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PKCS标准的一些示例
30 82 01 36 02 01 00版本= 0 02 40模块= n 0a 66 79 1d C6 98 81 68 de 7a b7 b7 b7 74 19 bb 7f b0 c0 01 c6 27 10 27 10 27 00 75 17 00 75 14 29 42 E1 9A 8D 8D 81 D0 53 B3 B3 B3 B3 e3 e3 78 2 e3 78 78 2 e 3 48 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 4 8 1d e5 fc 5a4 f e5 fc 5a f e5 e5 f e5 e f e e f e eb a1 df e6 7c dc 9a 9a f5 5D 65 56 20 bb ab 0 0 01 00 01 publicxponent = E 02 40 privateexponent = D 01 23 c5 b6 1B a3 6E db 1d 36 79 90 41 99 A8 9E A8 0C 09 B9 12E 14 00 00 C0A 9A DC F7 78 46 46 76 D0 1D 23 35 6A 7d 44 D6 BD 8B D5 0E 94 BF C7 23 FA 87 D8 86 2B 75 17 76 91 C1 C1 1D 75 76 92 DF 88 81 02 20 PRIME1 = P 33 D4 84 84 45 C8 59 E5 C8 59 E5 C8 59 E5 C8 59 E5 23 40 DE 70 DE 70 4B CD DA 06 5F BB 40 5F BB 40 58 D7 58 D7 58 D7 58 D7 BB 4 40 c 9 6 7 6 7 6 7 6 7 67 c. 61 02 20 Prime2 = Q 33 5E 84 08 86 6B 0f D3 8D C7 00D 3F 97 2C 67 38 9A 65 D5 D8 30 65 66 D5 C4 F2 AA 52 62 8B 02 20 Exponent1 = D Mod P − 1 04 5E C9 00 71 52 53 25 D3 D4 D4 6D B7 96 95 E9 AF AC C4 52 39 64 36 0E 02 B1 19 BA A3 66 31 62 41 02 20 20 exponent2 = d mod Q - 1 15 EB 32 73 60 C7 B6 0d 12 E2 D1 6B DC D9 79 81 D1 D9 79 81 D1 D1 D1 7F BA 6B 6B 70 DB 70 DB 70 DB 13 B2 0B 43 6E 24 EA DA DA 59 DA 59 02 20 20 20 Q 2 2 Q 2 2 Q 2 Q Q. 2 Q 2 Q 2 Q. 2 A MOD量1D FA 24 D3 4A 24 CB C2 AE 92 7A 99 58 AF 42 65 63 FF 63 FB 63 FB 11 65 8A 46 1D div div div div div div
chungkim@utdallas.edu德克萨斯大学达拉斯URL
a.2会议会议记录[C1] Zelun Kong，Minkyung Park，Le Guan，Ning Zhang和Chung Hwan Kim，Tz- DataShield：通过基于Data-flow的嵌入式系统的自动数据保护，基于数据流界面，在32nd网络和分布式系统secu-rity semposium（nds sans sans sanss sansssemposium of 32nnd网络和分布式sans sans sans 2025）中。[C2] Ali Ahad，Gang Wang，Chung Hwan Kim，Suman Jana，Zhiqiang Lin和Yonghwi Kwon，Freepart：通过基于框架的分区和ISO的硬化数据处理软件，在第29届ACM国际ACM国际港口端口的ACP-SAN GRANAGE和SAN GONGRAMES MANERASS（SAN GONGIASS ACMAGES和SANG）会议上（作为SANGOMESS和SAN GRANEMASE CALGAIGS ACM ACM INGRAMES）（以及202） 2024）。[C3]小吴，戴夫（jing）tian和Chung Hwan Kim，在第14届ACM云composium cloud composium的会议记录中，使用CPU安全的飞地建造GPU TEES（SOCC 2023）（SOCC 2023）（SOCC 2023）（SACH CRUBE）（CA，CA，20233）。[C4] MD Shihabul Islam，Mahmoud Zamani，Chung Hwan Kim，Latifur Khan和Kevin Hamlen，在第13届ACM ACM ACM会议会议上，与ARM Trustzone的无信任边缘进行深入学习的机密执行有关数据，应用程序安全和隐私（Copaspy 20223），NC，NC，NC，NC，NC，NC，NC，nc，nc，nc，nc，nc，nc，nc ort trustzone（nc）。[c5] Seulbae Kim, Major Liu, Junghwan “John” Rhee, Yuseok Jeon, Yonghwi Kwon, and Chung Hwan Kim, DriveFuzz: Discovering Autonomous Driving Bugs through Driving Quality-Guided Fuzzing, in Proceedings of the 29th ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS 2022) (Los Angeles, CA, 2022).