多年来,Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近,正在为物联网(IoT)设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是,大多数现有的物联网蜜饯,甚至是高相互作用的物联网,攻击者很容易检测到,由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量,因此可以观察到蜜罐流量。这意味着,要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能,物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标,我们提出了一种基于深度学习的新方法,用于产生流量,以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估,我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态,即使与自适应攻击者也无法区分。
1) 参见英国 2008 年《气候变化法案》和 2022 年 9 月更新的《英国国家自主贡献》。2) 国际财务报告准则 (IFRS),IFRS S1 可持续相关财务信息披露的一般要求,2023 年。3) 国际财务报告准则 (IFRS),IFRS S2 气候相关披露,2023 年。4) 英国政府,《调动绿色投资:2023 年绿色金融战略》,2023 年。5) 金融行为监管局 (FCA),《一级市场公报》45,2023 年。
摘要。为了产生随机或伪随机二进制序列,使用在科学的不同分支(例如加密,仿真,数学,随机或伪随机二进制生成器)中所必需的。获得的随机字符串必须具有高时期和线性复杂性,并且必须通过随机性的统计测试,以确保它们有效地随机。发电机的开发必须考虑到以上并在每个阶段进行控制以获得良好的最终结果。简单地结合设计较差的加密组件可能会导致发电机不足。该项目解释了开发可靠的二进制生成器的方法。本演示文稿中提出的发电机的基本组件是线性反馈移位寄存器(LFSR),由于其序列的线性性,需要将设备用于组合,例如多路复用器。和布尔功能可以达到更长的时期,并在结果链中具有非线性行为。
11个产生遵循非均匀分布的数字或信号的项目在本文档中不考虑RNG。(例如,高斯和类似的噪声发生器不被视为RNG。)这些项目中的许多通常是通过随机提取技术来得出均匀的随机行为整数的来源(请参阅“种子生成”)。例如,即使它们是从均匀的分布中采样的,在这里不考虑产生浮点数的项目。一个示例是DSFMT算法,该算法最终使用了伪和整数的生成器。12标准(例如FIPS 200)和ISO/IEC 27000家庭在此使用的意义上处理信息安全。13标准(例如FIPS 200)和ISO/IEC 27000家庭与此处使用的信息安全性交易。
免责声明:请注意,虽然已通过EMR和解为适当的谨慎准备,而限制了低碳合同公司,EMR和解有限和低碳合同公司并不代表任何代表或明示或暗示的任何代表或明示或隐含的代表,但与此文件中所包含的任何限制合同有关,并不应限制该文件,并且均不适用于EMR的限制,并且均不适用于EMR的合同。依靠它采取的信息或行动。
摘要。相关的随机性在于有效的现代安全多方计算(MPC)协议的核心。生成MPC在线阶段协议所需的相关随机性的成本通常构成整体协议中的瓶颈。Boyle等人发起的伪随机相关发生器(PCG)的最新范式。(CCS'18,Crypto'19)为此问题提供了一个吸引人的解决方案。在草图中,为每个方提供了一个短的PCG种子,可以将其局部扩展为长相关字符串,从而满足目标相关性。在各种类型的相关性中,有忽略的线性评估(OLE),这是对算术电路的典型MPC协议的基本和有用的原始性。旨在有效地生成大量OLE,并应用于MPC协议,我们建立了以下结果:(i)在任何字段F p上,我们为OLE提出了一种新颖的可编程PCG构造。对于kn ole相关性,我们需要O(k log n)通信和O(k 2 n log n)计算,其中k是任意整数≥2。预先的作品要么具有二次计算(Boyle等人crypto'19),或者只能支持大于2的大小的字段(Bombar等人加密23)。(ii)我们扩展了上述OLE结构,以提供任何有限领域的各种相关性。引人入胜的应用之一是用于两方身份验证的布尔乘法三倍的有效PCG。对于kN身份验证的三元组,我们提供的PCG具有O(k 2 log n)位的种子大小。与以前的作品相比,每个作品都有自己的权利。据我们最大的知识,这种相关性以前尚未通过sublrinear沟通和准线性计算实现。(iii)此外,该可编程性可用于多方布尔三元组的有效PCG,因此是第一个具有无声预处理的布尔电路的有效MPC协议。尤其是我们显示的kn m-零件乘数可以在O(m 2 K log n) - 次通信中生成,而最先进的叶面(Asiacrypt'24)需要广播通道,并需要MKN + O(m 2 log kn)钻头通信。(iv)最后,我们提出有效的PCG,用于电路依赖性预处理,矩阵乘法和字符串OTS等。
摘要 —混沌序列伪随机数生成器 (PRNG-CS) 在各种安全应用中引起了关注,尤其是对于流和分组密码、隐写术和数字水印算法。事实上,在所有基于混沌的加密系统中,混沌生成器都起着至关重要的作用并表现出适当的加密特性。由于技术的爆发,以及物联网 (IoT) 技术的快速发展及其各种用例,PRNGs-CS 软件实现仍然是一个未解决的问题,以满足其服务要求。硬件实现是实现 PRNGs-CS 的最旗舰技术之一,目的是为此类应用程序安全提供高性能要求。因此,在这项工作中,我们提出了一种新的基于 PRNGs-SC 的架构。后者由三个弱耦合的离散混沌映射以及分段线性混沌映射 (PWLCM)、斜帐篷和 Logistic 映射组成。混沌系统是在 Xilinx Spartan™-6 FPGA 板上设计的,使用超高速集成电路硬件描述语言 (VHDL)。在 ISE Design Suite 环境中执行的模拟结果证明了我们提出的架构在抵抗统计攻击、吞吐量和硬件成本方面的有效性。因此,基于其架构和模拟结果,所提出的 PRNG-SC 可用于加密应用。
摘要:光聚合,即利用光引发聚合,是先进聚合物制造中最令人兴奋的技术之一。光聚合过程中的关键成分之一是光活性化合物,它吸收光产生活性物质,促进聚合,并在很大程度上决定材料的最终性质。光聚合领域一直以光自由基发生器为主导,用于介导自由基反应。在过去十年中,为了扩大可通过光聚合制备的聚合物数量,人们进行了深入研究,致力于合成和利用能够在辐射下产生碱或酸的光活性分子。这些有机化合物不仅能促进各种杂环单体(如内酯、碳酸酯或环氧物)的开环聚合,还能引发聚氨酯的逐步合成。本综述重点介绍了有机光碱和光酸产生剂的最新进展,旨在促进这些光活性化合物在光聚合领域的更广泛应用,并扩大这些聚合物在先进制造工艺中的使用。
