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美国国家超级计算应用中心 (NCSA) 测量后量子密码学 (PQC) 的采用情况
• 自 2022 年起，OpenSSH v9.0 及更高版本默认提供混合经典-PQ 密钥交换算法 • 超过 83% 的服务器端 SSH 协议版本来自 2019 年及更早版本
PQC 将如何影响出入境解决方案中的非接触式旅行？ Mühlbauer Group
THE VAULT 第 40 期 由柏林 Krowne Communications GmbH 出版。 出版商：Krowne Communications GmbH，Kurfürstendamm 194, 10707 Berlin 主编：Steve Atkins 艺术总监：Nina Eggemann 合伙人导演：Yvonne Runge 编辑贡献：Steve Atkins、Daniela Previtali、Klaus Schmeh、Robert Bach、Lutz Richter 照片：ISTOCKPHOTO、INFINEON TECHNOLOGIES、WIBU-SYSTEMS、MÜHLBAUER、EVIDEN、FREEPIK AI IMAGE EDITOR、KROWNE COMMUNICATIONS 版本：2024 年 7 月。 未经出版商书面明确许可，不得全部或部分复制本出版物的任何部分。 所有产品版权和商标均归其各自所有者所有。所有产品名称、规格、价格和其他信息在印刷时均正确无误，但如有更改，恕不另行通知。出版商对虚假或误导性信息或遗漏不承担任何责任。
迈向量子安全区块链：嵌入式系统上的 PQC 和公钥恢复探索
摘要 — 区块链技术可确保关键应用（包括具有嵌入式系统的物联网）的可追溯性、透明度和冗余性。然而，对公钥加密 (PKC) 的依赖使区块链容易受到量子计算威胁。本文通过将后量子密码 (PQC) 集成到区块链框架中，解决了对量子安全区块链解决方案的迫切需求。利用 NIST PQC 标准化过程中的算法，我们旨在加强区块链的安全性和弹性，特别是对于物联网和嵌入式系统。尽管 PQC 非常重要，但它在针对嵌入式环境定制的区块链系统中的实现仍未得到充分探索。我们提出了一种量子安全区块链架构，评估了各种 PQC 原语并通过 Falcon 的公钥恢复等技术优化交易规模，将交易规模减少了 17%。我们的分析表明 Falcon-512 是嵌入式环境中量子安全区块链最合适的算法，而 XMSS 是一种可行的有状态替代方案。然而，对于嵌入式设备，Dilithium 的每秒交易数 (TPS) 比 Falcon 更高，这主要是因为 Falcon 在 ARM CPU 上的签名性能较慢。这凸显了签名时间是 PQC 集成到嵌入式区块链中的关键限制因素。此外，我们将智能合约功能集成到量子安全区块链中，评估 PQC 对智能合约认证的影响。我们的研究结果证明了在嵌入式系统中部署量子安全区块链解决方案的可行性和实用性，为强大且面向未来的物联网应用铺平了道路。
PQC遇到ML或AI：探索机器学习和Quantum加密后的协同作用
Achine Learning（ML），一个人工智能（AI）的子集（AI），在没有明确编程的情况下执行任务并从数据集中学习。鉴于大量可用的数据，ML算法耗时的任务，允许机器学习，理解和响应。这导致了ML的范围进入众多现实世界应用，跨越自然语言处理（例如ChatGpt），医疗保健系统，金融服务，推荐系统等。值得注意的是，Compainies还可以利用ML将任务的成本效益外包给基于云的基础架构，从而产生称为ML-AS-AS-A-Service（MLAAS）的范式。ml解决了将问题广泛分为四个类别的问题：分类（例如，电子邮件垃圾邮件检测），集群（例如电子商务），预测/回归（例如股票市场预测）和决策（例如，自动驾驶汽车）。学习发生在集中式，分布式或协作的举止中，联合学习（FL）属于分布式学习[1]。
量子计算威胁：NIST PQC标准在这里...如何保持领先？
在给定的安全解决方案中从一个加密系统切换到另一个密码系统似乎很微不足道，但极不可能是一个简单的掉落任务。这取决于如何将某种算法使用/嵌入到您现有的安全架构中以及基础架构的局限性中。加密敏捷的SO -so -litess可以平稳地更换弃用算法，用于使用混合双溶液以及某些加密系统参数的变化，包括其关键大小，ciphertext，ciphertext尺寸，跑步时间，标志性，标志性尺寸等加密运动不仅允许平滑的transi
Quantum-抗量计算机加密（PQC）等的概述等。
- (sign-based signature) CROSS, Enhanced pqsigRM, FuLeeca, LESS, MEDS, Wave (homogeneous map signature) SQIsign (lattice-based signature) EagleSign, EHTv3 and EHTv4, HAETAE, HAWK, HuFu, Raccoon, SQUIRRELS (MPC-in-the-Head signature) Biscuit, MIRA, MiRitH, MQOM, PERK, RYDE, SDitH (multivariable signature) 3WISE, DME-Sign, HPPC, MAYO, PROV, QR-UOV, SNOVA, TUOV, UOV, VOX (symmetric base signatures) AIMer, Ascon-Sign, FAEST, SPHINCS-alpha (other signatures) ALTEQ, eMLE-Sig 2.0, KAZ-SIGN, Preon, Xifrat1-Sign.I
