Hikvision提供了一个强大的Hikcentral软件平台,用于管理所有Hikvision产品,包括防爆相机。使用直观的仪表板,用户可以远程监视正在进行的站点操作,实时检查设备健康,接收紧急警报等等。实现无缝管理和快速响应,Hikcentral在整个操作中都可以增强安全性。
As 5G technologies matured and deployed, looking at which silicon devices power the heart of base station systems, most RAN vendors employ dedicated silicon such as application-specific integrated circuits (ASIC), application-specific standard products (ASSP), or system-on-chip (SoC) solutions to implement the compute-intensive Layer 1 (L1) functionality.这些解决方案通常为现有成熟一代提供最高的性能和最低功率/成本的大量跑步者。但是,由于其“硅中的冻结”性质,硬件功能集已定义为未来几年,在解决新一代设备之前,在解决标准的变化或新功能时,通常会导致很大的滞后。在为已经部署的设备添加新功能时,尤其是针对包括人工智能(AI)和机器学习(ML)(ML)的新功能时的类似情况,旨在增强系统智能和效率。ASIC/ASSP/SOC设计周期通常需要几年,通常在相关的3GPP标准冻结之前开始几年。此外,必须将新的ASIC/ASSP版本改装为现有设备,或者必须用新版本代替设备本身 - 由于涉及的大量成本,这两个版本都没有吸引网络运营商。
服务器身份验证向用户保证,他们正在与真正代表声称的域的服务器进行通信。今天,服务器身份验证依赖于认证机构(CAS),第三方对将公共钥匙签名为域。CAS仍然是Internet安全性的弱点,因为任何有缺陷的CA都可以为任何域发布证书。本文介绍了NOPE的设计,实现和实现评估,NOPE是服务器身份验证的一种新机制,该机制使用简洁的证明(例如,零知识证明),以证明存在将公共密钥链接到指定领域的DNSSEC链。DNSSEC的使用极大地降低了对CAS的依赖,并且证明的尺寸较小,可以与旧版基础架构的兼容性,包括TLS服务器,证书格式和证书透明度。不使用证明的效果最低,使客户的大小增加了约10%,并且需要超过1 ms才能验证。nope的核心技术贡献(将其推广)包括有效的技术,可以在简洁的证明中代表解析和加密操作,从而将证据的产生时间和记忆要求减少几乎数量级。
摘要:尽管数十年来治疗神经退行性疾病(NDS)的密集药物发现努力失败了,但在2000多种研究中,大约有50万患者继续进行测试,耗资1000亿美元,尽管结论得出的结论是,即使那些批准的药物也没有比安慰剂更好的效果。美国食品药品监督管理局(FDA)已经建立了多个计划,以创新稀有疾病,尤其是NDS的治疗,主要是通过鼓励新型临床试验来解决与研究大小相关的问题和采用多臂研究的问题来考虑患者辍学的问题。相反,FDA应集中于失败的主要原因:由于血脑屏障(BBB),药物到达大脑的生物利用度较差(通常最多为0.1%)。有多种解决方案可以增强进入大脑的进入,而FDA必须需要证明大脑的大量进入,作为批准研究新药(IND)应用的先决条件。FDA还应依靠除生物标志物以外的其他因素来确认功效,因为这些因素与临床使用无关。这项研究总结了如何使用于治疗ND的药物如何有效,以及FDA应如何更改其IND指南以批准这些药物。
