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量子安全加密 - NewEra
使用案例：• 应用程序级加密（例如加密字段）• 数据库级加密（例如加密列）• z/OS 数据集加密• 磁盘和磁带加密• JES2 假脱机加密• 加密 RACF 数据库• 网络加密• 耦合设施加密• …
3EDGE Crypto Plus 策略
重要披露：本情况说明书仅供现有和潜在客户参考。它不构成购买或出售任何证券的要约。该信息并非旨在提供个人投资建议，也不考虑接收者的投资目标和财务资源。重要的是要了解，尽管 3EDGE Asset Management 寻求管理策略中的风险，但策略中始终存在大量市场风险（尤其是加密货币风险），并且投资组合不时下跌（包括大幅下跌）是不可避免的，并且会发生。即使我们寻求管理风险和波动性，投资组合的价值肯定有可能下降。包括 ETF、ETN、委托人信托、加密货币、普通股、固定收益和大宗商品在内的投资涉及投资者应准备承担的损失风险。业绩和 AUM 数字未经审计。过去的表现并不代表未来的结果。该策略仅适用于投资者投资组合的一小部分（如果有的话）。该策略不适合无法承受全部投资损失的投资者。
div>digicert®加密发现数据表
与CertCentral和CA Manager集成此集成，从发行到集中化，简化了证书生命周期管理（CLM），以便您可以无缝地发现这些证书。此全堆栈功能是大多数Ca-Nostic CLM提供商无法提供的东西。与第三方CAS的集成大多数基于CA的解决方案无法发现不起源的证书，这是卖出的卖点，即遗产的CA-Agnostic Solutions Harp不断地进行。相比之下，信任生命周期经理立即是一种以CA为中心和CA-AGNOSTIC解决方案。基于端口的扫描端口扫描是发现直接来自CA的证书的最基本方法。CLM解决方案在您的IT环境中丢弃传感器，并进行繁重的举重寻找证书。找到负载平衡器证书的传感器Trust Lifecycle Manager可以利用其传感器来自动化加载均衡器后面的证书，这是由于通常与负载平衡器相关的证书数量，这至关重要。基于代理的扫描工具某些证书，例如在Microsoft IIS或Apache Web服务器上安装的证书，无法使用基于端口的扫描发现。为了发现它们，TLM使用可以收集有关这些证书的特定信息的代理。漏洞扫描工具TLM利用漏洞检测解决方案已经在扫描网络的所有角落，建立和维护企业环境的完整库存和布局。
实现加密敏捷性的考虑
对向后兼容的需求也可能是过渡的障碍。例如，哈希功能用作数字签名中的消息消化，用于生成消息身份验证代码（MAC），用于键启用功能以及随机数字的生成。加密哈希功能也已用作基于哈希的签名的基本组件。加密哈希功能要求包括碰撞抵抗力，图像前电阻和第二次前图。SHA-1，具有160位输出长度的哈希函数[4]，预计将提供80位碰撞电阻和160位的前图像电阻。许多用例依赖于这些安全属性。然而，在2005年，发现SHA-1的碰撞阻力少于80位[5]。在2006年，NIST敦促联邦机构“停止依靠在2010年底之前使用SHA-1产生的数字签名。”
一项有关加密算法的系统调查...