邀请爱沙尼亚信息系统管理局（RIA | NCC-EE）邀请Quantum加密术（PQC）发烧友参加RIA微型经纪人E
邀请爱沙尼亚信息系统管理局（RIA | NCC-EE）邀请Quantum Cryptography（PQC）发烧友参加RIA微型经纪活动：Quantum Post-Quantum Special，于2024年5月13日在爱沙尼亚塔林尼亚举行。您也欢迎参加致力于PQC的未来密码学会议，该会议将与RIA微型经纪活动一起举行。呼吁提案欧洲提案呼叫“量化后加密过渡”，预算为2340万欧元，将于2024年6月27日开放提案。项目将获得高达600万欧元的资金。我们希望将考虑申请此电话的不同政党聚集在一起！该呼叫的预期结果包括增强后量化后加密算法，提供用户友好的实现工具，促进对量子后加密后的安全过渡，将量子后算法集成到应用程序中，将其集成到多元化平台上的实现，并在多元化的平台上展示跨越的建议，并提供了跨越跨越的euueu。RIA微型经纪活动：节目13:10 Francesco Barbato（欧洲委员会部门负责人）将在未来的密码学会议上介绍Horizon Europe呼叫“量子后加密术过渡”。16:30投球会议的项目创意。 欢迎您表达有兴趣在5月6日之前提出您的想法。 17:30网络鸡尾酒，用于寻找潜在的财团合作伙伴，表现出对成为潜在财团合作伙伴的兴趣，或者找到将类似项目思想结合到更强有力的提议的方法。 您可以期望16:30投球会议的项目创意。欢迎您表达有兴趣在5月6日之前提出您的想法。17:30网络鸡尾酒，用于寻找潜在的财团合作伙伴，表现出对成为潜在财团合作伙伴的兴趣，或者找到将类似项目思想结合到更强有力的提议的方法。 您可以期望17:30网络鸡尾酒，用于寻找潜在的财团合作伙伴，表现出对成为潜在财团合作伙伴的兴趣，或者找到将类似项目思想结合到更强有力的提议的方法。您可以期望RIA微型经纪活动由欧盟和欧洲网络安全能力中心共同资助。未来的密码学会议（2024年5月13日，10：00-16：00）Cybernetica，爱沙尼亚的网络安全卓越枢纽和South Moravia（Chess）项目团队，爱沙尼亚科学院正在组织一次与地平线欧洲的会议，该会议与Horizon Europe完全一致。主题，例如混合密码学，工程师的PQC，PQC的电子状态，PQC领域内的身份验证对同一领域的参与者将很有价值。
通过“向公共密钥基础架构（PKI）过渡到“量子加密”（PQC）的行业进行集思广益
背景是由印度政府和总统的首席科学顾问Ajay Kumar Sood教授的鼓舞人心的视频信息设定的，他强调了迫切需要研究，针对PKI使用案例实施PQC原始人。其他杰出的演讲者包括Sunita Verma女士，科学家G＆Hod R＆D，Meity，Goi，Shri G. Narendra Nath，NSCS，GOI，GOI，C.E。Veni Madhavan Iisc Bengaluru，Rakesh Kaur博士，科学家G，O/O PSA到GOI，K.K.Soundra Pandian，科学家D，CCA，Meity，Subramanian博士，Sets＆Sets＆Prem Laxman Das博士，高级科学家Prem Laxman Das博士，将集思广益会议介绍，涉及从持牌认证机构的行业和初创公司的利益相关者（CA）的利益相关者（CA），硬件安全模块（HSM）OMSIISE SECTRIOS，PRECTIES PRECTIES SECTRION，PROCTIES SECTRION AGENIISE AGIISE AGIISE AGIISE AGIISE AGIISE AGISIIIESIISE AGIISE AGIISE AGIES，量化机构，量化量 出去。
论文：使用问题特定的参数化量子电路增强优化问题的 VQE 收敛性
摘要 变分量子特征求解器 (VQE) 算法因其在近期量子设备中的潜在用途而受到越来越广泛的关注。在 VQE 算法中，参数化量子电路 (PQC) 用于准备量子态，然后利用这些量子态计算给定汉密尔顿量的期望值。设计高效的 PQC 对于提高收敛速度至关重要。在本研究中，我们通过动态生成包含问题约束的 PQC，引入了针对优化问题量身定制的问题特定 PQC。这种方法通过关注有利于 VQE 算法的酉变换来减少搜索空间，并加速收敛。我们的实验结果表明，我们提出的 PQC 的收敛速度优于最先进的 PQC，凸显了问题特定 PQC 在优化问题中的潜力。关键词：VQE算法，优化问题，问题特定参数化量子电路
后量子密码学神经网路
摘要近年来，量子计算机和Shor的量子算法对当前主流非对称加密方法构成了威胁（例如RSA和椭圆曲线密码学（ECC））。因此，有必要构建量子后加密（PQC）方法来抵抗量子计算攻击。因此，本研究提出了一个基于PQC的神经网络，该神经网络将基于代码的PQC方法映射到神经网络结构上，并提高具有非线性激活功能，密文的随机扰动以及Ciphertexts均匀分布的密封性遗迹的安全性。在实际实验中，本研究使用蜂窝网络信号作为案例研究，以证明基于PQC的基于PQC的神经网络可以进行加密和解密，并具有密文的均匀分布。将来，提出的基于PQC的神经网络可以应用于各种应用程序。关键字：量词后密码学，McEliece密码学，神经网络