光子模块,将光纤和动力电缆组合的线束,多个4K摄像头,光检测和射程(LIDAR)设备以及雷达。2。研究的背景是实现高级自主驾驶,高容量和低延迟的车载网络,该网络可以容纳越来越多的电子设备,例如摄像机和传感器,这是必不可少的。此外,该网络必须满足特定于车辆的严格要求,例如环境阻力,电磁兼容性和可靠性。在这项研究中,为了确保一个高度可靠的系统,团队拟议的虹吸管是一个通信网络,其中半导体激光器仅放置在处理车辆核心功能的中央电气控制单元(ECU)的主设备中。同时,基于硅光子集成技术的调节器/接收器被放置在管理车辆每个部分的区域ECU的网关设备中。通过二氧化硅单模式光纤促进它们之间的通信。3。研究设计和发现Siphon具有一个物理层,该物理层由数据传输网络(D-Plane)组成,具有超过50 GB/s的容量和控制信号传输网络(C-Plane)。它被设计为使用硅光子技术通过复制传输路径和光源来实现的冗余,以低成本和高度可靠的方式制造(图1)。从主设备传输的光穿过每个网关设备。
摘要 - 零知识证明(ZKP)是一种加密工具,使一个方(一个供奉献者)向另一方(供奉献者)证明(一个verifier)是一个陈述是正确的,而无需供供者向Veriifier披露任何数据。ZKP具有许多用例,例如让客户委员会将计算委托给具有加密性正确性的服务器,同时使服务器能够在这些计算中使用秘密数据。ZKP应用程序涵盖了可验证的机器学习(ML)和数据库,在线拍卖,电子投票和区块链。虽然ZKP已被广泛用于区块链,但证明生成的过高成本将它们限制在证明非常简单的计算中。我们提出了一个新颖的加速器NOCAP,该加速器杠杆级的硬件 - 叠加器共同设计以实现变革性的加速。NOCAP生成的证明比32核CPU快586倍,而41倍的速度比PipeZk快41倍,这是最先进的ZKP加速器。我们利用最近的算法开发来实现这些加速:我们识别并结合了两种最近的基于哈希的ZKP算法Orion和Spartan,它们在CPU上具有与先前加速器针对的ZKP相似的性能,但对硬件加速性的态度更为舒张。尽管这些算法产生了更大的证据,但我们表明,末端加速器(包括供奉献时间,证明传输和验证时间)不仅仅证明这种尺寸的增加是合理的。我们为利用这些加速机会的新型硬件组织做出了贡献:NOCAP是一个可编程矢量处理器,其功能单元适合基于哈希的ZKP的需求。结果,NOCAP实现了为ZKP提供新用例的加速。我们还贡献了针对加速器量身定制的Spartan+Orion ZKP的共同设计的实现,并具有优化,可改善并行性并减少存储器的运行。索引术语 - 零知识证明,硬件加速度,可验证的计算
零知识范围证明(ZKRP)允许供奉献者说服验证者,秘密值在给定的间隔中。ZKRP有许多应用程序:从匿名凭证和拍卖到加密货币的机密交易。同时,文献中存在众多ZKRP结构,每个构建都有自己的权衡。在这项工作中,我们将围绕ZKRP的知识系统化。我们根据基础建筑技术创建了现有构造的分类,并总结了它们的属性。我们在属性和效率水平方面提供了方案之间的比较,并构建了一个指南,以帮助选择适当的ZKRP来满足不同的应用要求。最后,我们讨论了许多有趣的开放研究问题。
在当今的数字环境中,人工智能 (AI) 的应用正在迅速改变行业、推动创新并为组织释放新机遇。从预测分析到个性化客户体验,人工智能正在彻底改变业务运营。最大的 IT 服务提供商之一塔塔咨询服务公司 (Tata Consultancy Services) 的一项研究表明,超过 8/10 的高管已经部署了人工智能。根据《财富商业洞察》2024 年调查,人工智能的市场规模将从 2024 年的 6210 亿美元增长到 2032 年的 27400 亿美元。人工智能现在被视为关键战略之一,组织正着眼于实现其业务目标和抱负。
人工智能应用的核心在于道德准则和治理的必要性。确保人工智能算法的透明度、减少偏见和促进包容性是迈向成熟治理框架的关键步骤。同样,以网络安全措施为中心的可信人工智能实践对于应对人工智能应用复杂性的组织来说也是必不可少的。通过优先考虑数据完整性、访问控制和应用程序安全性的信任,企业可以提高弹性、保护敏感信息并保持竞争优势。这些做法不仅可以减轻与数据泄露和未经授权的访问相关的风险,还可以让利益相关者对人工智能技术的可靠性和道德使用充满信心。