断层扫描，磁共振成像（MRI）和眼科评估是不明显的。脑脊液（CSF）分析表明，蛋白质增加（312 mg/dL，参考15至45）和多克隆IgG（15.6 mg/dl，参考0至4.5），受损的血液-CSF屏障障碍性渗透率不良（5.10，5.10，参考<4.9），较小的单元格总计glucose（505 milty for Glucose and nounder and nounder and nounters and Cirtion and Cirtion and dl nounters and dl and dl and dl dl and dl dl and dl。显微镜，文化和病毒学检查是不可传染的。他在7天内逐渐康复，然后出院。在接下来的6个月中，他每月介绍自我限制的偏头痛，偶尔与混乱，右侧异常和言语障碍有关。然后，第二个主要发作发生，与呕吐，发烧，脑病，中央VII右颅神经瘫痪，失语症和右侧偏瘫有关，并减少了深腹膜。新的CSF分析基本上与前面的分析相似。1）。2）。大脑计算机断层扫描，血液测试，自身免疫性脑膜炎的研究和结核分枝杆菌没有改变。然后将患者转介给我们的儿科神经病学中心。脑电图（EEG）显示出明显的不对称性，左半球放慢（图由于他符合HM的临床标准，因此进行了2种FHM的遗传分析，显示Cacna1a，ATP1A2，SCN1A和PRRT2中未发生突变。在同一天，新的大脑和脊柱MRI揭示了弥漫性麻风动物的增强，主要涉及基底骨和后窝，以及沿脊髓和cauda equina;没有发现CSF流异常（图随后，进行了具有术中神经生理学监测的Cauda Equina活检。组织学和免疫组织化学检查显示，没有BRAF/KIAA1549重排的DLGNT。HM样症状在2周内逐渐愈合，只要脑电图归一化。首先采用了一种严格的监测方法，因为肿瘤的分级低以及类似HM样发作的零星和自限性。一种预防性疗法的氟氨基疗法
针对 HCTR 及其变体的量子攻击
Shor 算法 [16] 引入了整数分解问题和离散对数问题的多项式时间可解性，这对公钥密码原语造成了巨大的量子威胁。对于对称密钥方案，长期以来，Grover 算法 [7] 被认为是最佳攻击方式，它通过一个二次因子加速了私钥的穷举搜索。因此，将密钥长度加倍可抵御此类攻击，将方案的量子安全性提升到经典方案的水平。利用 Simon 算法 [17] 的强大功能，Kuwakado 和 Mori 对 3 轮 Feistel [13] 的选择明文攻击和对 Even-Mansour 密码 [14] 的量子攻击为量子环境下对称密钥方案的密码分析开辟了新的方向。
抵御量子攻击的加密协议
量子计算的新发展让人们担心当前的安全方法可能会被量子攻击破坏。一些数学问题很难解决，这就是 RSA 和 ECC 等传统加密方法保护其秘密的方法。然而，量子计算机可能能够比普通计算机更快地解决这些问题，这使得这些方法不那么安全。由于这种威胁，专家们一直在努力开发量子计算机无法破解的后量子加密方法。这些方法可以抵御量子算法的强度，即使在量子攻击者存在的情况下也能保护私人数据的隐私、完整性和有效性。基于格的加密是一种潜在的后量子加密方法。它的安全性来自某些格问题的难度。基于格的方法被认为可以免受传统计算机和量子计算机的威胁，因为它们提供了良好的安全保证。基于格的加密是一种构建不同类型加密原语的灵活方法，如加密、数字签名和密钥共享协议。基于代码的密码学研究是另一项重要进展，该研究基于解码某些纠错码的难度。基于代码的方法已经存在很长时间，并且已经进行了大量研究，这使它们成为继量子计算之后安全性的良好选择。基于代码的密码学也易于使用，并且具有强大的安全性，这使其成为现实世界情况的良好选择。多元多项式密码学是继量子计算之后的另一种可能的密码学选择。该方法的安全性取决于解决多元多项式问题系统的难度。多元多项式方法可能不如基于格或基于代码的密码学安全，但对于某些资源有限的情况和地方，它们是令人感兴趣的选择。
