随着网络增长,复杂的系统已成为现实。这些特征是分布和由彼此相互作用的自主实体组成。多基因系统(SMA)是社会,在这种社会中,自动,异构和单独投影的实体(代理)在可能是常见或不同的目标上工作[López2003]。因此,使用代理来构建这种复杂的系统被认为是一种有希望的方法[Zambonelli等。2001]。 基于这些方面,SMA的使用越来越多地在不同的领域应用,其自主权水平不同,从人类干预的几乎完全控制的系统到几乎完全自动化的系统,也就是说,通过最少的人类干预,这意味着分析这种类型的软件可以做到的选择可以变得有意义[Fisher等人。 2013]。2001]。基于这些方面,SMA的使用越来越多地在不同的领域应用,其自主权水平不同,从人类干预的几乎完全控制的系统到几乎完全自动化的系统,也就是说,通过最少的人类干预,这意味着分析这种类型的软件可以做到的选择可以变得有意义[Fisher等人。2013]。
摘要。我们提出了HAX,这是针对安全至关重要软件(例如加密库,协议实施,身份验证和授权机制)以及解析和消毒代码的验证工具链。HAX背后的关键思想是务实的观察者,即不同的验证工具可以更好地处理各种验证目标。因此,HAX支持多个证明后端,包括特定领域的安全分析工具,例如Proverif和Sprove,以及Coq和F*等通用证明助理。在本文中,我们介绍了HAX工具链,并展示如何使用它将Rust Code转换为不同抛弃的输入语言。我们描述了我们如何系统地测试翻译模型和生锈系统库的模型,以增强其正确性的信心。最后,我们简要概述了依赖HAX的各种正在进行的验证项目。
生物模型存储库包含来自已发表文献的1000多个手动策划的机械模型,其中大多数是在系统生物学标记语言(SBML)中编码的。这个基于社区的标准正式指定了每个模型,但没有描述运行模拟的计算实验条件。因此,仅使用SBML模型复制任何给定的数字或产生的任何给定数字或产生。模拟实验描述标记语言(SED-ML)提供了一个解决方案:一种准确指定如何运行与特定图形或结果相对应的特定实验的标准方法。生物模型是在SED-ML之前数年建立的,并且在内容和接受方面,这两个系统都随着时间的流逝而发展。因此,生物模型中只有大约一半的条目包含SED-ML文件,这些文件反映了当时可用的SED-ML版本。此外,几乎所有这些SED-ML文件至少都有一个小错误,使它们无效。为了使这些模型及其结果更可重复,我们在此处报告了工作更新,纠正和提供新的SED-ML文件,以针对生物模型中的1055个策划的机械模型提供新的SED-ML文件。此外,由于SED-ML是无关实现的,因此可以用于验证,证明在多个仿真引擎之间成立的结果。在这里,我们使用包装器体系结构来解释SED-ML,并报告五个基于不同ODE的生物仿真引擎的验证结果。我们与SED-ML和BioModels Collection的合作旨在通过使它们更可重现和可信来改善这些模型的实用性。
硬件和软件系统容易受到错误和定时侧通道漏洞的影响。时序泄漏尤其难以消除,因为泄漏是一种新兴的特性,可以由整个系统中硬件和软件组件之间的微妙行为或相互作用产生,并带有根本原因,例如非恒定时间代码,编译器生成的时机变化以及微构造架构侧侧通道。本论文通过使用正式验证来排除这种错误并构建正确,安全和无泄漏的系统,为新方法提供了一个新的方法。本文介绍了一种新理论,称为信息保护改进(IPR),用于捕获非泄漏和安全性,在帕法特框架中实现IPR的验证方法,并将其应用于验证硬件安全模块(HSMS)。使用帕菲特,开发人员可以验证HSM实现泄漏的信息不超过DeScice预期行为的简洁应用程序级规范所允许的信息,并提供了涵盖实现的硬件和软件的证明,以至于其自行车级别的Wire-I/O-i/O-e-Level行为。本文使用Parfait在IBEX和基于PICORV32的硬件平台的顶部实现和验证了几个HSM,包括eCDSA证书签名的HSM和密码HSM。帕菲特为这些HSM提供了强大的保证:例如,它证明了ECDSA-IBEX实现(2,300行代码和13,500行Verilog)剥夺了其行为的40线规范所允许的范围。
摘要 - 深处增强学习(DRL)是一种强大的机器学习范式,用于生成控制自主系统的代理。但是,DRL代理的“黑匣子”性质限制了其在现实世界中关键应用程序中的部署。为代理行为提供强大保证的一种有前途的方法是使用神经Lyapunov屏障(NLB)证书,该证书是通过系统中学的功能,其属性间接地暗示着代理的行为。但是,基于NLB的证书通常很难学习,甚至更难验证,尤其是对于复杂的系统。在这项工作中,我们提出了一种新颖的方法,用于培训和验证基于NLB的离散时间系统证书。具体来说,我们引入了一种证书组成的技术,该技术通过策略性地设计一系列证书来简化高度复杂系统的验证。当通过神经网络验证引擎共同验证时,这些证书提供了正式的保证,即DRL代理都实现了其目标并避免了不安全的行为。此外,我们引入了一种用于证书过滤的技术,该技术大大简化了生成正式验证的证书的过程。我们通过案例研究证明了我们的方法的优点,该案例研究为DRL控制的航天器提供了安全性和livesice保证。
