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书籍 第二次世界大战秘密通讯
由 Grand Central Pub 出版，1992 年 ISBN：0809485958（10）/ 9780809485956（13） 卖家：HPB Inc.，美国德克萨斯州达拉斯（五星级卖家） 状况：非常好 精装，有磨损，字迹有限 二手书可能不包括配套材料 本书提供了对二战期间盟军收集和利用情报的努力的独特见解，揭示了盟军如何压制战争中最重要的秘密之一。该出版物是美国陆军纪念二战 50 周年的一部分，强调了军事情报在盟军胜利中的关键作用。 该书包含 Bruce Schneier 撰写的序言，并包含来自美国陆军军事历史中心和 INSCOM 的文件，揭示了陆军在战争期间的信号情报工作。在之前被迫保密信息的老兵的贡献下，这本书为当今的安全和情报领导者提供了宝贵的经验教训
密码学和游戏设计中的秘密共享理论。
根据游戏的最终目标，有几种不同的方法可以在游戏中实现密码学。例如，如果您正在为密码班创建游戏，则目标最终将是教书。在这种情况下，游戏将几乎没有任何计算。它将找到有趣且引人入胜的方法来展示和教授算法和必要的操作。从此获得的乐趣将来自解决数学问题。实施密码学的另一种主要方法将纯粹关注其创造难题的用途。游戏将执行任何必需的算法，以释放玩家，以专注于解决总体难题。这里的乐趣在于逻辑，就像一部神秘小说。在这里提出的游戏设计努力为整体游戏的中间立场改变了每个问题的各个样式以适合其复杂性。
与Snitching的秘密共享-Cryptology Eprint Archive
我们解决了在秘密共享计划中检测和惩罚股东集结的问题。我们在最近提出的称为“个人密码学”（Dziembowski，Faust和Lizurej，Crypto 2023）的加密模型中这样做，该模型假设存在单个机器可以有效地计算的任务，但可以通过多个（相互不信任的设备）进行计算有效地计算。在此模型中，我们引入了一种名为Snitching（SSS）的新颖原始性，其中每次尝试非法重新构建共享的秘密𝑆𝑆导致证明可以用来证明这种不当行为（例如，例如财务上对区块链上的作弊者进行财务惩罚）。即使股东试图不重建整个秘密，但只能学习一些部分信息，这在很强的意义上也很强。 我们的概念还捕获了使用多方计算协议（MPC）进行的攻击，即恶意股东使用MPC来计算𝑆的部分信息的攻击。 SSS的主要思想是可以证明和惩罚任何ille-gal重建，这足以阻止非法秘密重建。 因此，我们的SSS计划有效地阻止了股东的勾结。 我们提供了阈值（𝑡-out-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-）。 然后，我们展示如何以𝑡=𝑛构建它，然后我们使用此构造来为任意𝑡构建SSS方案。 为了证明我们的构建安全性，我们引入了随机Oracle模型的概括（Bellare，Rogaway，CCS 1993），该模型允许在MPC内进行建模哈希评估。这在很强的意义上也很强。我们的概念还捕获了使用多方计算协议（MPC）进行的攻击，即恶意股东使用MPC来计算𝑆的部分信息的攻击。SSS的主要思想是可以证明和惩罚任何ille-gal重建，这足以阻止非法秘密重建。因此，我们的SSS计划有效地阻止了股东的勾结。我们提供了阈值（𝑡-out-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-）。然后，我们展示如何以𝑡=𝑛构建它，然后我们使用此构造来为任意𝑡构建SSS方案。为了证明我们的构建安全性，我们引入了随机Oracle模型的概括（Bellare，Rogaway，CCS 1993），该模型允许在MPC内进行建模哈希评估。
秘密长距离水下通信的加密计划
摘要 - 由于小包大小，经典数据保护方案不适合水下通信。本文解决了此问题，并包含两个主要结果。作为第一个结果，引入了一种适用于小消息大小的新的对称密钥加密协议。加密方案利用灵活的量子置换板（QPP）对称键块密码。它将QPP与块密码计数器模式和一个随机数生成器结合在一起，并带有共享秘密，以使QPP适应短的水下协议数据单位。加密和解密算法是定义的，在计数器模式下在QPP上构建。分析算法。分析表明该方案没有达到完美的不可区分性。但是，分析还表明消息碰撞概率可能非常低。该方案是通用和适应性的。作为第二个结果，新的对称加密方案适用于远程水下通信协议（发音您窃窃私语）UWSPR。与理论一致分析设计。还解决了相关的问题，例如关键大小和关键产生，以及水下环境所面临的挑战。关键字 - 水下通信，水下网络，安全性，机密性，加密，量子置换板，（发音您窃窃私语）UWSPR
用Python和LSB隐肌嵌入秘密键
