XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVerifier
基于晶格的签名
在这里，我们要求一些不同的东西：我们希望供奉献者说服verifier供供者知道一些东西。供者说服verifier的x∈X还不够，因此y = f（x）。应确信verifier fifier知道这种解决方案x。我有时会在此处称x为“证人”。甚至开始构建这样的证明系统，我们首先必须回答一个哲学上的问题：“知道某事？”意味着什么？更具体地说，图灵机器“知道某事”是什么意思？在希望构建“知识证明”之前，我们需要定义知识。在这种情况下，加密摄影师为“知识”提出了非常聪明，非常自然的定义。这是事后显而易见的那些定义之一，但在您看到它之前一点都不明显。这个想法是要说一个供者“知道x”，如果它是类似的定义，可能同样适用于定义人类知识。在足够剧烈的相互作用下，可以从摊子中提取X。特别是，我们会说，如果有一种有效的算法，可以从任何贵族p ∗中“提取”证人x，从而使verifier具有良好的可能性“提取”证人x，我们会说一个交互式证明具有知识。为简单起见，我们将自己限制在供者发送第一个消息的三个移动协议中。我们会说，该协议是否可以从这对接受的成绩单中提取证人，可以满足知识的声音。这些有时称为“ Sigma协议”。在这三个移动协议中，我们可以考虑运行P ∗ for-ward以获取一个接受的成绩单（V，C，Z），然后将P ∗重新打开，直到Verifirer向其发出挑战的那一刻，然后在另一个挑战中再次进行挑战，以获得第二个笔录（V，C c'，z'）。
THZ 004 -V1.1.1GR MEC 041- v3.1.1
证明是创建，传达和评估计算系统的可信度特征的过程。这是在一个依赖方的场景中通过入学和验证者角色来完成的（例如API端点）评估另一个计算实体的可信度（例如API请求者）。验证者可以驻留在（例如）API后端和API请求者的API后端。通常，依赖方向入场者发出挑战请求，以了解API请求者特征的特定范围。完整性测量（例如Digests）（例如固件，内核模块。验证者验证了已收到的证明证据，并将其与先前交付给验证者的已知良好值进行了比较，以对证明系统及其软件堆栈的可信度作出判决。通常，招待会以隐式信任的信任根构建，也就是说，对信任的根源的信任是由其制造商签发的证书或其他认可文档，以描述信任技术的根源。通常，使用耐篡改技术实现信任的根（请参阅[I.37]）。一个值得信赖的招待会通常具有受自信的可信度模块，这些模块由信任根或代表信任的模块检查，请参见[i.38]。此外，实施证明角色的实体之间的信任关系，例如ADTSTER，验证者和依赖方通常是使用公共密钥基础架构（PKI）建立的，但也可以使用替代方案，请参见[I.39]。
PISA 2022技术报告
7调查材料的翻译和验证133简介133 PISA国家/经济，语言，范围和验证者培训培训134材料134受验证的材料134验证者资格，培训和教学材料136测试语言和翻译/适应过程的测试/适应程序138源培训材料139的启动材料143个国民翻译143个国民翻译143个集中式材料144.国民翻译144.谈判146国际验证国家版本147主要调查验证159附件7.A.翻译项目165注释171附件7.B.验证者干预172附件7.C.可翻译性评估项目173附件7.D.其他项目174
Quantum sount-sound sound零知识
我们研究量子零知识（经典）方案，这些方案反对量子重置攻击。我们的模型的灵感来自重置掠夺的经典模型（Barak-Goldreich-Goldwasser-Lindell，focs '01），提供了一个恶意的效率供您使用，并访问了对验证者的下一密码函数，并将其固定在某些初始随机磁带上；从而使其有效地重置（或等效地倒带）verifier。在我们的模型中，供者对verifier的功能具有量子访问，尤其可以在叠加中查询它。量子可重置的声音背后的动机是双重的：首先，确保在可能可以重置量子的情况下（例如智能卡或虚拟机），确保具有强大的安全保证。第二，从经典环境中汲取直觉，我们希望提高对量子后零知识的基本问题的理解。
使用现成设备进行量子委托 - DROPS
