XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDecentralized
无噪用的隐私权分散学习
分散的学习（DL）启用与服务器的协作学习，而无需培训数据，可以使用户的设备留下。但是，DL中共享的模型仍然可用于推断培训数据。传统的防御措施，例如差异隐私和安全汇总在有效地保护DL中的用户隐私方面缺乏牺牲模型效用或效率。我们介绍了Shatter，这是一种新颖的DL方法，其中节点可以创建虚拟节点（VN S）代表他们传播其完整模型的块。这通过（i）防止攻击者从其他节点收集完整模型，以及（ii）隐藏产生给定模型块的原始节点的身份。从理论上讲，我们证明了破碎的收敛性，并提供了正式的分析，揭示了与在节点之间交换完整模型相比，Shatter如何降低攻击的效力。我们评估了与现有DL算法，异质数据集的融合和攻击弹性，并与三个Standard隐私攻击进行评估。我们的评估表明，破碎不仅使这些隐私攻击在每个节点运行16个VN时不可行，而且与标准DL相比，对模型实用程序产生了积极影响。总而言之，Shatter在保持模型的效用和效率的同时，增强了DL的隐私。
增强分散隐私-Trepo
基于区块链的系统比传统系统具有强大的安全优势。这样做的主要原因之一是使用密码学来确保存储在区块链上的数据是安全的，并且不能篡改。使用加密哈希功能和数字签名有助于确保数据的真实性和完整性，从而使任何人几乎不可能在未发现的情况下更改或操纵数据。此外，区块链网络的分散性质意味着没有单一的故障或控制点，从而降低了黑客攻击或其他网络攻击的风险。总体而言，这些安全措施使基于区块链的系统成为希望确保其敏感数据并防止潜在网络威胁的组织的有吸引力的选择。[15]
ROS2的分散信息流控制
先前的DIFC系统已重点是在单个主机上执行DIFC策略，而在操作系统（OS）（例如[30，40，74]），应用程序运行时（例如，[19，52]）或中间件[53]中进行了DIFC策略执法（例如[30，40，74]）。在分布式设置中，必须对跨机器集合运行的应用程序执行DIFC策略。这需要跨这些计算机的策略执法基础架构，以及一种将DIFC标签安全绑定到机器之间交换的数据对象的方法。诸如Fabric [43、44]之类的系统在分布式设置中地址为DIFC，但要用自定义语言编写的重新查询应用程序，而语言运行时负责执行DIFC策略。dstar [75]通过在每台计算机上运行具有DIFC的OS（Histar [74]），在分布式设置中在UNIX过程上实施了DIFC策略。dstar在每台计算机上使用专用的数据出口商进程，这对网络访问负有唯一责任（即，它是唯一通过网络发送数据对象的实体）以及将DIFC标签绑定到导出和接收的数据对象。使用每台机器的集中数据出口商为ROS2设计DIFC系统，这对于该机器上运行的所有应用程序都是共同的，它将直接违反ROS2的设计理念。
金融交易的分散系统
1,2 Nishitha学院学院摘要助理教授摘要：本文主要关注印度加密货币的分散体系和使用加密货币的使用兴起。 这项研究都是关于区块链技术的，这使得加密货币非常安全和透明。 本文包括使用加密货币的优点和局限性。 记录着重于加密货币的出现以及有关市场中使用的顶级加密硬币的信息。 随着研究，我们知道印度在进行加密货币交易方面处于最佳状态。 中国和美国在2024年分别站在第2和第3位。 比特币被称为世界上最古老的加密货币。 简介：加密货币是一种数字货币。 使用计算机网络用作交换媒介。 此加密货币系统在任何授权下都不起作用，因为它具有高度安全的计算机数据库，其强大的加密系统。 这些不像传统货币。 这些货币不以物理形式存在。 加密货币通过使用区块链运行，该区块链称为分布式公共分类帐。 加密货币使用加密软件来验证其交易。 第一个加密货币是比特币。 它于2009年发布。 目前，市场上还有25000多个其他加密货币。 它使用分散系统来确保交易。 它遵循同行系统，每个人都可以通过这些系统发送或从任何地方发送或从任何地方发送货币。1,2 Nishitha学院学院摘要助理教授摘要：本文主要关注印度加密货币的分散体系和使用加密货币的使用兴起。这项研究都是关于区块链技术的，这使得加密货币非常安全和透明。本文包括使用加密货币的优点和局限性。记录着重于加密货币的出现以及有关市场中使用的顶级加密硬币的信息。随着研究，我们知道印度在进行加密货币交易方面处于最佳状态。中国和美国在2024年分别站在第2和第3位。比特币被称为世界上最古老的加密货币。简介：加密货币是一种数字货币。使用计算机网络用作交换媒介。