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Jim Speck Lab的两个主要赠款
Speck从美国国防部获得了高度著名的Vannevar Bush教师奖学金 - 仅在2024年获得了11项奖学金，从而从事高风险，高奖励研究，这种研究，这种研究在去年夏天的一份发行中说，“这种研究已经改变了整个学科，改变了整个学科，诞生了小说和挑战的知识和挑战的理论和观点”。”五年，300万美元的奖励将使Speck能够基于他从近十五年进行的研究基础，与GAN LED的损失机制背后的少量物理学相关，称为Current Droop。通常，在LED，电子和孔中结合量子井，提高到更高的能级，然后随着额外的能量的释放发出光。有时而不是用一个孔重组以形成光子的电子，而是两个电子重组一个带有一个孔来制作“热”电子的电子，在一个倾向于非辐射式的过程中，因为它不会发出光，仅发热，因此是效率损失的元素。Speck将与UCSB的同事紧密合作，例如材料教授Chris van de Walle，Chris van de Walle是GAN半导体中建模损失机制和
基于量子神经网络基于Speck- ...
摘要：随着物联网技术的发展，我们的生活中正在使用许多传感器设备。为了保护此类传感器数据，应用了轻质块密码技术，例如Speck-32。但是，还研究了这些轻型密码的攻击技术。块密码具有不同的特征，这些特征在概率上是可以预测的，因此已使用深度学习来解决此问题。自GOHR在加密货币2019年的工作以来，已经对基于深度学习的杰出者进行了许多研究。当前，随着量子计算机的开发，量子神经网络技术正在开发。量子神经网络也可以像经典的神经网络一样学习并对数据进行预测。但是，当前的量子计算机受许多因素（例如，可用量子计算机的规模和执行时间）的限制，这使量子神经网络很难超越经典的神经网络。量子计算机比经典计算机具有更高的性能和计算速度，但这在当前的量子计算环境中无法实现。然而，找到未来量子神经网络在技术开发中起作用的领域非常重要。在本文中，我们提出了NISQ中块密码Speck-32的第一个基于量子神经网络的区别。我们的量子神经差异化因素即使在受约束条件下也成功进行了多达5轮。此外，我们对影响量子神经区分因子性能的各种因素进行了深入分析。由于我们的实验，经典神经区分器的精度为0.93，但是由于数据，时间和参数的限制，我们的量子神经区分剂的精度为0.53。由于环境受到约束，它不能超过经典神经网络的性能，但是它可以作为区别者起作用，因为它的精度为0.51或更高。因此，确定了嵌入方法，量子数和量子层等具有效果。事实证明，如果需要一个高容量的网络，我们必须正确调整，以考虑电路的连接性和复杂性，而不仅仅是添加量子资源。将来，如果有更多的量子资源，数据和时间可用，则可以通过考虑本文提出的各种因素来设计实现更好性能的方法。
SPECK 和 LowMC 的改进量子分析
摘要。随着量子计算在过去几年中飞速发展，对对称密钥密码进行分析以应对即将到来的威胁的需求也日益增长。事实上，我们已经看到了许多致力于此的研究工作。我们的工作深入研究了分组密码的这一方面，涉及 SPECK 系列和 LowMC 系列。SPECK 系列迄今为止已获得两次量子分析（Jang 等人，Applied Sciences，2020 年；Anand 等人，Indocrypt，2020 年）。我们重新审视了这两项工作，并提出了改进的基准 SPECK（所有 10 种变体）。与之前的工作相比，我们的实现需要更低的全深度。另一方面，Jaques 等人的 Eurocrypt 2020 论文中早些时候探讨了 LowMC 的量子电路。但是，他们的论文中有一个已知的错误，我们对其进行了修补。最重要的是，我们在量子方面提出了两个版本的 LowMC（L1、L3 和 L5 变体），这两个版本的全深度都比修复错误的实现要小得多。