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对云计算和本地Windows环境中身份验证模型的分析
安全身份验证至关重要的区域是云计算。云计算是一种服务模型，它可以通过Internet进行按需访问到网络，服务器，存储，应用程序和服务等资源。云计算的使用增加通过具有可扩展，灵活和具有成本效益的解决方案的保护组织改变了现代信息技术的景观。一些最突出的云计算提供商是Microsoft Azure（Azure），Amazon Web Services（AWS）和Google Cloud Platform（GCP）[ZHA24]。随着越来越多的组织开始将其运营和敏感数据移至云，网络安全的重要性也会增加。
通过 L-PBF 和 L-DED 中的受控随机过程变化实现唯一编码，用于认证和防伪
增材制造技术提供了在局部层面创建和修改材料成分和结构的各种可能性，但往往容易出现不良缺陷和不均匀性。本贡献利用这些缺陷在金属中生成材料固有的隐藏代码和水印，用于认证和防伪应用。通过受控和随机的工艺变化，使用激光粉末床熔合 (L-PBF) 和激光定向能量沉积 (L-DED) 工艺产生了可以通过涡流设备读取和认证的唯一代码。提出了两种方法：首先，使用 L-PBF 制造具有确定形状的体积多孔结构。其次，通过交替工艺参数的 L-DED 制造涂层，导致磁导率的局部偏差。这种非确定性编码方法产生了一种独特的材料结构，可在涡流测量中触发高信号幅度。由于熔池动力学不可复制，伪造变得不可能。统计假设检验证明，该系统能够以 5 亿分之一的确定性防止错误接受或拒绝代码。一种新型锁定系统的低成本设置表明，可以在一秒钟内可靠地感知代码。
零知识 - 授权 - scheme-with-secret-key- ...
具有不可忽略的概率。我们现在描述了算法MP。将从Ze mod n找到具有不可忽略的概率的z。选择以已知分解为II，并将其作为P'的输入。假设我们给出了ZC mod n，z未知。然后选择y，z 接收（t 11 b）E mod II和（t'i/ q）z mod fi ifrom p'，恢复（q 11 r）= 2。 div> by *，p'无法区分随机y e mod 5，z'mod fi fi ifrom真实（s 11 iz）z mod ii和（s'11 q）'mod fi），因此恢复（q 11 r）将是正确的（q 11 r），本质上是相同的（即接收（t 11 b）E mod II和（t'i/ q）z mod fi ifrom p'，恢复（q 11 r）= 2。 div>by *，p'无法区分随机y e mod 5，z'mod fi fi ifrom真实（s 11 iz）z mod ii和（s'11 q）'mod fi），因此恢复（q 11 r）将是正确的（q 11 r），本质上是相同的（即不可忽略的）概率如与V的实际对话中一样。0
具有不同分化的间充质细胞的细胞 - 细胞融合触发基因组和转录组重塑朝着肿瘤侵袭性 长期系列的叶绿素-A浓度在... 中 有必要以一年一的策略来探索海洋CDR的潜力：政策制定者指南 与肝炎有关的晚期发作肠道病毒感染（...
摘要：世界物联网需要实现其安全解决方案。现有的物联网安全机制主要是由于复杂性，预算和节能问题而实施的。对于电池供电的物联网设备而言，尤其是如此，并且在该场中广泛部署它们应该具有成本效益。在这项工作中，我们提出了一种新的跨层方法，结合了现有的身份验证协议和现有的物理层射频指纹技术，以提供混合身份验证机制，这些机制实际上被证明是在网络中有效的。到目前为止已经提出了几种射频指纹方法，作为对多因素身份验证甚至是自己的支持，实用的解决方案仍然是一个挑战。即使是使用昂贵的设备的最佳系统也无法满足现实生活中的系统的精度结果。我们的方法提出了一种混合协议，该协议可以在物联网设备一侧节省能源和计算时间，与所使用的射频指纹的准确性成比例地，该指纹的准确性具有可测量的好处，同时保持可接受的安全水平。，我们实施了一个完整的系统，并实现了额外的能源成本的精度为99.8％，导致电池寿命仅降低约20％。
针对物联网设备和配件的简单、可扩展、安全的身份验证
当用于满足欧盟 DPP 法规时，EdgeLock A30 可简化开发。例如，对于电池，IC 可用于检查电池组的真实性，利用存储在安全认证器内存中的预配置 OEM 证书，从而防止使用克隆和假冒产品。安全认证器内存还可用于存储可信的电池护照数据，并且与再制造、可修复性、重复使用/转售/二次生命和可回收性相关的生命周期数据也可以添加到内存中。
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针对嵌入式设备的主要攻击向量之一是未经授权或恶意固件修改。攻击者利用固件中的漏洞来引入恶意软件，提取敏感信息或中断操作。例如，攻击者可以替换工业控制器中的固件，以破坏制造业线或在医疗设备中修改软件以损害患者的安全性。Secure启动和固件身份验证机制旨在通过确保仅允许被验证并无效地执行的固件来确保这些风险来确保这些风险。这些机制利用加密技术来验证设备启动之前固件的完整性和真实性。这可以确保即使攻击者获得对设备的物理或远程访问，他们也无法执行未经授权的代码。
利用AI来增强基于云的系统中的身份和访问管理，以推进用户身份验证和访问控制
云计算的迅速采用已改变了现代业务，从而实现了可扩展，高效和灵活的操作。但是，它也引入了新的安全挑战，尤其是在身份和访问管理方面（IAM）。传统的IAM模型越来越多地被AI驱动的方法替换或增强，这些方法有望改善身份验证，授权和访问控制。本文深入研究了人工智能（AI）在云环境中推进IAM的作用，探索AI增强安全性，增强用户体验并支持监管合规性的潜力。通过对AI方法，案例研究，挑战和未来方向进行全面审查，本研究为寻求利用AI的组织提供了路线图，以使AI在云中使用安全有效的IAM。
1个密码和身份验证标准
4.2多因素身份验证，由于用户密码受到损害的可能性增加，可能会要求用户使用其他方法对大学系统进行身份验证。这称为多因素身份验证（MFA）。MFA的使用极大地提高了用户帐户的安全性以及访问的数据和系统。