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具有线性密钥表的偶数-曼苏尔构造和的量子攻击
摘要：Shinagawa 和 Iwata 考虑了 Even–Mansour 和 (SoEM) 构造的量子安全性，并给出了基于 Simon 算法和 Grover 算法的量子密钥恢复攻击。此外，还给出了针对 SoEM 自然泛化的量子密钥恢复攻击。对于 SoEM 的某些变体，他们发现它们的量子攻击并不明显，并将讨论此类构造的安全性作为开放问题。本文重点关注这一开放问题并给出了积极的回应。我们提供了基于量子算法的针对此类构造的量子密钥恢复攻击。对于具有线性密钥调度的 SoEM 自然泛化，我们还给出了基于量子算法（Simon 算法、Grover 算法和 Grover-meet-Simon 算法）的类似量子密钥恢复攻击。
采用多目标遗传算法对静电电子透镜进行多标准优化
采用多目标遗传算法 (MOGA) 优化方法，对具有五个电极和两个目标函数的静电电子光学系统的设计进行了优化。考虑的两个目标函数是固定图像平面中一次电子束的最小探针尺寸和镜头内探测器平面上的最大二次电子检测效率。耗时的步骤是计算系统电位。有两种方法可以做到这一点。第一种是使用 COMSOL（有限元法），第二种是使用二阶电极法 (SOEM)。前者使优化过程非常缓慢但准确，而后者使其快速但准确性较低。提出了一种全自动优化策略，其中基于 SOEM 的 MOGA 为基于 COMSOL 的 MOGA 提供输入系统。这加速了优化过程并将优化时间缩短了至少约 10 倍，从几天缩短到几个小时。典型的优化系统的探针尺寸为 11.9 nm，二次电子检测效率为 80%。这种新方法可以在具有一个或多个目标函数和多个自由变量的静电透镜设计中实现，是一种非常高效、全自动的优化技术。