抽象云计算面临更多的安全威胁,需要更好的安全措施。本文通过考虑云的关键方面(例如服务模型,部署模型和相关方)来研究云计算安全问题的各种分类和分类方案,包括众所周知的CIA Trinity(机密性,完整性和可用性)。云安全分类的全面比较构建了详尽的分类学。ISO27005,NIST SP 800-30,CRAMM,CORAS,OCTAVE ALLEGRO和COBIT 5根据其在基于云的托管方法中的适用性,适应性和适用性进行严格比较。这项研究的发现建议八度Allegro是首选的云托管范式。借助管理研究中可用的许多安全模型,必须确定适合快速扩展和动态发展的云环境的安全模型。这项研究强调了确保云托管平台数据的重要方法,从而有助于建立强大的云安全分类法和托管方法。
Stemansy旨在检测数字媒体中的隐藏消息,在信息安全领域提出重大挑战。本文介绍了一种对抗性的切解系统,该系统利用对抗性训练和有效的有效网络的功能提取功能。我们利用有效网络从图像中提取可靠的特征,随后由密集的神经网络对其进行分类,以区分隐志和非稳定摄影含量。为了增强系统对对抗性攻击的弹性,我们实施了一个自定义的对抗训练环,该训练循环使用快速梯度符号方法(FGSM)生成对抗性示例,并将这些示例集成到培训过程中。我们的结果表明,所提出的系统不仅可以在检测隐志含量方面具有很高的准确性,而且还保持了对抗性扰动的鲁棒性。利用最先进的深度学习体系结构和对抗性训练的双重方法为稳固性领域提供了重大进步,从而确保了对数字图像中隐藏信息的更可靠检测。
本课程基于普通计算机架构概念,但扩展了量子比特(称为量子位)和量子门的使用,介绍了量子计算的实际应用。本课程将介绍量子计算机架构中的不同层,并基于名为 Qiskit 的公共领域平台为学生提供工具,以编写一些量子电路并在一小组量子比特上执行它们。量子计算概念与经典计算机架构正交,在经典计算机架构中,数据被传输到处理器,而经典门的结果被写回到内存中。在量子计算中,逻辑直接应用于量子比特,这是一种存储和表示正在处理的数据的方式。量子算法的执行将在 QBee 平台上进行,并假设量子比特是完美的,而不是物理的。
1, 2 部伊拉克巴比伦大学计算机科学系。 3 FEMTO-ST 研究所/CNRS,大学法国贝尔福,勃艮第弗朗什孔泰。 4 法国奥赛巴黎萨克雷大学 LISN 实验室。电子邮件: ali.idrees@uobabylon.edu.iq, wsci.sara.idrees5@uobabylon.edu.iq, raphael.couturier@univ-fcomte.fr, tara.ali-yahiya@universite-paris-saclay.fr ∗ 通讯作者
尽管许多量子计算 (QC) 方法都有望在理论上优于传统方法,但量子硬件仍然有限。因此,在计算机辅助药物设计 (CADD) 中利用近期 QC 需要明智地划分经典计算和量子计算。我们提出了 HypaCADD,这是一种混合经典量子工作流程,用于寻找与蛋白质结合的配体,同时考虑基因突变。我们明确确定了我们药物设计工作流程中目前可以通过 QC 替换的模块:非直观地,我们将突变影响预测因子确定为最佳候选者。因此,HypaCADD 将经典对接和分子动力学与量子机器学习 (QML) 相结合,以推断突变的影响。我们以 SARS-CoV-2 蛋白酶和相关突变体为例进行了案例研究。我们使用由量子比特旋转门构建的神经网络将经典机器学习模块映射到 QC 上。我们已经在模拟和两台商用量子计算机上实现了这一点。我们发现 QML 模型的性能可以与经典基线相媲美,甚至更好。总之,HypaCADD 为利用 QC 实现 CADD 提供了一种成功的策略。
通过电子邮件或当面交流的一些话对我的帮助比对话者想象的要大。我正在考虑阅读 Colin Klein、Edward Lee、Liesbeth De Mol、Marc Pouzet 和 Nick Wiggershaus 的建议和意见。由于这篇论文的动机主要来自分析哲学家和计算机科学家提出的问题,我非常感谢我在 Jean Nicod 学院的巴黎高等师范学院接受的培训,以及我有机会在罗格斯大学进行为期一年的访问。我特别要感谢 Liz Camp、Carolina Flores、Michael Murez 和 François Recanati。我还要感谢 Benjamin Icard、Pierre Trefouret、Frédéric Fogacci 和 Wendy Carrara 的想法和建议,帮助我思考论文发表后的下一个冒险。
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在线:E&ICT学院,IIT Guwahati网站:https://eict.iitg.ac.in/index_course_category?cate = qithl 2vms2wvzkhlwdberko3enlput09注册链接:https:///500/ - (包括GST)
我们提供一篇博士论文,研究液氦温度下半导体器件的老化机制。基于电气测量,确定并深入研究了 4.2 K 下的相关物理老化机制。开发或扩展了低温老化模型。过去二十年来,量子计算一直是基础研究中一个非常活跃的领域。在过去的 5 年里,它已经达到了成熟的水平,商业应用触手可及。英飞凌希望通过研究不同的量子系统及其在低温下的电子环境来推动这一发展,以便操纵和读取这些系统。在半导体器件中,许多物理效应会导致器件电气参数的漂移,进而导致整个电路故障。预测这种漂移在整个生命周期中的现象对于确保电路的功能性非常重要。对于量子计算应用,需要研究低温下的退化效应,并分别开发物理模型。
