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指挥高度
1量子传感是指使用量子力学来构建极其精确的传感器。这是评估具有最接近的运营潜力的量子技术的应用。2量子通信利用量子物理定律来保护数据。量子通信技术的主要近任期应用利用了一种称为量子键分布（QKD）的方法，在该方法中，在网络上以常规位（0s或1s）的形式发送加密的数据，而解密信息的密钥则使用量子状态进行编码和传输，并使用量子状态进行编码和传输。长期应用程序包括联网量子计算机和传感器。3量子计算使用量子力学原理来更快地对数据执行操作，并且具有比常规计算更有效的处理能力。在常规计算中，位只能存在于两个物理状态之一中：0或1表示必须顺序执行计算，而在量子计算中可以同时执行两个状态的“超定位”（0和1），这意味着可以同时执行多个计算。将其视为轻开关。在常规计算中，灯光关闭或打开。使用量子计算，可以在调光器上考虑光开关。此外，Qubits可以彼此“纠缠”，这意味着一个量子的状态也会影响另一个量子的状态，即使它们相距甚远。这允许创建量子电路，这些电路可以执行复杂的计算，而常规计算是不可能的。
应对量子威胁形势
使用传统和私钥加密数据的算法，如 RSA、椭圆曲线密码 (ECC) 和 Diffie-Hellman，将极易受到这些设备的攻击。这些方案是围绕困难的数学问题而设计的，如大素数分解，而这些问题没有有效的传统算法解决方案。此外，“先收获，后解密”的原则——窃取加密的高度机密数据，意图稍后使用 CRQC 解密的现象——断言这种技术何时开发出来最终并不重要，因为对手所掌握的信息（如个人健康记录）仍将对社会、政治或经济造成损害。因此，公共和私营部门必须尽快迁移到后量子密码 (PQC)——一类旨在在传统计算机上实现的抗 CRQC 算法。过渡到这些新标准的过程将需要很多年，具体取决于机构的规模和复杂程度。因此，行业专家和政府官员敦促立即启动这一过程以保护敏感数据。几个西方国家的监管机构已经发布了要求或建议，敦促各组织立即开始迁移过程。然而，PQC 迁移不应该是量子对国家和国际安全构成威胁的唯一关注领域。人们应该超越当前的企业趋势和媒体的狂热来了解其余的情况。这样做将揭示量子网络安全领域中尚未解决的大量问题，所有这些都可能在不久的将来对数字隐私和完整性产生重大影响。
物联网系统中的安全且可计算的基于区块链的数据共享方案
摘要：物联网（IoT）设备有望收集大量数据，这些数据支持不同类型的应用程序，例如健康监视器，智能家居和交通管理。然而，其特征（例如资源受限的性质，动态性和大规模增长）带来了确保IoT数据共享的挑战。如今，提出了基于基于区块链的密码 - 基于基于基于区块链的加密（CP-ABE）来实现安全的IoT数据共享。在基于区块链的CP-ABE数据共享方案中，数据被加密并存储在云中。一旦用户想处理数据，他们就应该下载然后在客户端端中解密密文，然后在处理数据后，用户加密并上传密文到云。这超过使用云计算资源的优势。可以采用完全同态加密（FHE）和同型签名技术来实现密文计算和正确检查密文计算结果。在本文中，我们提出了一个安全且可计算的数据共享系统，以确保用户享受云端的计算便利性。特别是，提出的系统集成了CP-ABE和FHE，以实现安全的IoT数据共享和密文计算。此外，我们生成了密文的同态签名，以使用户能够检查密文计算结果的正确性。绩效评估和安全分析表明，提出的计划是实用且安全的。此外，要监督云，为用户提供诚实的物联网数据访问控制，存储和计算服务，我们记录了数据的访问策略，数据的哈希，密文的签名以及区块链上密码的同质签名。
信任生命周期经理：技术白皮书
大型组织在管理其加密资产的管理方面面临越来越复杂的问题。活动数字证书的数量已快速增加，因为PKI用例由于零信托，IoT创新，软件供应链安全和数字创新投资而扩大。和内部PKI也扩散了，这使得对这些信任的许多锚进行采用集中政策或治理具有挑战性。同时，我们正处于网络安全中地震事件的门槛，这些事件正在引入有关操作和治理的新压力。人工智能虽然提供了有前途的加速业务方法，但也可以使用自动化和自适应恶意软件加速网络攻击。以及国立标准技术研究所（NIST）在2024年最终确定量子安全算法，组织需要开始对所有加密术的过渡，以防止“现在的收获，以后再解密，以后解密后来”策略，并确保他们有足够的时间在量子计算机上更新量子计算机。除此之外，在过去的十年中，公共信托证书有效期从2012年的五年降至2020年的一年以上，他们再次在讨论中，其中一些建议最多90天。随着这些趋势的融合，这是组织投资加密敏捷性的好时机 - 加密敏捷性 - 使用发现，管理和自动化工具对加密资产的集中管理。本文探讨了Digicert Trust Lifecycle Manager的四个主要用例，该案例使公司能够开始这项工作并在此功能中建立这一功能。
