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KernelSnitch：针对内核数据结构的侧信道攻击
摘要：众所周知，共享硬件元素（例如缓存）会引入微架构侧信道泄漏。消除这种泄漏的一种方法是不跨安全域共享硬件元素。然而，即使在无泄漏硬件的假设下，其他关键系统组件（例如操作系统）是否会引入软件引起的侧信道泄漏仍不清楚。在本文中，我们提出了一种新颖的通用软件侧信道攻击 KernelSnitch，针对内核数据结构（例如哈希表和树）。这些结构通常用于存储内核和用户信息，例如用户空间锁的元数据。KernelSnitch 利用了这些数据结构的大小可变的特性，范围从空状态到理论上任意数量的元素。访问这些结构所需的时间取决于元素的数量（即占用率）。这种变化构成了一个定时侧信道，可被非特权的孤立攻击者从用户空间观察到。虽然与系统调用运行时相比，时间差异非常小，但我们演示并评估了可靠地放大这些时间差异的方法。在三个案例研究中，我们表明 KernelSnitch 允许非特权和孤立的攻击者泄露来自内核和其他进程活动的敏感信息。首先，我们演示了传输速率高达 580 kbit/s 的隐蔽通道。其次，我们利用 Linux 在哈希表中使用的特定索引，在不到 65 秒的时间内执行了内核堆指针泄漏。第三，我们演示了网站指纹攻击，F1 分数超过 89%，表明可以使用 KernelSnitch 观察到其他用户程序中的活动。最后，我们讨论了针对与硬件无关的攻击的缓解措施。
![arXiv:2001.07992v1 [physics.app-ph] 2020 年 1 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cfcaef82cccbbfdc66bffb4cadfb858226454aee.webp)
arXiv:2001.07992v1 [physics.app-ph] 2020 年 1 月 22 日
极紫外光刻 (EUVL) 是一种集成电路 (IC) 制造技术 [1]。该技术使用波长为 13.5 nm 的 EUV 光将光掩模 (也称为掩膜版) 上的图案转移到晶圆上的感光光刻胶上 [2]。鉴于 IC 特征尺寸 < 20 nm，> 20 nm 掩膜版表面上的任何颗粒都会导致印刷图案缺陷 [3]。因此，控制这些纳米颗粒的释放和传输对于 EUVL 至关重要 [4]。EUVL 过程 [5] 在低压氢气环境中进行，以防止镜子氧化和碳生长。EUV 辐射的吸收会导致 EUV 诱导氢等离子体的形成。它由两部分组成：快光电子（E∼70eV）和体等离子体（ne∼108cm−3，Te∼0.5eV）。快电子和等离子体都会给它们能够到达的表面充电。有多项实验[6–8]报道，具有相似参数的等离子体和电子束可以从表面掀起灰尘颗粒。1992年，Sheridan等人[6]观察了介电灰尘从一个被氧化层覆盖的铝球上脱落，该铝球同时暴露在等离子体和电子束中。根据报道的假设（后来得到扩展[9]），粒子被等离子体带电，并被等离子体鞘层的电场掀起。2006年，Flanagan和Goree[7]对一个被风化层覆盖的玻璃球重复了Sheridan的实验，得到了同样的灰尘脱落现象。王等人 [8] 研究了在等离子体、电子束、它们的组合和紫外线辐射的影响下，风化层颗粒堆的浮起。根据已开发的“贴片电荷模型”，电子渗透到颗粒之间的空腔中，借助二次电子发射给隐藏的表面充电，然后
数据结构 - (r18a0503) 讲义 b.tech ii 年
图。 了解有关搜索和排序技术的概念 UNIT-I 简介：抽象数据类型，单链表：定义、操作：遍历、搜索、插入和删除，双向链表：定义、操作：遍历、搜索、插入和删除，循环链表：定义、操作：遍历、搜索、插入和删除。 UNIT-II 堆栈：堆栈 ADT、数组和链表实现，应用程序-表达式转换和评估。队列：队列的类型：简单队列、循环队列、队列 ADT-数组和链表实现。优先队列、堆。 UNIT-III 搜索：线性和二进制搜索方法。排序：选择排序、冒泡排序、插入排序、快速排序、合并排序、堆排序。时间复杂度。图：基本术语、图的表示、图遍历方法 DFS、BFS。 UNIT IV 字典：线性列表表示、跳跃列表表示、操作 - 插入、删除和搜索。哈希表表示：哈希函数、冲突解决 - 单独链接、开放寻址 - 线性探测、二次探测、双重哈希、重新哈希、可扩展哈希。 UNIT-V 二叉搜索树：各种二叉树表示、定义、BST ADT、实现、操作 - 搜索、插入和删除、二叉树遍历、线程二叉树、AVL 树：定义、AVL 树的高度、操作 - 插入、删除和搜索 B 树：m 阶 B 树、B 树的高度、插入、删除和搜索、B+ 树。教科书：1. 使用 C++ 的数据结构，特别版-MRCET，Tata McGraw-Hill Publishers 2017。2. C++ 中的数据结构、算法和应用，S.Sahni，University Press (India) Pvt.Ltd，第 2 版，Universities Press Orient Longman Pvt. Ltd. 教育。
