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移民规则变更声明
© 英国皇家版权 2024 除非另有说明，否则本出版物根据开放政府许可证 v3.0 的条款获得许可。要查看此许可证，请访问 nationalarchives.gov.uk/doc/open-government-licence/version/3 如果我们发现任何第三方版权信息，您需要获得相关版权持有人的许可。查询应按照 GOV.UK 网站 https://www.gov.uk/government/organisations/uk-visas-and-immigration 上签证和移民页面上的“联系 UKVI”部分直接联系内政部。与本变更声明相关的具体书面查询应直接发送至 StatementofChanges@homeoffice.gov.uk 。请注意，此邮箱仅供议会使用，以及与本变更声明的起草有关的具体技术查询。它不是一般咨询的联系点。从议会之外向此电子邮件地址询问其他移民问题，包括这些变化如何影响申请，将不会收到回复。此变更声明的副本可在 www.gov.uk/official-documents 上找到，也可在 GOV.UK 网站的签证和移民页面上找到，网址为 www.gov.uk/government/collections/immigration-rules-statement-of-changes ISBN 978-1-5286-4751-9 E03091226 03/24 印刷在含有至少 40% 再生纤维成分的纸张上 由 HH Associates Ltd. 代表英国文具办公室主管在英国印刷
碰撞查找的 NISQ 复杂性∗
抗碰撞散列是现代密码学的基本原语，它确保没有有效的方法来找到产生相同哈希值的不同输入。此属性支撑着各种加密应用程序的安全性，因此了解其复杂性至关重要。在经典环境中，这个问题的复杂性是众所周知的，需要 Θ( N 1 / 2 ) 次查询才能找到碰撞。然而，量子计算的出现带来了新的挑战，因为量子对手——具备量子查询的能力——可以更有效地找到碰撞。Brassard、Høyer 和 Tapp [ BHT98 ] 以及 Aaronson 和 Shi [ AS04 ] 确定，全尺寸量子对手需要 Θ( N 1 / 3 ) 次查询才能找到碰撞，这促使需要更长的哈希输出，这会影响安全所需密钥长度的效率。本文探讨了噪声中尺度量子 (NISQ) 时代的量子攻击的影响。在这项工作中，我们研究了三种不同的 NISQ 算法模型，并为所有算法实现了严格的界限：
论量子随机预言模型中时间锁难题的（不）可能性
时间锁谜题 (TLP) 允许谜题生成器 Gen 高效地为解决方案 s 生成谜题 P ，这样，即使对手使用多台计算机并行运行，将谜题 P 解回 s 也需要更多的时间 。TLP 允许“向未来发送消息”，因为它们只在解算器花费大量时间时才允许“打开信封” P 。Rivest、Shamir 和 Wagner [RSW96] 的工作都提出了时间锁谜题的构造，并介绍了此类原语的应用。它们的构造基于这样一个假设：即使使用并行计算，也无法加快对 RSA 合数模整数的重复平方，除非知道合数的因式分解，在这种情况下他们可以加快该过程。因此，谜题生成器可以通过捷径“解决谜题”来找到解决方案，而其他人则被迫遵循顺序路径。 [ RSW96 ] 的工作还建议将 TLP 用于其他应用，如延迟数字现金支付、密封投标拍卖和密钥托管。Boneh 和 Naor [ BN00 ] 通过定义和构造定时承诺并展示其在公平合约签署等应用中的用途，进一步证明了此类“顺序”原语的实用性。最近，时间锁谜题有了更多的应用，如非交互式非可延展承诺 [ LPS17 ]。尽管它们很有用，但我们仍然不知道如何基于更标准的假设（尤其是基于“对称密钥”原语）构建 TLP。人们可能会尝试使用单向函数的求逆（比如，指数级困难）作为解谜的过程。然而，具有 k 倍并行计算能力的对手可以通过将搜索空间仔细分成 k 个子空间，将搜索过程加快 k 倍。