XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemauthentication
基于大脑的身份验证
在本研究中，我们报告了一项现场测试，我们询问是否有可能提供可扩展的、商业级的基于大脑的身份验证解决方案，而目前可用的头戴式设备都是如此。2020 年秋季，居住在美国各地的 62 名参与者在一周内完成了四 (4) 次在家会议。每次会议中有六 (6) 次身份验证事件，包括快速呈现图像 (10Hz)，参与者观看 10 秒钟，同时用现成的脑信号测量头带记录他们的脑信号。脑信号的非平稳性质，以及信号来自大脑中数百个对环境作出反应的同时发生的过程的叠加这一事实，使得数据在时间上独一无二、不可重复且不可预测。即使参与者观看相同的刺激，我们也发现没有两个时间段是相同的（图 4B），而且，没有两个时间段的组合是相同的。我们发现，不同会话中人与人之间（参与者内）的差异非常显著，但稳定的过程似乎是信号复杂性和非平稳性的基础。我们展示了一种简化的基于大脑的身份验证系统，该系统可以捕获参与者在家中可区分的信息，具有可靠的商业级性能。我们得出结论，非侵入式测量的脑信号是生物识别身份验证的理想选择，尤其是对于耳机和 AR/VR 设备等头戴式设备而言。
量子多因素身份验证
多因素身份验证（MFA）对个人帐户和基础架构的安全性至关重要。但是，许多多因素机械性具有安全性或可用性缺陷。例如，尽管广泛使用，但使用SMS发送安全代码是MFA的不安全形式，因为电话号码很容易克隆，并且可以重定向SMS消息[20]。，在不久的将来，使用公用键盘图（例如认证和某些硬件设备）的某些身份验证机制可能会面临量子计算的挑战。在这项工作中，我们建议一种基于Gavinsky [6]在银行业中使用的既定量子方案的量子多因素身份验证机制。通过使用量子原理来防止重复和窃听攻击，提出的机制比经典多因素身份验证方案具有优势。它还基于Verifier和用户的当前需求，信任和行动，以相同的令牌为基础，以相同的令牌为基础。的好处包括以下事实：每个身份验证都不需要一个量子通信通道，验证者只需要存储经典的字符串而不是量子寄存器，就可以将令牌重新用于同一用户的多个身份验证，并且安全的经典通道并不是一项艰巨的要求。
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。
通过抗网络钓鱼的多因素身份验证
当今密码存在许多挑战。最安全的密码是那些复杂的资本和低点字母，数字和符号的密码；但是，他们很难记住，因此增加了对密码重置的需求，这是服务提供商和客户的昂贵且耗时的过程。此外，普通人还有100个密码要记住他们访问的所有站点和帐户。这使用户创建易于记住的密码，有时包括个人用户参考，例如宠物的名称或出生地，可以通过社交媒体帐户轻松地通过网络犯罪来识别。此外，人们仍然使用简单的密码，例如“ 123456”或“密码”，并且经常在多个帐户中使用这些密码。这种做法使网络犯罪分子更容易一次访问多个帐户。最后，许多人以不安全的方式维护其密码列表和/或与他人共享他们的密码和用户名，从而创造出更可能被搁置或被盗的情况。
合作式 GNSS 认证
用户接收器接收到的信号的真实性，这些决策的汇总导致关于 GNSS 位置的可靠性或真实性的最终决策。协作方法在成本、可用性、用户容量和稳健性方面优于集中式客户端-服务器方法。但是，应该意识到每个临时交叉检查接收器的可靠性都低于专用参考接收器。首先，大众市场的 GNSS 接收器，特别是嵌入在智能手机中的接收器，在天线和信号调理电路方面可能不如专用的大地测量级接收器。其次，交叉检查接收器可能“不诚实”，因此其认证决定是伪造的，甚至总是与诚实决定相反。此外，交叉检查接收器也可能被欺骗，有时如果与用户接收器距离不够远，也可能被同一个欺骗者欺骗。我们将在本文中进一步证明，我们提出的方法实际上对这些因素具有很强的鲁棒性。事实上，欺骗检测性能随着数量的增加而呈指数级提高。
