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针对量子对手的 PRF 水印
我们发起了针对量子对手的软件水印研究。量子对手会以盗版软件的形式生成量子状态，从而可能从经典标记软件中删除嵌入的消息。从量子盗版软件中提取嵌入的消息非常困难，因为测量可能会不可逆地改变量子状态。在针对经典对手的软件水印中，消息提取算法关键是使用经典盗版软件的（输入-输出）行为来提取嵌入的消息。即使我们用量子安全构建块实例化现有的水印 PRF，由于上述量子特定属性，它们是否对量子对手安全尚不清楚。因此，我们需要全新的技术来实现针对量子对手的软件水印。在这项工作中，我们为量子对手（对量子对手不可移除）定义了安全水印 PRF 和 PKE。我们还介绍了两个水印 PRF 和一个水印 PKE，如下所示。
George Konidaris -Brown CS
总结了本周材料中最重要的见解，包括从讲座，笔记，教科书，家庭作业问题以及您发现有用的其他资源中，将其纳入一页的资源。我们预计这些摘要页面将为您提供家庭期间和最终的帮助。请注意，根据完成将对此问题进行分级 - 我们不会检查它是否正确。
家庭作业3 1 CPA安全性来自PRFS和PRGS 2 Mac ...
1 de Jan。 DE 2025-在过去25年的生成语法中，语言语义的进步。 ...政府结合模型。 它涵盖了基本结构...1 de Jan。 DE 2025-在过去25年的生成语法中，语言语义的进步。...政府结合模型。它涵盖了基本结构...
量子随机函数的组合方法
伪随机函数 (PRF) 是现代密码学的基本组成部分之一。Goldreich、Goldwasser 和 Micali 在开创性著作 [ 13 ] 中引入了 PRF，回答了如何构建一个与随机函数难以区分的函数的问题。粗略地说，PRF 可以保证没有任何有效算法能够通过 oracle 访问这样的函数而将其与真正的随机函数区分开来。事实证明，PRF 是密码原语（如分组密码和消息认证码）设计中的宝贵工具，而且现在已成为一个很好理解的对象：继 [ 13 ] 基于树的构造之后，PRF 已从伪随机合成器 [ 19 ] 和直接从许多难题 [ 20 、 21 、 22 、 11 、 18 、 7 、 2 ] 构建而成。然而，当考虑更精细的量子设置时，对 PRF 硬度的研究仍处于起步阶段。在深入研究这一原语的细节之前，需要进行一些澄清，因为可以用两种方式定义 PRF 的量子安全性：
量子不可预测性 - 密码学电子印刷档案
不可预测函数 (UPF) 在经典密码学中起着重要作用，包括消息认证码 (MAC) 和数字签名。在本文中，我们介绍了 UPF 的量子类似物，我们称之为不可预测状态生成器 (UPSG)。UPSG 由伪随机函数类状态生成器 (PRFS) 隐含，伪随机函数类状态生成器是伪随机函数 (PRF) 的量子类似物，因此即使单向函数不存在，UPSG 也可能存在，类似于其他最近引入的原语，如伪随机状态生成器 (PRSG)、单向状态生成器 (OWSG) 和 EFI。在经典密码学中，UPF 等同于 PRF，但在量子情况下，等价性尚不清楚，UPSG 可能比 PRFS 弱。尽管如此，我们证明所有已知的 PRFS 应用也可以通过 UPSG 实现。它们包括 IND-CPA 安全密钥加密和具有不可克隆标签的 EUF-CMA 安全 MAC。我们的研究结果表明，对于许多应用来说，量子不可预测性而不是量子伪随机性就足够了。
大脑 fMRI 和视觉皮层的大规模神经生理学
摘要 群体受体场 (pRF) 建模是一种流行的 fMRI 方法，用于映射人脑的视网膜主题组织。虽然基于 fMRI 的 pRF 图在质量上与侵入性记录的动物单细胞受体场相似，但它们代表什么神经元信号仍不清楚。我们在清醒的非人类灵长类动物中通过比较全脑 fMRI 和视觉皮层 V1 和 V4 区域的大规模神经生理记录来解决这个问题。我们检查了基于 fMRI 血氧水平依赖性 (BOLD) 信号、多单位脉冲活动 (MUA) 和不同频带的局部场电位 (LFP) 功率的几种 pRF 模型的拟合度。我们发现从 BOLD-fMRI 得出的 pRF 与 V1 和 V4 中的 MUA-pRF 最相似，而基于 LFP 伽马功率的 pRF 也给出了很好的近似值。因此，基于 fMRI 的 pRF 可靠地反映了灵长类动物大脑中的神经元受体场特性。除了我们在 V1 和 V4 中的结果之外，全脑 fMRI 测量还揭示了许多其他皮质和皮质下区域的视网膜定位调节，其 pRF 大小随着偏心率的增加而持续增加，以及默认模式网络节点的视网膜定位特异性失活，类似于先前在人类中观察到的情况。
., SAF EPR/OPR/PRF 写作指南 - AFMentor