将对称基元视为其极端（理想化）形式，人们可以问随机预言是否可用于构建 TLP。预言模型（尤其是随机预言模型）的优点在于，人们可以根据向其提出的查询总数轻松定义信息论时间概念，还可以根据算法向预言提出的查询轮数定义并行时间概念。这意味着，向预言并行提出 10 个查询只算作一个（并行）时间单位。Mahmoody、Moran 和 Vadhan [MMV11] 的工作通过排除仅依赖随机预言的构造，为从对称基元构建 TLP 提供了强大的障碍。具体而言，已经证明，如果谜题生成器仅向随机预言机提出 n 个查询，并且该谜题可以通过 m 个预言机查询（诚实地）解决，那么总有一种方法可以将解决过程加快到仅 O(n) 轮查询，而总查询次数仍然是 poly(n, m)。请注意，查询总数的多项式极限是使此类攻击有趣所必需的，因为总是有可能在一轮中提出所有（指数级的） oracle 查询，然后无需任何进一步的查询即可解答谜题。 [ MMV11 ] 的攻击实际上是多项式时间攻击，但如果有人愿意放弃该特性并只瞄准多项式数量的查询（这仍然足以排除基于 ROM 的构造）他们也可以在 n 轮中实现它。受量子密码学领域发展的启发，密码系统的部分或所有参与方可能会访问量子计算，我们重新审视了在随机 oracle 模型中构建 TLP 的障碍。Boneh 等人的工作 [ BDF + 11 ] 正式引入了具有量子访问的 ROM 扩展。因此，我们可以研究量子随机预言模型中 TLP 的存在，其中谜题生成器或谜题解决器之一（或两者）都可以访问量子叠加中的随机预言。这引出了我们的主要问题：
在持续故障下对Ascon Cipher的安全分析
摘要。这项工作调查了NIST美国最近对Ascon Cipher进行的持续故障分析，用于轻巧的加密应用。在持续的故障中，在整个加密阶段，系统中都存在曾经通过Rowhammer注入技术注入的故障。在这项工作中，我们提出了一个模型，以安装Ascon Cipher上的持续故障分析（PFA）。在Ascon Cipher的最终回合中，我们确定置换回合中注入故障的S-box操作P 12很容易泄漏有关秘密密钥的信息。该模型可以存在于两个变体中，其中一个平行S-box调用中的单个输出s-box的实例，同一错误的S-box迭代64次。攻击模型表明，具有经过身份验证的加密使用相关数据（AEAD）模式运行的任何spongent构造都容易受到持续故障的影响。在这项工作中，我们演示了单个故障的场景，其中一旦注射后，在设备关闭电源之前，该故障持续了。使用采用的方法，我们成功地检索了Ascon中的128位键。我们的实验表明，所需查询的最小数字和最大数量分别为63个明文和451个明文。此外，我们观察到，安装攻击所需的查询数量取决于S-box LUT中的故障位置，如报告的图所示，该图报告了最小查询数量和100个键值的平均查询数量。
二人：从人类反馈中学习的多样，不确定的，不确定的，上的查询产生和选择，用于增强
定义奖励功能通常是系统设计师在增强学习中的一项具有挑战性但至关重要的任务，尤其是在指定复杂行为时。从人类反馈（RLHF）中学习的强化是一种承诺的方法来规避这一点。在RLHF中，代理通常通过使用轨迹段的成对比较来查询人类老师来学习奖励功能。这个领域中的一个关键问题是如何减少需要学习内容丰富的奖励功能的查询数量，因为要求人类老师太多的查询是不切实际且昂贵的。为了解决这个问题，大多数现有的方法主要集中于改进探索，引入数据增强或为RLHF设计复杂的培训目标，而查询生成和选择方案的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们提出了二人组，这是一种新颖的方法，用于RLHF中的多种，不确定的，上的查询生成和选择。我们的方法会产生（1）与政策培训更相关的查询（通过政策标准），（2）更有用的信息（通过认知不确定性的原则衡量）和（3）多样化（通过基于聚类的过滤器）。对各种运动和机器人操纵任务的实验结果表明，我们的方法可以超越最先进的RLHF方法，并给出相同的查询预算，同时对可能的非理性教师有力。
用于复杂逻辑推理的生成模型在知识图上