在交互式证明系统中，计算受限的验证者与强大的证明者交互，以验证商定的问题实例的真实性。从 QMA 开始，接着是 QIP 和 QMIP（等等），量子交互式证明系统（其中验证者是量子多项式时间）被定义和研究 [48, 49, 30]。然而，这些量化关键取决于验证者可以访问可信量子多项式时间验证的一个默认假设。鉴于目前量子计算发展的最新水平、表征量子系统的固有困难、以及无法可靠地验证量子计算轨迹的事实，有充分的证据表明这一假设可能是值得怀疑的。事实上，尽管技术取得了令人瞩目的进步，但我们最终可能不得不面对一个现实，即量子计算机永远不会像传统设备那样值得信赖或可靠。这一前景促使人们考虑以下模型：验证者可以访问非常有限但值得信赖的量子功能 [ 1 , 4 , 18 ]，或者验证者完全是经典的而证明者受计算限制 [ 31 ]，而另一类称为 MIP ∗ 的模型则模拟了一个高效的经典验证者与几个孤立的、不受限制的量子证明者交互 [ 14 ]。每种方法都有优势也有挑战：早期的量子服务器价格昂贵，因此在其他条件相同的情况下，最好只使用一个证明者；另一方面，现有的单证明者协议要么需要可信设备，要么做出计算假设。多证明者协议利用强大的设备独立性技术来避免这些假设，但代价是需要几个强大的证明者并需要隔离。该领域的当前时代精神让我们可以富有想象力地考虑如何描述和模拟量子世界中的任务。这些方法的共同点是，我们不考虑经典协议的直接量子模拟，而是努力做出在量子设置中自然激发的考虑 1 。在这里，我们继续保持这种势头，并引入一种新颖的证明验证方法，其中设置本身只能在量子设置中得到激励。为此，我们考虑以下问题：
关于环境，社会和治理（ESG）和国际可持续性标准的常见问题 div>
• GHG/carbon reduction and management practitioners, engineers and facilities managers with knowledge and experience of related disciplines and standards such as environmental and energy management systems including ISO 14001 and ISO 50001 • Individuals interested or required to support carbon reduction plans • Policy analyst, consultant, sustainability manager • Verifier, assessor, auditor, implementor
艺术报告的状态：经过验证的计算
尽管我们描述了图1，可以在几轮互动中提供证明。能够验证的计算问题补充了程序验证问题（PVP）。验证依赖于有用的冗余。我们需要对同一事物的两个描述，然后将一个描述与另一件事进行比较。程序验证确定我们已经正确地表达了一个给定的计算。我们通过将其与更高级别的规范进行比较来做出判断。在能够验证的计算问题中，给出了计算f。我们没有针对特定验证f。相反，我们想知道供者执行的执行是否与f的表达相一致。本最先进的报告中调查的文献提出了概率证明的理论。该领域的中心结果是概率可检查的证明定理（PCPT）。PCP有必要的结果。对于任何有效的数学断言，可以编码该断言的证明。PCP表明，我们可以使用此编码来检查断言的有效性，通过仅检查其他地方执行的证据中的恒定点。PCP的实际后果是在图中的协议中应用。1。考虑计算F，输入X和假定的输出y。有一种证明和随机检查方法可以保证以下内容。如果y = f（x）正确，则verifier将接受证明。图如果y̸= f（x），则Verifier几乎总是拒绝证明。证明可能需要在供供者和verifier之间进行相互作用。verifier拒绝此类证据的事实几乎总是编码绑定的错误。这意味着，在分析中有一定概率的情况下，Verifier将错误地将错误的答案视为正确的答案。1不会明确检查结果y。它的工作要少。如果要检查结果y = f（x），则需要重新进行计算。与问题陈述相矛盾，不是意图。因此，PCP允许随机验证者访问所谓的证明，以通过仅查询几个证明位来验证表单y = f（x）的输入语句。零知识PCP（ZK-PCP）增强了标准PCP。在零知识证明（ZK）中，一个方可以向另一方证明给定的语句是正确的。它可以做到这一点，同时避免提供任何其他信息，除了该陈述确实是正确的事实。有大量的文献专门用于概率可检查的证明协议。PCP理论的原始幼稚实现非常慢。从那时起，性能就已经有所改善。早期工具使用了计算的低级代表。这些低级协议实体的高级语言中的新工具编译程序。一些出版物报告了可能解决现实世界问题的有效验证者。对其他论文和书籍进行了调查，但被省略了。，但看来这些系统仅限于较小的执行，这主要是由于供款的费用。我们的最初印象是这些系统仅限于特殊用途的应用。本最先进的报告从文献中调查了128篇论文，其中包含4,000多页。所调查的论文绝大多数是数学上的。我们总结了构成可验证计算基础的主要概念。该报告包含两个主要部分。首先，较大的部分涵盖了理论基础，可用于可检查和零知识证明。第二部分包含对当前实践的描述，