该项目调查了使用Python将LSB（最不重要的位）隐肌造影术结合到图像和秘密密钥嵌入技术中。主要目标是找出最不重要的图片像素部分是否可以隐藏私人数据，例如加密密钥。该项目使用LSB隐化算法将秘密密钥嵌入图像文件中。为了用最少的视觉影响编码敏感数据，该技术操纵了每个像素RGB通道的最不重要的位。通信渠道的完整性在很大程度上取决于加密密钥的安全传输，这是当前安全过程中的常见实践。但是，当交换密钥时，可能会出现漏洞。这些键在当前系统中可能没有额外的安全性，使它们容易受到拦截或不需要的访问。通过将密码键直接嵌入到图片文件中，该技术介绍了一种革命性的方法。此技术旨在通过引入低调的安全层来增强密钥传输安全性。该项目研究了这种方法的潜在好处和挑战。这一发现很重要，因为它有可能通过利用LSB隐肌来添加额外的保密层来改善当前的安全方法。
步骤1。存储主机秘密键
Wireshark允许我们查看流过我们网络的流量并进行剖析，从原始数据中窥视框架。SSL和TLS是两个在OSI模型的传输层上运行的加密协议。他们使用各种加密方法在跨网络移动时保护数据。ssl/tls加密使使用Wireshark更具挑战性，因为它可以防止管理员查看每个相关数据包携带的数据。当正确设置Wireshark时，它可以解密SSL/TLS并恢复您使用预先使用预先秘密密钥在Wireshark中解密SSL的原始数据的能力。客户端由客户端生成，并由服务器使用来得出对会话流量进行加密的主密钥。这是当前的加密标准，通常是通过Diffie-Hellman实施的。步骤1。存储主机秘密密钥，以正确解密SSL/TLS连接，我们需要存储解密密钥。当必须连接到服务器时，键将自动从客户端生成。为了在Windows/Linux/MacOS中查看并保存Pre-Staster秘密密钥，我们需要将有效的用户路径设置为操作系统的SSLKeyLogFile环境变量。作为一个例子，在Linux和MacOS上，我们可以简单地打开终端E类型以下字符串：
美国特勤局-美国海岸警卫队真实情况
另一位和罗伯特·韦伯斯特一样，对国家忠诚、忠于职守的美国人是西德尼·坎特威尔·桑德林先生。西德尼于 1897 年 1 月 27 日出生于北卡罗来纳州的柯里塔克。他是四个兄弟姐妹中的老一个，但是唯一一个加入美国海岸警卫队的。在对这个故事进行有趣的研究过程中，军事研究记录的范围极其有限。我找到证据表明，1918 年 4 月，年仅 21 岁的西德尼·桑德林在北卡罗来纳州卡罗拉的美国海岸警卫队 166 站开始了他的美国海岸警卫队服役，那里靠近他长大的家乡。他以“冲浪者”的军衔入伍。值得注意的是，他的父亲也是一名退休的美国海岸警卫队队员，所以本质上他是在追随他心目中的英雄的脚步。
快速和富有洞察力的人工智能的秘诀——GPU 加速计算
在本文件中，“德勤”是指德勤咨询有限责任公司，德勤有限责任公司的子公司。请访问 www.deloitte.com/us/about 了解我们法律结构的详细描述。根据公共会计的规则和规定，某些服务可能无法提供给鉴证客户。本出版物仅包含一般信息，德勤不会通过本出版物提供会计、商业、财务、投资、法律、税务或其他专业建议或服务。本出版物不能替代此类专业建议或服务，也不应将其用作可能影响您业务的任何决策或行动的依据。在做出任何可能影响您业务的决定或采取任何可能影响您业务的行动之前，您应咨询合格的专业顾问。德勤对任何因依赖本出版物而遭受的损失概不负责。
大脑最不为人知的秘密：退化
简介 神经科学家致力于揭开大脑功能和功能障碍的奥秘。一种常见的研究策略是在各种条件下测量特定参数。然后通常重复这些测量，取其平均值，并用来推断一般模式或规则。对数据取平均值是一种古老的做法；例如，巴比伦、中国和印度文化中的早期天文学家隐含地平均天体现象的观测值以预测重要时期，例如对农业至关重要的时期。当所研究的过程遵循数学函数（表示为 y ¼ f(x)）时，取平均值是一种合理的方法，其中 f 是一个非常通用的函数。即使在实验开始时不知道确切的函数，也是如此。这种方法隐含的假设是，任何测量值的变化都是由记录过程的不完善引起的，因为一致的数学规则表明相同的输入应该始终产生相同的输出。本质上，每次我们遇到 x1 时，我们都期望测量 y1。然而，神经科学中一个普遍的假设是，我们测量的一切都符合 y = f(x) 规则。这一假设忽略了生命的一个基本概念：退化。退化是指不同的过程或结构导致相同的结果。以函数 y = f(x) 为例，其中 f 是平方根。方程 H4 得出两个答案：2 和 1 2。这个对偶解体现了退化。将这两个值求平方，可得到 4。两个不同的过程导致相同的结果。想象一下，我们有一台设计用于计算平方根的机器，但它缺乏精度。每当它计算 H4 时，可能会产生不同的结果，例如 2.01、1.99、2.08 等等。如果我们对这些结果求平均值，我们会得到一个接近于 0 的值。这个平均值掩盖了真实的现象，其中一半的值聚集在 2.0 左右，另一半聚集在 2.0 左右。
乌克兰战争中的秘密情报与公共外交
Huw Dylan 是伦敦国王学院战争研究系情报与国际安全讲师，也是挪威情报学院情报研究中心的副研究员。Thomas J. Maguire 是莱顿大学安全与全球事务研究所情报与安全助理教授，也是伦敦国王学院战争研究系国王情报与安全小组的客座研究员。