巴基斯坦硫化物铜的铜生物无有
本文介绍了对硫化物矿石的铜生物侵蚀的早期发展的简要回顾，并讨论了其从巴基斯坦从土著硫化物矿石沉积中提取铜的预期。铜的形式存在于辣椒（Cufes 2），辣椒（Cu 2 s），Covellite（Cus），Bornite（Cu 3 Fes 3），Enargite（Cu 3 Fes 3），Cu 3 Ass 4）和Tennantite（Cu 3 Ass 3），是最重要的重要铜（Cu 3 Ass 3），这是最重要的铜在硫化铜和甲型型号（柱状型）中，孢子型（Strate-Strate-contrancient and Strate-coundert）（硫化物沉积。黄铁矿（FES 2）和其他金属（Ni，Co，Mo，Zn等）硫化物矿物质也存在于硫化矿石沉积物中。在浸出溶液中硫酸盐（FES 2）（FES 2）的细菌氧化和Cu-硫化物矿物质（S）中，在浸出溶液中在浸出溶液中产生硫酸（H 2 SO 4），硫酸铁（Fe 2（So 4）3）和硫酸盐Cuso 4的硫酸和硫酸盐CUSO 4和氧硫化物矿物质（S）由酸性fe-氧化和氧化氧化剂进行了改良，从而产生。硫酸（H 2 SO 4）充当利克西（浸出剂）和硫酸铁（Fe 2（So 4）3）作为墨西哥铜矿的生物素质过程中的氧化剂（CUFES 2）。由于低pH值促进矿物质的质子攻击，并减轻了浸出溶液中金属的沉淀，因此生物无能的反应在pH 1.5-3.0处是最佳的。可溶性铜通过从酸性铜浸出液中的溶剂提取（SX）回收，在下游加工过程中进行了剥离/洗脱，然后进行电工（EW），以生产生物含量的铜铜（99.9％CU）产品。铜是从硫矿石和采矿废物中提取的，并使用堆和倾倒生物渗入过程在商业规模上提取。通过将残留物变成价值，这是一个独特的机会，可以在商业规模上引入创新的环境友好型铜提取技术，从而被认为是高度盈利的。可以将生物渗入过程用于提取Cu和相关的有价值的金属，从土著低级，截止等级，泡沫尾矿和硫化物矿床的采矿废物
人工智能与法律的交汇
1.简介 人工智能（AI）通过为复杂问题提供创新的科学答案，彻底改变了各种行业。法律的产生并非偶然。人工智能（AI）有可能以多种方式改变法律体系，从自动化日常任务到提高法律研究的准确性。人工智能在法律领域的应用已经开始发展，进一步发展的潜力巨大。本文探讨了人工智能与法律的交叉点，包括人工智能在法律领域的各种要求、人工智能在法律领域的道德关联以及人工智能（AI）在社会中的未来。法律的产生并非偶然，数字化转型已经颠覆了经济的许多分支。人工智能 (AI) 的出现有可能彻底改变法律体系，从重建法律流程的效率到自动化法律任务。人工智能技术，例如机器智能算法、机器人技术 (NLP) 和计算幻想，已经在改变法律领域。人工智能模拟终端现在可以执行以前由律师独自完成的任务，例如法律研究、合同审查和案件结果预测。法律制造中的人工智能 (AI) 仍处于起步阶段，但其受欢迎程度正在迅速增长。根据 Grand View Research 的一份报告，2020 年全球合法人工智能 (AI) 零售额的价值为 7144 亿美元，预计 2021 年至 2028 年的复合年增长率 (CAGR) 为 37.9% (Grand View Research, 2021) (1)。该报告将这一增长归因于对合法流程工业化的需求不断增长、合法成本不断攀升以及对有效合同管理的需求。人工智能 (AI) 是一种技能和一组计算电子技术，其灵感来自人类如何使用他们的神经系统来感知、发现、推理和参与。许多行业都从这些新电子技术中受益，但进一步的担忧是，这项新技术可能会被滥用或以令人惊讶且可能有害的方式执行。虽然在标准中使用人工智能有可能提高效率并降低成本，但它再次引发了对孤独、偏见和责任的担忧。
课程与教学大纲