插入手稿的标题
在本文档中，提出了一个新型的图像加密设计系统，该系统利用定点流密码混乱图。该系统由固定的混乱地图与生成的32位伪号（PN）组成，所有这些都使用字段可编程门阵列（FPGA）通过Xilinx System Generator（XSG）环境实现。这项工作涉及的最常见的基于混乱的密码是逻辑，Lozi和帐篷。每种类型的参数确定解密原始图像的原始像素所需的关键空间，Logistic Map具有一个参数R，Lozi具有两个参数α和β，帐篷有一个参数µ。主要想法是结合另一个参数伪数（PN）以增加关键空间，这是针对蛮力攻击的安全性能的主要衡量标准。创新的伪数量生成器（PRBG）称为这些混沌图被称为固定点级联混沌maps-prbg（fpccm-prbg），其中八个最不重要的位，32位伪数字生成器（PN）此方法被称为固定点casgoto cascaTo cascadoico casgotic maps-ppcm fpcm fpcm。使用国家标准技术研究所（NIST）测试评估生成的密钥的随机性，包括频率，频率（Mono BIT）和运行测试。通过直方图分析，相关系数分析，信息熵，像素更改速率和结构相似性评估的安全性能。Xilinx系统生成器是用于工作实施的MATLAB/SIMULINK环境中的有效工具。32 MB/秒。32 MB/秒。使用Zynq 7000 SOC ZC702评估套件上使用共模拟方法实施的系统，关键空间为2 288，吞吐量为269。
通过同型加密迈向量子安全联合学习：梯度学习
联合学习（FL）包括用于机器学习的分散培训算法的家族[1] - [3]，使内部分裂能够在不集中培训数据的情况下协作训练模型。这种方法通过将培训计算分配到边缘来减轻数据中心的计算负担。但是，至关重要的是要注意，尽管联邦学习提供了一个分散的框架，但它可能无法继承客户的隐私。中央服务器收到的更新有可能无意间揭示有关客户培训数据的信息[4]，[5]。保护客户对联合学习的隐私的流行策略包括基于差异的隐私（DP）和基于同型加密（HE）方法。DP的想法是在梯度上添加噪音，以保护梯度的保密性[6]。基于DP的学习算法的现有作品包括本地DP（LDP）[7]，具有选择性参数更新[8]，基于晶格[9]等的DP等。尽管可以直接采用DP，但它具有较弱的隐私保证和潜在准确性损失的缺点。他是一种加密技术，可以在加密数据上执行计算，而无需首先解密。在联邦学习的背景下，同构加密在确保个别参与者数据的隐私方面起着至关重要的作用。由于FL中的梯度的聚集仅涉及添加，因此许多最近的作品[10]，[11]提议采用基于Paillier [12]的加性同构加密。某些基于晶格的问题，例如但是，一旦可以使用Shor的量子算法有效地将大整数构成大型整数[13]，Paillier的安全性就会损坏。基于晶格的密码学被认为是抗量子的[14] - [16]。
在带有Eulerian Transformations的短数字签名上
e-邮件：vasyl.ustymenko@rhul.ac.uk摘要。让N代表N变量中具有二次多元公共规则的数字签名的长度。我们构建了Quantum的安全程序以签名O（n T），T≥1具有时间O（n 3+t）的签名n的数字文档。它允许在时间O（n 4）中签名O（n t），t <1。该过程是根据代数密码术定义的。它的安全性取决于基于半群的非交通加密协议，该协议指的是碰撞元件分解为构图中的复杂性，使其成分为给定的发电机。该协议使用了多种（k*）n的欧拉（Eulerian）变换的半群，其中k*是有限交换环k的非平凡乘法组。其执行复杂性为o（n 3）。此外，我们使用此协议来定义不对称的密码系统，并使用明文和密文的空间（k*）n，允许用户加密和解密o（n t）大小n中的n中o（n 3+[t]）文档，其中[x]在x中提供[x]的流量。最后，我们建议基于协议的密码系统与明文空间（k*）n一起工作和密文k n的空间，该空间允许o（n t）解密，t> 1个大小n的文档，时间为o（n t+3），t> 1。多元加密图具有线性度O（n）和密度O（n 4）。我们通过Eulerian转换讨论了公共密钥的概念，该转换允许签署O（n t），t≥0文档O（n t+2）。还讨论了几种欧拉和二次转化的交付和使用思想。
一项有关加密算法的系统调查...
