独立于设备的量子密钥分发 (DIQKD) 提供了最强大的安全密钥交换形式,仅使用设备的输入输出统计数据即可实现信息论安全性。尽管 DIQKD 的基本安全原理现已得到充分理解,但为高级 DIQKD 协议推导出可靠且强大的安全界限仍然是一项技术挑战,这些界限要超越基于违反 CHSH 不等式而得出的先前结果。在这项工作中,我们提出了一个基于半有限规划的框架,该框架为使用不受信任设备的任何 QKD 协议的渐近密钥速率提供可靠的下限。具体而言,我们的方法原则上可用于基于完整输入输出概率分布或任何贝尔不等式选择来为任何 DIQKD 协议找到可实现的密钥速率。我们的方法还扩展到其他 DI 加密任务。
作者:Oscar G. Wilkins 1,2 *、Max ZYJ Chien 1,2 †、Josette J. Wlaschin 3,4 †、Simone Barattucci 1 、Peter Harley 1 、2
联合学习(FL)促进了客户在培训共享的机器学习模型的情况下合作,而无需公开各个私人数据。尽管如此,FL仍然容易受到效用和隐私攻击的影响,特别是逃避数据中毒和建模反演攻击,从而损害了系统的效率和数据隐私。现有的范围通常专门针对特定的单一攻击,缺乏普遍性和全面的防守者的观点。为了应对这些挑战,我们介绍了f ederpography d efense(FCD),这是一个统一的单框架,与辩护人的观点保持一致。FCD采用基于行的转座密码加密,并使用秘密钥匙来对抗逃避黑框数据中毒和模型反转攻击。FCD的症结在于将整个学习过程转移到加密的数据空间中,并使用由Kullback-Leibler(KL)差异引导的新型蒸馏损失。此措施比较了本地预审最终的教师模型对正常数据的预测以及本地学生模型对FCD加密形式相同数据的预测的概率分布。通过在此加密空间中工作,FCD消除了服务器上的解密需求,从而导致了计算复杂性。我们证明了FCD的实践可行性,并将其应用于对基准数据集(GTSRB,KBTS,CIFAR10和EMNIST)上的Evasion实用程序攻击。我们进一步扩展了FCD,以抵御CI-FAR100数据集中的Split FL中的模型反转攻击。与第二最佳方法相比,我们在各种攻击和FL设置中进行的实验表明了对效用逃避(影响> 30)和隐私攻击(MSE> 73)的实际可行性和巨大性。
同态加密代表了一种通过启用计算直接在加密数据上执行的无需解密的转换方法来保护云计算的方法。本研究探讨了同构加密方案的潜力,以增强云存储的安全性和隐私性和敏感信息的处理。通过在整个计算过程中维护数据加密,同态加密可确保敏感数据仍然可以保护未经授权的访问和漏洞,即使在云环境中也是如此。该研究研究了各种同态加密技术,评估了其现实应用应用的性能,可伸缩性和实用性。此外,它解决了计算开销和实施复杂性等挑战,提出了解决方案,以优化和简化云计算中同构加密的使用。这项研究强调了在越来越多的云依赖的数字景观中推进加密技术以维护数据隐私的重要性。
摘要 — 本文深入探讨了量子计算领域及其彻底改变数据加密方法的潜力。利用 IBM 的 Qiskit 工具,我们研究了旨在加强数据安全性的加密方法。首先,我们阐明了量子计算及其在加密中的关键作用,然后对经典二进制加密和量子加密方法进行了比较分析。该分析包括利用 Qiskit 进行量子加密实现的实际演示,强调了基于量子的加密技术所提供的稳健性和增强的安全性。在整个探索过程中,我们解决了该领域遇到的相关挑战,例如现有量子硬件固有的局限性,同时也概述了未来的发展方向。在本文的结尾,读者将认识到量子计算在塑造加密技术未来格局方面的深远影响。
,加密来源存储在档案中并不罕见,而没有被解密。这是一个艰苦的过程,可以解密历史密码,并且通常情况下,使用这些文件的历史学家和档案管理员没有资源来构成对未知密码的密码分析。这一事实可能导致轰动一时的发现,例如玛丽·斯图尔特(Mary Stuart)在法兰西(Lasry等,2023年)中发现未知的信件。对于对历史密码感兴趣的隐性分析师,系统地搜索档案并不总是直接的。然而,借助特定的搜索条目,例如“未经决定的”,“未知的书面”,更有效地通过与经验丰富的档案管理员交谈,可以找到此类文件(Megyesi等,2024)。在基于计算机的工具的协助下,例如De-Crypt Project 1未经封闭的文档提供的工具可以通过(半)自动方式在自己的comperer上进行隐式分析和解密。在这篇简短的论文中,我们介绍了瑞典国家档案馆的加密信件的解密和密码分析,该信件尚未
博茨瓦纳 - 哈佛健康合作伙伴关系,Gaborone,Botswana(T Mbangiwa PhD,K Lechiile MSC,T Leeme MBBS,N Youssouf PhD,D S Lawrence MBCHB,M Mosepele,M Mosepele,M Mosepele MD,J n jarvis MRCP PhD);巴黎大学的巴斯德研究所,帕里斯特大学,转化真菌学小组,国家deRéférencemycoses mycoses ivasives et Antifongiques,法国巴黎真菌学系(T Mbangiwa,Sturny-LeclèreMSC,T Boyer-Chammard Md,boyer-Chammard Md,ofoer-chammard Md,of o o o lortholary md phd phd phd phd phd phd,prap pr a a a alanio a a alanio pr。南非开普敦大学卫生科学系病理学系传染病与分子医学研究所(T Mbangiwa,J C Hoving Phd,H Mwandumba博士);马拉维 - 韦尔康信托基金会临床研究计划,卡缪祖健康科学大学,马拉维布兰蒂尔(C Kajanga MSC,M Moyo MBBS);法国Ajaccio的中心D'Ajaccio中心传染病和热带医学系(T Boyer-Chammard);南非传染病与分子医学研究所(IDM)的非洲CMM医学真菌学研究部门,南非开普敦(J C Hoving);英国伦敦卫生与热带医学学院传染和热带疾病学院临床研究系,英国伦敦(N Youssouf,D S Lawrence,J N Jarvis教授);利物浦热带医学学校,英国利物浦(H Mwandumba);
除了大规模解锁医学研究以定义和优化公共卫生保健政策,这在孤岛世界中是不可能的,Hubaux认为SF-GWAS将具有宝贵的副作用。目前,数据集实际上是在全球分布的,坐在这里和那里的硬盘和磁带上,因为传统上传输数据非常复杂。医疗数据的记录在不同地方的应用也有所不同。Hubaux称此“史前”称为“史前”,并说,因此数据集的充分利用不足。