此加密货币系统在任何授权下都不起作用，因为它具有高度安全的计算机数据库，其强大的加密系统。这些不像传统货币。这些货币不以物理形式存在。加密货币通过使用区块链运行，该区块链称为分布式公共分类帐。加密货币使用加密软件来验证其交易。第一个加密货币是比特币。它于2009年发布。目前，市场上还有25000多个其他加密货币。它使用分散系统来确保交易。它遵循同行系统，每个人都可以通过这些系统发送或从任何地方发送或从任何地方发送货币。出现：众所周知，在石器时代时代没有“货币”之类的东西，但是后来人类开始发展的是易货系统，他们只会将东西作为货币媒介交换。后来人类提出了货币模式，例如青铜和铜币，金币，银币以及目前不锈钢和纸币。下一阶段的货币是加密货币。它也是一种交流的媒介，而不是现实世界现金，而是可用于执行现实世界或虚拟交易的媒介。它使用强大的密码学来保护交易记录，控制其他硬币的创建并验证交易。
分布式技术分发的先决条件
修复和恢复大型集中式系统的电力可能既耗时又费钱。相比之下，具有分布式发电源的分散式能源系统可以提供本地电力供应，并能快速从中断中恢复 [6]。集中式能源系统的另一个限制是传输损耗。这些系统需要广泛的输电和配电基础设施，才能将电力从发电厂输送到最终消费者。不幸的是，这种基础设施会产生传输损耗，即在传输和配电过程中的电能损失。这些损耗导致能源系统效率低下和浪费 [7]。此外，许多集中式能源系统严重依赖煤炭、石油和天然气等化石燃料。这种对有限且污染严重的能源的依赖带来了环境挑战，包括温室气体排放、空气污染和气候变化 [8]。相比之下，分散式能源系统提供了向可再生能源转变的机会，减少了对化石燃料的依赖，并减轻了对环境的影响。
创新和分散能源市场
执行摘要：创新和分散能源市场 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 分销边缘的消费设备 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 网络技术：能源区块链. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 创新对公用事业商业模式的影响. . . . . . . . . . . . . . . 14 数字技术可降低交易成本. . . . . . . . . . . . . . . . . 15 电网服务市场 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
AI代理的分散治理
自治AI代理人带来了变革的机会和重要的治理Challenges。现有的框架，例如《欧盟AI法案》和《 NIST AI风险管理框架》，无法解决这些代理的复杂性，这些代理能够独立决策，学习和适应。为了弥合这些差距，我们提出了精神（thical Technology and Holistic o Versight s y Sem）的框架 - 分散的治理（DEGOV）模型利用Web3技术，包括区块链，智能合约和De-Clentlized自主组织（DAOS）。精神为AI代理建立了全球注册表，从而通过Soulbound令牌和零知识证明的工具来实现动态风险分类，比例监督以及自动化的合规性监控。此外，该框架还结合了分散的司法系统，以解决透明的争议解决，并涉及AI特定的法律实体，以管理有限责任，并得到强制性保险的支持，以确保财务责任制并激励道德设计。通过整合理性，道德基础和目标一致性的哲学原则，旨在为促进信任，透明度和参与式治理创建一个巨大的研究议程。这个创新的框架为监管AI代理商提供了可扩展而包容的策略，平衡创新与道德责任，以满足AI驱动的未来的需求。
基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
迈向数据市场的分散基础架构
对行业4.0的一个重大挑战是利用收集后未使用的大量数据。近年来已经出现了各种商业数据市场，以应对这项任务。尽管其业务模型和目标市场不同，但此类市场共享许多常见问题，这些问题会减慢行业的增长，包括数据发现，透明度，数据隐私和数据估值。已经提出了许多学术设计来解决这些问题，但是由于复杂性或效率低下，其中大多数仍未实现。我们认为，这些问题可以通过基于区块链的基础架构，保护隐私计算和基于机器学习的估值指标的结合来解决。此外，我们讨论了这些领域中每个领域的关键启用技术，这些技术可以大规模部署，因此可以在不久的将来在现实世界市场中实施。我们根据目前的成熟度及其工业突出选择此类技术。