XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLWE
使用LWE加密控制
摘要 - 使用加密信号检测攻击是具有挑战性的，因为加密隐藏了其信息内容。我们提出了一种新的机制，用于在不使用解密，安全通道和复杂通信方案的情况下使用错误（LWE）加密信号进行学习的新型机制。相反，检测器利用LWE加密的同态特性来对加密样品的转换进行假设检验。特权转换是通过解决基于硬晶格的最小化问题的解决方案来确定的。虽然测试的敏感性会因次优溶液而恶化，类似于打破加密系统的（相关）测试的指数恶化，但我们表明该劣化对于我们的测试是多项式的。可以利用此速率差距来选择导致加密较弱但检测能力的较大收益的参数。最后，我们通过提供一个数值示例来结束论文，该示例模拟异常检测，证明了我们方法在识别攻击方面的有效性。
减少基于MLWE的密码系统的密文和密钥尺寸
摘要 - 加密和解密的串联可以解释为嘈杂的通信通道上的数据传输。在这项工作中，我们使用有限的区块长度方法（正常近似和随机编码联合绑定）以及渐近学表明，可以在不损害该方案的安全性的情况下降低量化后量化后的量化后量子安全键封装机制（KEM）Kyber的密钥和密钥大小。我们表明，在渐近方案中，有可能将密文和秘密密钥的大小减少25％，以使参数集kyber1024，同时将比特率保持在原始方案中建议的1。对于用于共享256位AES键的单个Kyber加密块，我们还表明，Kyber1024和Kyber512的密码下文大小的减小分别为39％和33％。
量子搜索LWE问题的减少降低
总结错误的学习（LWE）问题是密码学中的基本问题之一，并且在量词后加密术中有许多应用。问题有两个变化，决定性销售问题和搜索问题。lwe搜索降低的降低表明，搜索网络问题的硬度可以减少到决定性验证问题的硬性问题。还可以将还原的效率视为概率之间难度的差距。我们启动了针对LWE问题的量子搜索减少的研究，并提出了一种满足样本的减少。在降低样本的降低中，它甚至可以为实例数量提供所有参数。尤其是，我们的量子还原仅调用区分程序2次来解决搜索问题，而经典减少则需要多项式的调用数量。此外，我们给出了放大还原算法的成功概率的方法。在样品复杂性和查询复杂性方面，我们放大的还原与经典减少无与伦比。我们的还原算法支持广泛的误差分布，并且还为与噪声问题的学习平价提供了搜索降低。在构造搜索决策还原的过程中，我们在z q上给出了量子goldreich-levin定理，其中q是素数。简而言之，该定理指出，如果相对于均匀随机的A∈Zn Q，可以用概率明显大于1 /Q来预测硬核较大的A（mod Q），则可以确定S∈ZZ n Q。关键词：错误学习，学习噪音，搜索降低，戈德里希·莱文定理，Quantum降低，查询复杂性，样本复杂性
Semmelweis大学医学院...
***** TDK工作（1个学分）：1个记录和评估的TDK工作（作为学生科学协会的注册成员的研究活动）的1个学分，该工作表现出了真正的努力，并且是系统性的，但并非成功。如果受影响部门的主管根据主管的意见确认了学期结束时的系统研究活动，则将1个学分授予学生。除了1个学分外，还可以获得其他积分，如下所示：TDK会议III。（2个学分）：该课程认可了在TDK会议上担任主持人或提交校长奖的论文的学生的工作。TDK会议I-II。 （3个学分）：认可在TDK会议上排名第一，第二或第三的学生的工作，或参加全国TDK会议，或在校长颁奖典礼比赛中获得第一，第二或第三名或表彰。 全国TDK会议和出版物（4个学分）：该课程认可学生在国家TDK会议上授予一席之地的工作，或者在具有国际影响因素的专业期刊中发表文章的学生。TDK会议I-II。（3个学分）：认可在TDK会议上排名第一，第二或第三的学生的工作，或参加全国TDK会议，或在校长颁奖典礼比赛中获得第一，第二或第三名或表彰。全国TDK会议和出版物（4个学分）：该课程认可学生在国家TDK会议上授予一席之地的工作，或者在具有国际影响因素的专业期刊中发表文章的学生。
从mlwe {msis和dl rewinding
t-of-of-n threshold签名最近已经看到了新的兴趣，现在可以使用各种类型，每种都提供不同的权衡。但是，一个仍然难以捉摸的财产是自适应安全性。我们将基于诸如schnorr之类的菲亚特 - 沙米尔范式的现有有效签名方案定为阈值时，难以捉摸的性质就会变得清晰。这类签名方案通常依赖于叉式引理来证明不强迫性。也就是说，对手在安全游戏中陷入困境并运行两次。这样的证据与自适应安全性不一致，因为减少必须准备回答2 p p t´1 Q秘密密钥份额，这意味着它可以重建完整的秘密密钥。的确，先前的工作要么假定了强大的理想化模型，例如代数组模型（AGM），要么修改了基本签名方案，以免依赖基于基于基于的证明。在这项工作中，我们提出了一种新的证明技术，以构建现有基于倒带的菲亚特 - 沙米尔签名的适应性安全阈值签名。结果，我们获得以下内容：
博士生简介 - 机械工程学院
测试生产线上板材平整度测量站，5. 开发用于印刷电路板通孔组装的创新机器人站 ERP 02/22/PRJG/1356 6. 开发用于测试剪刀闭合力的装置设计和软件 ERP
LWE和实施Lattice- ...