针对隐式拒绝的Kleptographic攻击
鉴于其在诸如Crystals-Kyber之类的现代加密系统中不可或缺的作用，Fujisaki Okamoto（FO）变换将很快成为我们安全通信基础架构的中心。围绕FO变换的持久辩论是当解次失败时是否使用显式或隐式拒绝。目前，在晶体 - 凯伯（Crystals-kyber）中实施的隐性拒绝受到了一系列论点的支持。因此，了解其在不同攻击者模型中的安全含义至关重要。在这项工作中，我们通过新颖的镜头来研究隐式拒绝，即从Kleptography的角度研究。具体而言，我们考虑了一个攻击者模型，在该模型中，攻击者可以颠覆用户的代码以损害安全性，同时无法检测到。在这种情况下，我们提出了三项攻击，这些攻击大大降低了FO转换的安全水平，并具有隐式拒绝。
无电池互联网中的能量攻击
我们研究如何将环境能量收获用作无电池互联网（IoT）中的抗差速器。无电池的物联网设备依赖于环境能量收集，并用于多种应用，包括安全至关重要的应用，例如生物医学植入物。由于稀缺的能量摄入和有限的能量缓冲，其执行变为间歇性，交替进行主动操作的交替，并带有充电能量缓冲区的时期。我们揭示如何通过对环境能量的有限控制来创建livelock，否认服务和饥饿的情况，而无需物理设备访问。我们将这些情况称为能量。我们详细说明，分析和定量证明如何将这些攻击应用于无电池的物联网设备，并说明它们对系统的常规操作的后果。
水印，可转移的攻击和对抗防御
一个非拟合组织计划开放分类器F，但希望通过将水印直接嵌入模型中来检测其使用。爱丽丝的任务是创建此水印。鲍勃的目的是使F在对手方面稳健，即确保很难找到看起来不奇怪但会导致F犯错误的查询。两个面临挑战：爱丽丝努力创建无法消除的水印，而鲍勃的防御措施变得越来越复杂。他们发现自己的项目已连接。爱丽丝的想法是在F中种植一个后门[1，2]，使她能够用隐藏的扳机来制作查询，该扳机激活后门，导致F错误分类，从而检测到F的使用。鲍勃的方法涉及平滑F以增强鲁棒性，这无意中消除了此类后门[2]。他们意识到自己的挑战是同一枚硬币的两个方面：一项任务的不可能可以保证另一个任务的成功。
网络物理微电网系统中的网络攻击 - MDPI
摘要：近十年来，网络安全的重要性和需求不断增加。由于缺乏有效的安全措施，以信息物理系统 (CPS) 为模型的国家关键基础设施正变得脆弱。攻击者变得越来越创新，攻击变得无法检测，从而给这些系统带来巨大风险。在这种情况下，应该引入智能和不断发展的检测方法来取代基本和过时的方法。人工智能 (AI) 分析数据和预测结果的能力为研究人员探索人工智能在网络安全中的力量创造了机会。本文讨论了新时代智能和智能技术，例如模式识别模型、深度神经网络、生成对抗网络和强化学习，用于 CPS 中的网络安全。分析了信息技术中使用的传统安全方法与 CPS 中使用的安全方法之间的差异，并详细讨论了向智能方法过渡的必要性。设计了一种用于微电网系统的基于深度神经网络的控制器，用于检测和缓解网络攻击。作为案例研究，对一种克服现有微电网保护的隐秘局部隐蔽攻击进行了建模。观察到 DNN 控制器检测和缓解 SLCA 的能力。实验以模拟和实时方式进行，以分析人工智能在网络安全中的有效性。
人工智能在威胁检测和零日攻击中的作用
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