在知识图上回答复杂的逻辑查询（kgs）是一项基本而又具有挑战性的任务。最近，查询代表是复杂逻辑推理的主流方法，使目标答案和查询在嵌入空间中更加近。但是，仍然存在两个限制。首先，先验方法将查询模型为固定向量，但忽略了KGS上关系的不确定性。实际上，不同的关系可能包含不同的语义分布。第二，传统表示框架无法捕获查询和答案的联合分布，可以通过有可能产生更连贯答案的生成模型来学习。为了减轻这些局限性，我们提出了一个名为diffclr的新型生成模型，该模型利用了差异模型的复杂逻辑推理来近似查询分布。具体来说，我们首先设计了一个查询转换，通过动态构造上下文子图将逻辑查询转换为输入序列。然后，我们将它们集成到扩散模型中以执行多步生成过程，并进一步设计了结构增强的自我专业，以范围内构成了KGS中体现的结构特征。两个基准数据集的实验结果显示了我们的模型有效地执行最新方法，尤其是在具有显着改进的多跳链查询中。
Adam Nakat 如何利用 Lexis+ AI™ 帮助其成长中的公司与更大的公司竞争。
在采用 Lexis+ AI 之前，Nakat Law 的法律研究是一项耗时的工作。现在情况已大不相同。“AI 能够对复杂的法律查询提供即时可靠的响应，这具有革命性意义。它不仅节省了我们的时间，还确保我们的法律建议得到最新、最相关的判例法和法规的支持。能够即时收到法律查询的可靠响应，再加上 AI 能够建议相关判例法并总结复杂的法律文件，这些都非常有价值。”
空间高效的偏序集数据结构及其应用
偏序集或偏序集合的空间高效数据结构是研究较为深入的领域。已知具有 n 个元素的偏序集合可以用 n 2 / 4 + o ( n 2 ) 位表示[30]，也可以用 (1 + ϵ ) n log n + 2 nk + o ( nk ) 位表示[19]，其中 k 是偏序集合的宽度。在本文中，我们通过考虑偏序集合元素的拓扑标记，使后一种数据结构占用 2 n ( k − 1) + o ( nk ) 位。同样考虑到拓扑标记，我们提出了一种新的数据结构，它可以更快地计算偏序集合的传递约简图上的查询，尽管传递闭包图上的查询计算速度较慢。此外，我们为拓扑标记偏序集合提出了一种替代数据结构，尽管它使用 3 nk − 2 n + o ( nk ) 位空间，但可以更快地计算这两个查询。此外，我们从 BlockDAG（区块链的更具可扩展性的版本）的应用程序的角度讨论了这些数据结构的优势。
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1. 在线申请开始日期为 2024 年 4 月 26 日 2. 提交在线申请表的截止日期为 2024 年 5 月 20 日下午 5 点。 3. 面试定于 2024 年 5 月 29 日至 30 日进行 有关以下方面的更多疑问，请联系：填写在线申请和技术查询：it_helpdesk@iitmandi.ac.in 如有任何其他疑问，请联系：cqstoffice@iitmandi.ac.in 注：印度理工学院曼迪分校保留在任何公布领域招聘/不招聘的权利，并对入围候选人采用适当的标准。 注意： 1. 请仔细检查适合您申请的资格标准，并确保您获得与申请相关的所有相关文件。 2. 将自证明文件作为单个 zip 文件上传（身份证明（Aadhar 卡/选民卡/PAN 卡/任何其他卡）、作为出生日期证明的 10 级证书、UG 和 PG 学位成绩单（等级证书，如果有）、GATE/CSIR/UGC/其他考试资格证书、种姓证明。）
预测表征：智能的基石
我们的观点基于预测模型和预测表示之间的重要区别。预测模型是系统状态动态的概率分布。模型可以“向前运行”以生成有关系统未来轨迹的预测。这提供了相当大的灵活性：如果有足够的计算时间，具有预测模型的代理可以回答几乎任何有关未来事件概率的查询。然而，“如果有足够的计算时间”这一条件对预测模型在实践中的作用设置了关键限制。需要在严格的计算约束下快速行动的代理可能没有能力向其预测模型提出任意复杂的查询。然而，预测表示会缓存某些查询的答案，从而以有限的计算成本访问它们。1 这种效率提升的代价是灵活性的丧失：只有某些查询可以得到准确回答。