[C11] Taegyu Kim，Chung Hwan Kim，Altay Ozen，Fan Fei，Zhan Tu，Xiangyu Zhang，Xinyan Deng，Dave（Jing）Tian和Dongyan Xu，从控制模型到程序：[C6] Kyeongseok Yang ∗，Sudharssan Mohan ∗，Yonghwi Kwon，Heejo Lee和Chung Hwan Kim，海报：在第29届ACM Commutity and Communications Secutlies Capecation和Communications Secutlies CACS 2022222222222222222222222222222222年，（ccc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc cc ccs 2022222222222222222222222222222222222222） 贡献。[c7] Taegyu Kim, Vireshwar Kumar, Junghwan “John” Rhee, Jizhou Chen, Kyungtae Kim, Chung Hwan Kim, Dongyan Xu, and Dave (Jing) Tian, PASAN: Detecting Peripheral Ac- cess Concurrency Bugs within Bare-metal Embedded Applications, in Proceedings of the 30th USENIX Security研讨会（USENIX Security 2021）（虚拟事件，2021）。[C8] Omid Setayeshfar，Junghwan“ John” Rhee，Chung Hwan Kim和Kyu Hyung Lee找到了我的懒惰：在第18届会议会议上，在第18届会议会议上，关于对侵犯和漏洞和恶意和恶意评估的第18届会议会议上，对真实企业计算机如何跟上软件更新比赛的自动比较分析（dirnerability cestions 2021）（dimva 2021）（dirneva）（dimva 202）。[c9] Kyungtae Kim, Chung Hwan Kim, Junghwan “John” Rhee, Xiao Yu, Haifeng Chen, Dave (Jing) Tian, and Byoungyoung Lee, Vessels: Efficient and Scalable Deep Learning Prediction on Trusted Processors, in Proceedings of the 11th ACM Symposium on Cloud Computing (SOCC 2020) (Virtual Event, 2020).[c10] Yixin Sun, Kangkook Jee, Suphannee Sivakorn, Zhichun Li, Cristian Lumezanu, Lauri Korts-Pärn, Zhenyu Wu, Junghwan Rhee, Chung Hwan Kim, Mung Chiang, and Prateek Mittal, Detecting Malware Injection with Program-DNS Behavior, in Proceedings of the 5th IEEE European安全与隐私研讨会（Euros＆P 2020）（虚拟事件，2020年）。
rndr。 Balasia博士
[C1] Agrawal T.，Balazia M.，Bremond f。：CM3T：高效多模式学习的框架，用于非病会议出版物基因交互数据集。IEEE/CVF冬季有关计算机视觉应用（WACV）的冬季会议，美国图森，2025年。[C2] Sinha S.，Balazia M.，Bremond f。：通过优化的聚合网络识别教法性白内障手术视频中的手术器械。IEEE图像处理应用和系统（IPA）的国际会议，法国里昂，2025年。[C3] Muller P.，Balazia M.，Baur T.，Dietz M.，Heimerl A.，Penzkofer A.，Schiller D.，Bremond F.，Alexandersson J.，Andre E.ACM多媒体（ACMMM），澳大利亚墨尔本，2024年。[C4] Strizhkova V.，Kachmar H.，Chaptoukaev H.，Kalandadze R.，Kukhilava N.，Tsmindashvili T.，Abo-Alzahab N.，Zuluaga M.A.：MVP：基于视频和生理信号的多模式情绪识别。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议（ECCV），意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析（ABAW），2024年。[C5] Reka A.，Borza D.L.，Reilly D.，Balazia M.，Bremond F。：将门控和上下文引入时间动作检测。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议（ECCV），意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析（ABAW），2024年。[C6] Tiwari U.，Majhi S.，Balazia M.，Bremond f。：自动驾驶异常检测至关重要的是：弱监督的地平线。ACM多媒体（ACMMM），第9640-9645页，加拿大渥太华，2023年。在IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议（ECCV），意大利米兰，2024年，IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议（ECCV）举行的自动驾驶（漫游）的强大，分发和多模式模型。[C7] Muller P.，Balazia M.，Baur T.，Dietz M.，Heimerl A.，Schiller D.，Guermal M.，Thomas D.，Bremond F.，Alexander-Sson J.，Andre E.，Andre E.[C8] Agrawal T.，Balazia M.，Muller P.，Bremond F。：多模式视觉变压器，强迫注意行为分析。IEEE/CVF计算机视觉应用（WACV）的冬季会议，第3392–3402页，美国威克罗阿，美国，2023年。[C9] Balazia M.，Muller P.，Tanczos A.L.，Liechtenstein A.，Bremond F。：社会互动的身体行为：新颖的注释和最新评估。ACM多媒体国际会议（ACMMM），第70-79页，里斯本，葡萄牙，2022年。[C10] Balazia M.，Hlavackova-Schindler K.，Sojka P.，Plant C。：Granger Causal-Ity的可解释步态识别。IEEE/IAPR国际模式认可会议（ICPR），第1069-1075页，加拿大蒙特利尔，2022年。[C11] Agrawal T.，Agarwal D.，Balazia M.，Sinha N.，Bremond f。：使用跨意识变压器和行为编码的多模式人格识别。IAPR国际视觉理论与应用会议（VISAPP），第501-508页，Virtual，2022。[C12] Sinha N.，Balazia M.，Bremond f。：火焰：面部地标热图激活的多模式凝视。IEEE国际高级视频和信号监视会议（AVSS），第1-8页，虚拟，2021年。[C13] Balazia M.，Happy S.L.，Bremond F.，Dantcheva A。：面部多么独特：一项调查研究。IEEE/IAPR国际模式识别会议（ICPR），第7066-7071页，意大利米兰，2021年。[C14] Balazia M.，Sarkar s。：在活动对象跟踪中重新调用评估。在神经信息处理系统会议上（NEURIPS），加拿大温哥华，2019年的神经信息处理系统（NEURIPS）的新知识（NEWINML）。[C15] Aakur S.，Sawyer D.，Balazia M.，Sarkar S。：对未修剪监视视频中基于建议的细粒度活动检测方法的检查。NIST关于TREC视频检索评估（TRECVID）的研讨会，《扩展视频挑战的活动》，美国盖瑟斯堡，2018年。[C16] Balazia M.，Sojka p。：您是走路的方式：不合作的MOCAP步态识别视频监视，并使用不完整和嘈杂的数据。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议（IJCB），第208-215页，美国丹佛，2017年。 [C17] Balazia M.，Sojka p。：用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。 IAPR关于模式识别可再现研究（RRPR）的研讨会，第33-47页，墨西哥坎昆，2016年。 [C18] Balazia M.，Sojka p。：通过最大保证金标准（扩展摘要）学习健壮的步态识别功能。 IAPR关于结构和句法模式识别（SSPR）和统计技术的国际国际研讨会（SPR），第585-586页，墨西哥梅里达，2016年。 [C19] Balazia M.，Sojka p。：与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议（IJCB），第208-215页，美国丹佛，2017年。[C17] Balazia M.，Sojka p。：用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。IAPR关于模式识别可再现研究（RRPR）的研讨会，第33-47页，墨西哥坎昆，2016年。[C18] Balazia M.，Sojka p。：通过最大保证金标准（扩展摘要）学习健壮的步态识别功能。IAPR关于结构和句法模式识别（SSPR）和统计技术的国际国际研讨会（SPR），第585-586页，墨西哥梅里达，2016年。[C19] Balazia M.，Sojka p。：与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IAPR关于结构和句法模式识别（SSPR）和统计技术的国际国际研讨会（SPR），第310-321页，墨西哥，墨西哥，2016年。[C20] Balazia M.，Sojka p。：通过最大余量标准学习适合步态识别的功能。IEEE/IAPR国际模式识别会议（ICPR），第901-906页，墨西哥坎昆，2016年。[C21] Balazia M.，Sedmidubsky J.，Zezula P。：语义上一致的人类运动分割。国际数据库和专家系统应用程序（DEXA），第423-437页，德国慕尼黑，2014年。[C22] Sedmidubsky J.，Valcik J.，Balazia M.，Zezula p。：基于归一化步行周期的步态识别。国际视觉计算研讨会（ISVC），第11-20页，Rethymno，希腊，2012年。[C23] Valcik J.，Sedmidubsky J.，Balazia M.，Zezula P.，确定人类识别的行走周期。太平洋亚洲情报与安全信息学讲习班（PAISI），第127-135页，马来西亚吉隆坡，2012年。