特定的应用程序对这些参数的关系也彼此施加了一些限制。例如，为了在Regev公开加密中正确性，我们需要M> 2 N LOG Q以及BM 其他应用程序具有更多的联系。 对于公钥加密，我们可以固定x m = 2 n log q，因此我们只需要担心（n，q，χ）即可。 通常，我们首先选择模量q成为传达的东西。 选择q = 2 16或q = 2 32很好，因为这些模量的mod- q操作只是本机机器操作。 现在，要设置N和χ，我们必须了解（Q，M，N，χ）的给定选择，这是最著名的LWE算法的运行时间。 我们希望此运行时间大于2 128左右。 不幸的是，相比之下，运行时间没有干净的闭合形式表达式，对于某些椭圆曲线Q的分散日志，最佳攻击时间大约是2 q /2。 这使得选择小组订单变得容易。 （相反，选择曲线的参数非常棘手。）其他应用程序具有更多的联系。对于公钥加密，我们可以固定x m = 2 n log q，因此我们只需要担心（n，q，χ）即可。通常，我们首先选择模量q成为传达的东西。选择q = 2 16或q = 2 32很好，因为这些模量的mod- q操作只是本机机器操作。现在，要设置N和χ，我们必须了解（Q，M，N，χ）的给定选择，这是最著名的LWE算法的运行时间。我们希望此运行时间大于2 128左右。不幸的是，相比之下，运行时间没有干净的闭合形式表达式，对于某些椭圆曲线Q的分散日志，最佳攻击时间大约是2 q /2。这使得选择小组订单变得容易。（相反，选择曲线的参数非常棘手。）
基于 LWE 的抗量子伪随机数生成器
摘要：在密码学、计算统计、游戏、模拟过程、赌博和其他相关领域，密码安全伪随机数生成器 (CSPRNG) 的设计带来了重大挑战。随着量子计算的快速发展，迫在眉睫的“量子威胁”越来越近，对我们当前的密码安全 PRNG 构成了威胁。因此，认真应对这些威胁并开发各种工具和技术以确保密码安全的伪随机数生成器 (PRNG) 不会被经典计算机和量子计算机破解变得至关重要。本文介绍了一种使用基于格的带错学习 (LWE) 原理构建有效抗量子伪随机数生成器 (QRPRNG) 的新方法。LWE 被认为是抗量子的，因为它依赖于最短向量问题和最近向量问题等问题的难度。我们的工作重点是开发一种利用线性反馈移位寄存器 (LFSR) 生成伪随机位流的 QRPRNG。为了为 QRPRNG 构建安全种子，我们使用了 LWE。所提出的 QRPRNG 将安全种子输入到 LFSR，并使用同态函数来保护 LFSR 内有限状态的安全性。我们进行了 NIST 统计测试来评估所构建的 QRPRNG 生成输出的随机性。所提出的 QRPRNG 实现了 35.172 Mbit/s 的吞吐量。
博士生简介 理学硕士工程学大卫·维特科夫斯基
111DE 机车的电池盒，未发表作品 OR-12479，Łukasiewicz - IPS“TABOR”，波兹南 2021 此外，在 2019 年 3 月 26 日至 2022 年 4 月 22 日期间，在铁路车辆支撑结构耐撞性和制动盘热容量计算范围内，还进行了 19 项在线路开始前完成的工作和 10 项未提及的工作
EDELWEISS HOUSING FINANCE LIMITED - 孟买
根据 CRISIL Ratings Limited 于 2021 年 12 月 13 日发出的评级函，并于 2022 年 3 月 17 日重新验证，将本次发行下拟发行的 NCD 评级为 CRISIL AA-/负面（发音为 CRISIL 双 A 减评级，展望为负面），金额为 ₹ 5,000 百万，并根据 Acuité Ratings & Research Limited 于 2021 年 12 月 29 日发出的评级函，并于 2022 年 3 月 21 日重新验证，将本次发行下拟发行的 NCD 评级为“ACUITE AA/负面”（发音为 ACUITE 双 A 评级，展望为负面），金额为 ₹5,000 百万。该评级不构成购买、出售或持有证券的建议，投资者应自行决定。评级机构可随时修改或撤销该评级，且每项评级均应独立于其他评级进行评估。评级机构有权根据新信息等因素随时暂停或撤销该评级。有关上述评级的评级、评级理由及新闻稿，请参阅本招股说明书附件A和附件B。