摘要量子计算机的概念现在已经建立了良好。这是那里最尖端的技术，每个国家都在争夺量子至上。是将计算时间从数十年或几小时缩短的技术。获得量子计算功能将为科学界带来巨大的福音。它提出的问题是我们今天面临的最大的网络安全危险之一。为此，本文将首先向读者展示一些基本的量词后算法，然后详细介绍量子计算对现代密码学的影响。所有加密算法在理论上都容易受到攻击。当可以使用数十亿吨容量的商业量子计算机时，它们将能够解释几乎所有现有的公钥密码系统。使用公共密钥密码学已使安全在线交易的进行。然而，当今使用的最广泛使用的公共密钥加密技术的安全性受到量子计算机中突破的威胁。但是，量子密码学是一种有前途的技术，在实际的加密应用程序中被设定为广泛接受，因为即使在物理规则中允许的最一般的攻击中，它也已被证明是安全的。使用量子密码学，两个人可以建立在现有的秘密密钥上。为了实现这一目标，已经开发了几种量子密码技术。关键字：量子计算，量子理论，密码学和量子公共密钥分布，如果有必要采用这些算法，并概述了某些已开发的加密算法，否则，我们可能需要考虑协议设计人员可能需要考虑的一些担忧，尽管尚未广泛使用这些算法，但被认为对量子计算攻击具有抗性。
简短介绍CLI OPENSL
1个简短介绍CLI OpenSSL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.1打印所有OpenSSL命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2对称加密使用OpenSSL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.1生成一个随机会话密钥，用于AES。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.2使用随机会话密钥加密AE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.3使用密码（变体2）加密AES。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.4使用AES-256解密文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3使用OpenSSL的非对称加密：密钥生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3.1生成长度2048位的私有RSA键。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3.2 OpenSSL文件“私钥”。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.3.3 OpenSSL文件“公共密钥”。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4使用OpenSSL非对称加密：仍然没有混合加密。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.1使用RSA加密（无教科书RSA）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.2用RSA解密（无教科书RSA）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5与OpenSSL的混合加密。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5.1接收器BOB的预交：密钥生成（RSA）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.5.2加密：爱丽丝发件人站点的三个任务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.5.3解密：接收器鲍勃站点的两个任务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.6将私有PEM文件的所有密钥显示为十进制数字（使用自己的Python脚本）。。。。12 1.7将PEM文件的密钥显示为十进制数字（通过rsactftool）。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.8先前OpenSSL命令的概述（作为列表和Shell脚本）。。。。。。。。。。。。14 1.9带有OpenSSL和自己的Python脚本的教科书RSA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.10生成随机数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.11使用OpenSSL生成质数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.12将密码速度与OpenSSL进行比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.13检索和评估证书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1.14在Cryptool-Online（CTO）中openssl 3。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1.15本附录1的Web链接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34
安全协议验证者proverif及其喇叭子句分辨率算法
安全协议的验证是自1990年代以来非常活跃的研究领域。安全协议无处不在：Internet（特别是用于https：// connections使用的TLS协议），WiFi，移动电话，信用卡，。。。。众所周知，他们的设计容易出错，并且未通过测试检测到错误：仅当对手试图攻击协议时，它们才会出现。因此，正式验证它们很重要。为了使安全协议形式化，需要为其数学模型。通常会考虑一个活跃的对手，可以收听网络上发送的消息，计算自己的媒介，然后将它们发送到网络上，就好像它们来自诚实的参与者一样。为了促进协议的自动验证，大多数协议验证者都考虑了加密的符号模型，也称为“ dolev-yao模型” [18，15]。在此模型中，加密原语（例如加密）被视为理想的黑盒，以功能符号为代表。消息是通过这些原始词的术语建模的；并且对手仅限于应用定义的原语。这也称为完美的加密假设：对手解密消息的唯一途径是将解密函数与正确的密钥一起使用。在这样的模型中，协议验证的主要任务之一是计算对手的知识，即对对手可以获得的一组术语。这仍然是并非繁琐的，因为该集合通常是无限的，但是它比有关斑点和概率的推理要简单得多。两个最广泛使用的符号协议验证者可能是proverif [11]和tamarin [17]。有关协议验证领域的更多详细信息，我们将读者转移到调查[10，6]。在本文中，我们专注于协议验证者proverif，可以从https://proverif.inria.fr下载。我们在下一节中介绍了王朝的概述，并关注其喇叭条款分辨率算法。