Bia No-no's .不要在任何军官 OPR 上使用“高级”一词，除了上校和上校选择 -- 句号 -- 它被视为隐含的晋升声明并将被退回 .不要为军官做出晋升建议，除非在 PRF 上；然后，推荐仅限于下一个更高的等级。不要做出超出评估人员职责或知识范围的泛泛陈述——你不能说琼斯中士是空军中最好的警察——保持现实。不要使用“前 1%”，除非它完全符合其他陈述，例如“在我的组织中”或“我知道”——可以分层，但你必须用你能够说的术语来限定它。不要使用高于被评估者的等级——你不能说“史密斯中尉的表现像一个校级军官”或“亚当斯上尉正在填补少校的空缺”。报告中的任务和 PME 建议与被评估者的当前等级不一致——推荐一名军官担任反映他/她潜力并与等级相符的任务/职位和常驻 PME——对于士兵，任务必须与等级相符。军官的 PME 或高级学术教育——评估人员可能会考虑军官的候选资格、选拔在评估过程中，评估人员可以对 PME 或高级学术教育的申请、完成情况或入学情况进行评估，但不得对此发表评论，但以下情况除外：对于校级军官 PRF，评估人员可以对 PME 和高级学术教育发表评论 - 在所有 PRF 上，评估人员可以对官方认可的非凡成就发表评论（例如，
构建和分离量子伪随机
众所周知，对于几乎所有现代经典和量子加密任务来说，计算假设都是必需的。对经典隐身性的最小假设是单向函数（OWF）的存在。该假设已知与许多其他加密应用的存在相当，例如伪数编号生成，伪界函数，数字签名，对称键加密和承诺（请参阅，例如，参见[GOL01，GOL04]）。量子设置呈现出截然不同的图片：已知各种量子原始图，足以构建密码学，但可能比单向功能弱。最近，Tomoyuki Morimae创造了Microcrypt一词，是Impagliazzo的五个世界[IMP95]的补充，是指此类量子原始素（及其加密应用）2。MicroCrypt的租户之一是伪兰态（PRS），首先由JI，Liu和Song [JLS18]引入。这是一个有效生成的量子状态{| ϕk⟩}k∈{0，1} n，因此很难在多个副本上区分（a）|的多个副本。 ϕ k⟩从家族中采样，（b）均匀（HAAR）随机量子状态。ji，liu和Song还提供了OWF的Black Box结构。许多加密应用是基于MicroCrypt假设而知道的。也许更令人惊讶的是，MicroCrypt还包含一些隐藏狂的任务，即安全的多方计算[MY22B，BCKM21，GLSV21]和Quantum Publicum public Keys [BGHD + 23]。Subsequent to [ JLS18 ], many other tenants of Microcrypt have been introduced, such as pseudorandom function-like states ( PRFS ) [ AGQY22 ], efficiently samplable statistically far-but-computationally-indistinguishable pairs of (mixed) quan- tum states ( EFI pairs) [ Yan22 , BCQ23 ], one-way state generators [ MY22b ]和伪兰态具有破坏证明[BBSS23]。到目前为止，所有主要微型晶体3的变体已被证明在微晶中，包括对称 - 关键加密，承诺（最近，也承诺对量子状态[GJMZ23]），PRGS，PRFS，PRFS，GALBLED CICUCTITS，GALBLED CICUCTITS，MESSAGE AUTHERTICATION代码和数字信号。引起惊喜的关键因素是不可思议的和鲁迪奇的单向功能（微型级）和公钥加密4和遗忘转移（Cryptomania）[IR89]之间的分离。新的结构规定了古典不可能，因为它们涉及量子状态，例如承诺和多方计算取决于量子通信，加密方案具有量子密文。这些量子原语的证据比微小的弱点弱来自Kretschmer的PRS和OWF S [KRE21]的量子甲骨文分离。分离的甲骨文由一个族{u n}n∈N组成，其中u n是指数列表的许多HAAR随机n -qubit nimaries {u k}k∈{0，1} n。相对于此甲骨文，有一个简单的prs结构：k∈{0，1} n，让| ϕ k⟩：= u k | 0 n⟩。请注意，如果我们只考虑UNINERIES U K在标准基础上的行动，即一组状态U K | x⟩对于x∈{0，1} n，因此，对于每个n，可以将kretschmer的甲骨文视为提供2 2 2 n“本质上是Haar随机”状态5。在另一项作品中，Bouland，Fefferman和Vazirani [BFV19]显示了6 a prs构造相对于一个家庭{u n}n∈N，其中u n =（u，u - - 1）对于HAAR Random
Nate Gillman |棕色CS George Konidaris -Brown CS 家庭作业3 1 CPA安全性来自PRFS和PRGS 2 Mac ... b'' 摘要“使用计算机视觉和机器学习来预测大学的进攻性游戏
发明了“傅立叶头”，这是一种新型的神经架构，利用傅立叶分析中的工具，以连续的结构学习了分配分布；使用该体系结构将决策者代理的回报提高了46％（在ICLR 2025的提交下）提出了第一种稳定自我消耗的生成模型训练的技术；在使用扩散模型的人类运动产生的情况下，使用该技术来修复模型崩溃；由4名学生研究人员组成的LED团队（ICML 2024）发明了数学上严格的方法，用于测量单词嵌入空间的空间利用的均匀性；使用新颖的指标来证明使用脆性指标（ACL 2022）