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审查供应链中的氢气泄漏
应对人为气候变化的迫切需要提高了全球对低碳能源载体的关注，而氢能被视为脱碳战略的核心。国际能源署 (IEA) 预测，到 2050 年，氢能可满足全球 10% 的能源需求，充分利用其无碳燃烧、多功能性以及与可再生能源系统的集成 1 。与传统化石燃料不同，氢在燃烧时只产生水，这使其成为钢铁、水泥和化学品等行业的最佳能源来源——这些行业既是碳密集型行业，又是经济增长的基础 2 。这些行业合计占全球二氧化碳排放量的近 30%，而且它们对高温工艺和化石燃料的依赖给脱碳带来了巨大的挑战 3 。
正式验证安全和无泄漏的系统
硬件和软件系统容易受到错误和定时侧通道漏洞的影响。时序泄漏尤其难以消除，因为泄漏是一种新兴的特性，可以由整个系统中硬件和软件组件之间的微妙行为或相互作用产生，并带有根本原因，例如非恒定时间代码，编译器生成的时机变化以及微构造架构侧侧通道。本论文通过使用正式验证来排除这种错误并构建正确，安全和无泄漏的系统，为新方法提供了一个新的方法。本文介绍了一种新理论，称为信息保护改进（IPR），用于捕获非泄漏和安全性，在帕法特框架中实现IPR的验证方法，并将其应用于验证硬件安全模块（HSMS）。使用帕菲特，开发人员可以验证HSM实现泄漏的信息不超过DeScice预期行为的简洁应用程序级规范所允许的信息，并提供了涵盖实现的硬件和软件的证明，以至于其自行车级别的Wire-I/O-i/O-e-Level行为。本文使用Parfait在IBEX和基于PICORV32的硬件平台的顶部实现和验证了几个HSM，包括eCDSA证书签名的HSM和密码HSM。帕菲特为这些HSM提供了强大的保证：例如，它证明了ECDSA-IBEX实现（2,300行代码和13,500行Verilog）剥夺了其行为的40线规范所允许的范围。
垂直联合学习中的标签泄漏：调查
垂直联合学习（VFL）是一个分布式机器学习范式，它使用具有功能的被动方和带有其他标签的主动聚会进行协作训练模型。虽然VFL通过数据局部iZation提供隐私保护，但标签泄漏的威胁仍然是一个重要的挑战。标签泄漏是由于标签推理攻击而发生的，在这种情况下，被动方试图推断标签的隐私和商业价值。已经对这种特殊的VFL攻击进行了广泛的研究，但仍缺乏全面的摘要。为了弥合这一差距，我们的论文旨在调查现有的标签推理攻击和侵害。我们分别针对标签推理攻击和防御措施提出了两个新的分类法。除了总结当前的研究状态外，我们强调了我们认为具有强大的技术，并且可能会影响未来的研究。此外，总结了实验基准数据集和评估指标，以提供后续工作的指南。
了解肠道微生物组在糖尿病和靶向肠道治疗学中的作用：系统评价
已经研究了肠道菌群，并继续是糖尿病代谢疾病的病理发展中的发展中。通过饮食变化的治疗，添加益生菌/益生菌等补充剂以及粪便微生物移植的影响可能与靶向营养不良的靶向变化有关。了解各种抗血糖药物（例如二甲双胍）的影响以及肺泡后手术对肠道微生物群多样性的影响。这些研究领域对于理解代谢和炎症机制的微生物水平上的糖尿病疾病进展的病理认知方面至关重要，这可能使更多地洞悉饮食前益元/益生菌补充剂作为糖尿病的潜在管理形式的作用，而在糖尿病中的潜在治疗形式，以及对更多的药物的发展，以及更多针对Microbiot abrade Microbiota的疾病的发展。肠道营养不良在糖尿病个体的肠道微生物变化机制中始终观察到，导致胰岛素敏感性降低和血糖控制不良。该系统审查是使用用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）2020 CHERLIST的首选报告项目进行的。，我们根据资格标准使用PubMed，Google Scholar和Science Direct数据库进行了文献搜索，并最终选择了14篇文章进行最终分析。评估叙事审查文章（SANRA）和PRISMA 2020 CHECTLIST的量表分别用于评估所选文章的横断面研究，传统文献评论和系统评价的质量。我们收集了2012年至2022年的论文，以进行本次审查。我们从数据库中收集了文章，例如这项研究，这些文章表明微生物群和糖尿病之间存在很强的联系。目的是评估和确定可能改变菌群并可能靶向胰岛素敏感性的任何饮食和治疗剂。本评论文章将讨论肠道菌群在糖尿病管理中的病理生理影响，以及各种肠道生物多样性疗法的影响，可以帮助逆转胰岛素敏感性。
通过明文对加密芯片的定时泄漏分析...