抽象生成的AI作者身份验证旨在识别给定文本中人类撰写的文本。本文介绍了我们针对PAN 2024生成AI作者身份身份验证任务的方法。我们将这项任务框起来是单个文本的二进制分类问题。最初,我们利用数据增强技术来平衡最初的不平衡数据集并在单个文本上训练了模型。此外,我们采用了正则辍学方法来进一步优化模型训练。对于给定的文本,该模型分别处理每个文本以进行推理。最后,使用完全连接的层进行分类,选择具有较高人类自作者评分的文本作为答案。我们的方法在官方测试集上的平均得分为0.99。
抽象的零知识证明(ZKP)已成为解决现代区块链系统中可扩展性挑战的有前途解决方案。本研究提出了一种生成和验证ZKP的方法,以确保加密散布的计算完整性,特别是专门针对SHA-256算法。通过利用FLONKY2框架,该框架通过FRI承诺方案实现了PLONK协议,我们证明了方法对从近区块链中的随机数据和真实数据块的方法的效率和可扩展性。实验结果表明,不同数据尺寸和类型的性能一致,证明生成和验证所需的时间保持在可接受的限制范围内。即使对于拥有大量交易的现实世界数据块,生成的电路和证明也可以保持可管理的大小。所提出的方法有助于开发安全且值得信赖的区块链系统,可以在不揭示基础数据的情况下验证计算的完整性。需要进一步的研究来评估该方法对其他加密原始原始物的适用性,并在更复杂的现实世界情景中评估其性能。关键字1零知识证明,区块链,可扩展性,加密哈希1.简介
5.1 General Principles....................................................................................................................................1 5.2 DNA Hits Application .............................................................................................................................2 5.3 Method Of通知............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................12 5.7 Verifying And Reporting Missing And Unidentified Person Matches..................................................16 5.8 CODIS Paperwork In Case Records......................................................................................................18
在计划的证明中将有足够的进步,以至于验证原始词将被视为平凡的,并且对任何新提出的算法都是有力的要求。尽管有这种乐观,但大多数提交了NIST Quantum cryp-tography标准化过程[5]在其开发中没有记录在其开发中使用计算机辅助加密。的确,只有两个提交的NTRU Prime [15]和Classic McEliece [8]提到了对改进其设计的任何潜在使用。NTRU Prime支持文档指出[15],该方案的设计选择使其对其安全性属性更容易正式验证,并且作者已经开始努力验证针对参考信息的优化NTRU Prime实现[14]。经典的mceliece规范表明,需要对量子安全性的验证证明,并提到了对定时攻击的防御措施正式验证的潜力。此外,在评估迄今为止为标准化提出的任何方案评估时,计算机辅助的形式技术还没有太多使用。最近,NIST得出了其标准化过程的第三轮。在第三轮之后,未选择其余的基于代码的候选者进行标准化,但所有这些候选者都被转移到第四轮[1]。基于ISEGEN的方案Sike也已进入第四轮,但随后看到了对其潜在的硬问题的成功攻击[21]。如果选择了任何第四轮KEM候选人进行标准化,则它们很可能是基于代码的,这会激发这些候选人的进一步审查。剩下的基于代码的候选人的安全性知之甚少,尤其是经典的McEliece,这已经长期研究了。因此,其他标准将在评估和区分这些方案中起重要作用。我们认为,在此阶段,应用计算机辅助密码学的工具来研究这些方案至关重要。首先,使用这些工具进行审查和验证的每种方案的不适当性可能是评估的标准。其次,证明计划的设计或实施已被验证在该方案中进一步提供了解决方案。在这项工作中,我们专注于应用计算机辅助的加密技术,以开发经典的McEriece计划。我们的主要重点是将SAW/Cryptol工具链[25,20]应用于经典的McEliece参考实现。我们还使用互动定理供属依据来报告我们最近的e Ort在经典McEliece设计的基本方面的验证中。
对工业活动的测量和监测工作正在帮助监管机构制定更准确的公共脱碳目标指南。新技术和新技术的采用也有助于能源公司改善其运营的环境足迹。毕竟,甲烷排放是一种浪费的产品,它通过减少排放和增加产量使运营商受益。大多数预测者认为,石油和天然气至少在未来几十年内仍将是电力、运输和化工行业的重要能源来源。仅科罗拉多州的石油和天然气行业就创造了 339,500 个工作岗位。一年内,石油和天然气为科罗拉多州的经济贡献了 461 亿美元。天然气是一种宝贵的资产,没有人愿意浪费。(Bowser & Bazilian,2022 年)