1. 理解和分析算法的空间和时间复杂度。 2. 确定适合给定问题的数据结构。 3. 在各种实际应用中实现图形算法。 4. 实现用于查询和搜索的堆和树。 5. 在高级数据结构操作中使用基本数据结构。 6. 在各种实际应用中使用搜索和排序。 模块：1 函数增长 3 小时 算法和数据结构的概述和重要性 - 算法规范、递归、性能分析、渐近符号 - Big-O、Omega 和 Theta 符号、编程风格、编码细化 - 时空权衡、测试、数据抽象。模块：2 基本数据结构 6 小时 数组、堆栈、队列、链表及其类型、线性数据结构的各种表示、操作和应用 模块：3 排序和搜索 7 小时 插入排序、合并排序、线性时间排序-排序的下限、基数排序、双调排序、鸡尾酒排序、中位数和顺序统计-最小值和最大值、预期线性时间内的选择、最坏情况线性时间内的选择、线性搜索、插值搜索、指数搜索。 模块：4 树 6 小时 二叉树-二叉树的性质、B 树、B 树定义-B 树上的操作：搜索 B 树、创建、分裂、插入和删除、B+ 树。 模块：5 高级树 8 小时 线程二叉树、左撇子树、锦标赛树、2-3 树、伸展树、红黑树、范围树。模块：6 图表 7 小时 图表表示、拓扑排序、最短路径算法 - Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法、最小生成树 - 反向删除算法、Boruvka 算法。 模块：7 堆和哈希 6 小时 堆作为优先级队列、二叉堆、二项式和斐波那契堆、哈夫曼编码中的堆、可扩展哈希。 模块：8 当代问题 2 小时 总授课时长：45 小时 教科书 1. Cormen, Thomas H.、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein。算法简介。麻省理工学院出版社，2022 年。 参考书 1. Skiena, Steven S. “算法设计手册（计算机科学文本）”。第 3 版
安全与防务 欧洲
十月底，让-克洛德·容克作为欧盟委员会主席的任期结束。他留给继任者乌尔苏拉·冯德莱恩的遗产基本上是一堆尘土和灰烬。五年前，他高调上台，为未来而战。欧盟本应焕发新的活力，更加贴近公民，最终结束对自身的执着，努力解决我们时代的实际问题。这些良好的意愿都没有变成现实，甚至没有在理论上实现。相反，情况变得更糟了——糟糕得多。这在很大程度上是因为英国即将脱离欧盟。布鲁塞尔随时随地都在给伦敦设置障碍。其意图是故意不允许在公平条件下有序退出。主要目的是树立榜样，吓唬其他成员国不要采取类似的举措。这种算计可能已经奏效了。荷兰、奥地利和意大利关于可能脱离欧盟的谨慎辩论再次平息。但布鲁塞尔为其不妥协立场付出的代价是高昂的。无论是脱离欧盟，还是继续留在欧盟，英国在未来很长一段时间内都将难以生存。英国在 12 月为欧盟提供的所有服务都缺乏感激之情
创建Americas Gold生产商
前瞻性语句。本演讲包含适用证券立法含义的某些前瞻性信息和前瞻性陈述，可能包括面向未来的财务信息。前瞻性陈述或信息通常通过使用“意志”，“期望”，“成就”，“潜在”，“正轨”，“计划”，“预期”，“预期”，“目标”，“机会”，“机会”，“机会”以及某些行动，事件或结果“可能”，“可能”，“应该”，“应该”或“应该”或“负面的陈述”的陈述，以识别这些条款的陈述，以识别这些条款，以识别这些条款，以识别这些条款，以识别这些术语，以识别这些条款，以识别这些条款。尽管该公司认为在这种前瞻性陈述和信息中所反映的期望是合理的，但不应对前瞻性陈述不适用，因为该公司不能保证这种期望证明是正确的。虽然公司认为这些假设是根据当前可用的信息合理的，但它们可能是不正确的。因此，警告读者不要对本演示文稿中包含的前瞻性陈述或信息过度依赖。公司警告前瞻性陈述和信息涉及已知和未知的风险，不确定性和其他可能导致实际结果和发展与此类本演示文稿中的前瞻性陈述和前瞻性信息与其他事项有关：公司的战略愿景以及有关勘探潜力，生产能力以及未来财务或运营绩效的期望，包括投资回报和股价绩效；该公司的2024年初步生产结果；发布该公司审计的2024年生产和成本结果的时间；发布该公司2025年生产和成本指导的时间；时间安排以及公司成功推进其增长和开发项目的能力，包括在Greenstone实现了全部能力，并成功地推进了Castle Mountain，Los Filos和Aurizona的扩张；预期在城堡山残留的时间范围；从梅斯基特（Mesquite）的堆浸出垫中恢复的预期时机；如果这些谈判失败，该公司能够成功重新谈判Los Filos的现有土地访问协议以及对Los Filos的预期影响；岩土工程事件在Piaba坑中的影响；公司的补救活动有效性，以增强皮亚巴坑和附近的基础设施的稳定性以及制定计划以补救长期稳定性以及继续部分采矿Piaba Pit的能力；公司资产负债表的优势以及公司的流动性和未来现金要求；该公司执行其去杠杆化计划的能力；对黄金价格性能的期望；以及对公司对Versamet（以前是沙盒）和Bear Creek的投资的期望。