摘要量子计算机的概念现在已经建立了良好。这是那里最尖端的技术，每个国家都在争夺量子至上。是将计算时间从数十年或几小时缩短的技术。获得量子计算功能将为科学界带来巨大的福音。它提出的问题是我们今天面临的最大的网络安全危险之一。为此，本文将首先向读者展示一些基本的量词后算法，然后详细介绍量子计算对现代密码学的影响。所有加密算法在理论上都容易受到攻击。当可以使用数十亿吨容量的商业量子计算机时，它们将能够解释几乎所有现有的公钥密码系统。使用公共密钥密码学已使安全在线交易的进行。然而，当今使用的最广泛使用的公共密钥加密技术的安全性受到量子计算机中突破的威胁。但是，量子密码学是一种有前途的技术，在实际的加密应用程序中被设定为广泛接受，因为即使在物理规则中允许的最一般的攻击中，它也已被证明是安全的。使用量子密码学，两个人可以建立在现有的秘密密钥上。为了实现这一目标，已经开发了几种量子密码技术。关键字：量子计算，量子理论，密码学和量子公共密钥分布，如果有必要采用这些算法，并概述了某些已开发的加密算法，否则，我们可能需要考虑协议设计人员可能需要考虑的一些担忧，尽管尚未广泛使用这些算法，但被认为对量子计算攻击具有抗性。
使用深度学习的物理疗法实践分析
1名学生，2名纳赫鲁工程与研究中心MCA助理教授，印度Pambady，印度摘要：多媒体信息至关重要，对检查，感知信息以及由人类大脑进行了说明。一种加密 - 水标记方法保留在某些重要领域（例如医疗，军事和执法部门）中更受欢迎。本文讨论了详细介绍用于提高信息安全性的加密 - 水标记技术和策略的重要性。开发此Crypto-Watermarking应用程序的主要目标是它可以为用户提供数据安全性。此外，这些技术旨在保护多媒体内容旨在限制避免未经授权的数字文档副本。有效负载并最小化位错误率是与这些技术一致的参数。关键字：身份验证，版权保护，多媒体安全性，小波变换
“加密货币”的项目报告
传统的电子付款和转移，每笔交易的安全检查花费了我们的大部分终生。加密货币是用于安全性和简易交易的数字（或）虚拟货币。加密货币的重要特征不受中央当局控制。使用加密图形功能进行财务交易的交换媒介，这是一种基本的点对点技术。加密货币是在求解加密算法的理论上，以确定的数字与两个计算机网络相结合，验证了下方的交易是Exchange Hashes。加密货币促进数字易货系统。BIT硬币是使用密码学用户以数字方式交换而无需第三方的第一个最受欢迎的加密货币。
人工智能使加密技术不断发展 - MDPI
密码学（简称 Crypto ）最近成为研究热点 [1-3]。它是利用算法、数学问题和结构、密钥和复杂转换来在存储或传输过程中保持数据机密性的艺术和科学。密码学在安全相关场景中发挥着重要作用，包括身份验证 [4]、隐私 [5] 和信息隐藏 [6]。这为其进入从医疗技术 [7] 到物联网 (IoT) [8] 和云计算 [9] 等众多技术环境打开了大门。现代密码学生态系统中经常出现许多科学技术分支。举几个例子，可以参考混沌理论 [10]、信息论 [11、12]、量子计算 [13]、硬件技术 [14]，尤其是人工智能 [15 – 17]。与密码学的情况类似，人工智能近年来引起了研究人员的极大兴趣 [18 – 20]。它利用计算机和复杂算法来模仿人类的决策和解决问题。人工智能已被用于各种应用 [21 – 23]。近年来，密码学和人工智能形成了二分法，导致它们共同进化 [24]。密码学在人工智能进化中的作用已经被研究过 [25]。然而，据我们所知，人工智能在密码学演进中的作用尚未得到深入研究。本研究旨在填补这一空白。在本文中，我们试图对人工智能在密码学演进中的作用进行全面概述和全面理解。图 1 说明了这一作用。图 1 中重叠的平行四边形表示在人工智能影响下演进后的密码学，在本文的其余部分我们将其称为受人工智能影响的密码学 (AIIC)。大多数密码系统依赖于复杂的计算，而基于人工智能的方法已经被证明在任何计算密集型环境中都是有效的。此外，人工智能模型可以提供混沌[26]、随机性[27]和许多其他属性，所有这些都是密码系统所必需的[28、29]。上述事实为人工智能进入密码学开辟了道路，并凸显了人工智能互联网金融的重要性。此外，人工智能已经在区块链等一些新兴的密码学相关技术中找到了应用，可以在未来的研究中加以研究。