摘要。在侧通道测试中，当VENDOR可以提供测量以指示加密算法的执行时间时，标准时序分析有效。在本文中，我们发现功率/电磁通道中存在时机泄漏，这在传统的计时分析中通常被忽略。因此，提出了一种新的定时分析方法，以处理无法使用执行时间的情况。不同的执行时间会导致不同的执行间隔，从而影响了明文和密文传输的位置。我们的方法通过研究将迹线向前和向后对齐时，通过研究明文相关性的变化来检测时间泄漏。然后，在不同的加密设备上进行实验。此外，我们提出了一个改进的时间分析框架，该框架为不同场景提供了适当的方法。
CLIF：用于脉冲神经网络的互补泄漏积分激发神经元
脉冲神经网络 (SNN) 是一种很有前途的受大脑启发的节能模型。与传统的深度人工神经网络 (ANN) 相比，SNN 表现出卓越的效率和处理时间信息的能力。然而，由于其不可微的脉冲机制，训练 SNN 仍然是一个挑战。替代梯度法通常用于训练 SNN，但与 ANN 相比，其准确性往往较差。我们通过对基于泄漏积分和激发 (LIF) 神经元的 SNN 的训练过程进行分析和实验研究，将准确性的下降与时间维度上梯度的消失联系起来。此外，我们提出了互补泄漏积分和激发 (CLIF) 神经元。CLIF 创建了额外的路径来促进计算时间梯度的反向传播，同时保持二进制输出。CLIF 是无超参数的，具有广泛的适用性。在各种数据集上进行的大量实验表明，CLIF 比其他神经元模型具有明显的性能优势。此外，CLIF 的性能甚至略优于具有相同网络结构和训练条件的优秀 ANN。代码可在 https://github.com/HuuYuLong/Complementary-LIF 获得。
了解可搜索的加密中的泄漏
可搜索的加密，或更一般的结构化加密，允许在加密数据上进行搜索。这是用于保护云存储的重要加密工具。结构化加密的标准安全概念要求协议对数据或查询没有任何泄漏，除了泄漏函数定义的允许泄漏之外。这是由于这样的有效方案不可避免的事实。不幸的是，众多作品表明，即使是攻击者也可以利用无害的泄漏来破坏用户的隐私并恢复其查询和/或数据，尽管结构化的加密方案证明是安全的。尽管如此，标准安全仍然是用于显示结构化加密方案“安全性”的首选概念。虽然研究人员不太可能设计实用的结构化加密方案，但没有泄漏，但很少有工作的研究方法可以评估泄漏。这项工作提出了一个新颖的框架来量化泄漏。我们的方法学是受定量信息流的启发，我们称我们的方法𝑞裂解分析。我们展示了𝑞-渗出分析与标准安全性如何相关。我们还通过分析具有复杂泄漏函数的两个现有方案的安全性来证明𝑞裂解分析的有用。
fulakage：通过学习攻击破坏fuleeca
fuleeca是基于Lee-Metric代码的第一个签名方案，并在CBCRYPTO 2023 [4]中介绍。此外，富丽卡（Fuleeca）被提交给数字签名的其他呼吁，NIST在2022年宣布了其三轮量子后加密术的第一个标准化项目，导致了使用的安全原始人的多样性很小。即使Fuleeca是基于代码的，我们也表明它与已知的晶格方案（例如Ntrusign）密切相关。此接近度使我们能够安装多个键恢复攻击，这些键攻击从基于晶格的加密术中利用技术，并为所有提出的参数集完全打破系统。元素x∈Fp的Lee重量可以定义为wt l（x）：= | X | ，如果我们用集合 - p - 1
退役油井多年空中泄漏调查
2017 年至 2023 年期间，共对 1,221 口井进行了空中勘测，包括未退役井，这些井用于验证该技术的适用性。在退役井中，我们努力对不同类型和特征的井进行代表性采样，包括旧井、已知表面套管排气流或井筒完整性历史、过压区、H 2 S 含量、表面套管安装深度或存在裸眼废弃塞的井。如果空中勘测表明井可能存在泄漏，BCER 将进行地面检查。如果 BCER 发现泄漏井的证据或潜在证据，监管机构将通知许可证持有人进行进一步调查，如果确认存在泄漏，则进行修复。在 1,221 口空中勘测井中，有 25 口井有初步迹象表明存在甲烷泄漏。随后，通过地面检查对泄漏地点进行了检查，确认有 6 处废弃井发生泄漏（其中 3 处已测量，报告的泄漏率低于 1.0 立方米/天），10 处未发生甲烷泄漏，另外 9 处目前正在进一步调查。