加密密码学是银行应用程序的常见工具。在线凭据,移动密码和ATM引脚都被加密程序加密,然后将其存储在数据库中。当这些值加密时,该算法会创建一个哈希值 - 一串长的字母和数字,与原始数据不相似,并存储哈希而不是敏感数据。相同的数字总是会生成相同的哈希,但是两个不同的数字永远无法生成相同的哈希。要在ATM上对用户进行身份验证,该系统将使用用户的PIN输入,通过加密过程运行它,并将所得的哈希值与存储在其数据库中的哈希值进行比较。如果它们匹配,则系统知道用户输入了正确的PIN。
目前,ALMIS 使用后端数据库中的社会安全号码 (SSN) 与用户帐户关联,因为这是军事、民事和承包商人员的唯一唯一标识符。SSN 是追踪哪些人从事哪些资产工作所必需的,由于涉及的人员类型众多(美国海岸警卫队军事人员、政府民事人员、承包商、美国森林局人员),SSN 是 ALMIS 目前能够做到这一点的唯一手段。军事和政府民事 SSN 是通过海岸警卫队商业智能 (CGBI) 数据仓库的加密查询定期收集的。2 承包商 SSN 是通过电子调查处理问卷 (e-QIP) 3 或通过加密电子邮件或电话从用户那里定期收集的(手动数据提取)。美国森林局人员 SSN 是通过加密电子邮件收集的。ALMIS 帐户管理员将 SSN 手动输入到系统中,他们还会在系统内创建用户帐户并分配权限。ALMIS 使用个人的 PII 在系统内为其创建一个唯一的帐户。这允许 ALMIS 分配权限并跟踪用户活动。所有其他 PII 均通过 ALMIS 访问请求表 (ARF) 收集并发送到帮助台或作为补救单输入。
完全同态加密。加密技术是保护数据的首选方法。但传统加密算法仅仅保护传输中或静止的数据。事实上,传统加密方案的一个限制和结构特性是数据需要先解密才能处理。如前所述,这不适合机器学习应用。在传统加密方案中,隐私控制权掌握在加密数据的接收者手中。一种根本不同的方法是依靠完全同态加密 (FHE),它于 1978 年首次被提出作为一项挑战 [ 26 ],直到 2009 年才由 Gentry 取得突破性成果 [ 15 ] 得以解决。与传统加密方案相比,完全同态加密方案允许接收者直接对加密数据进行操作。
这两个差异仅影响我们密码文本的最低顺序位。因此,我们可以通过简单地设置我们的参数来处理这两个问题,即使误差分布稍大,可以使解密能力高。例如,如果我们设置2 B + 2 更广泛地,我们可以适当地设置参数,以允许在这些LWE密文上执行任何(多项式)的同构添加。 这种线性同态对建立对加密数据执行一些(受限制的)计算的密码系统非常有用,例如,汇总了加密的投票。 在本讲座的其余部分中,我们将看到如何使用它来构建私人信息检索。更广泛地,我们可以适当地设置参数,以允许在这些LWE密文上执行任何(多项式)的同构添加。这种线性同态对建立对加密数据执行一些(受限制的)计算的密码系统非常有用,例如,汇总了加密的投票。在本讲座的其余部分中,我们将看到如何使用它来构建私人信息检索。
对称密钥算法(有时称为秘密密钥算法)使用单个密钥来应用加密保护以及删除或检查保护(即,同一个密钥用于加密操作及其逆操作)。例如,用于加密数据(即应用保护)的密钥也用于解密加密数据(即删除保护)。在加密的情况下,原始数据称为明文,而数据的加密形式称为密文。如果要保护数据,则必须对密钥保密。已批准了几类对称密钥算法:基于分组密码算法的算法(例如 AES)和基于使用哈希函数的算法(例如基于哈希函数的密钥哈希消息认证码)。
Change Log 4 Getting started 5 Registration 5 Basic configuration 6 Resources 6 Administrator access 8 User authentication 8 Administrative settings 9 Day to day operations 10 Using secrets 10 Logging and reporting 10 Identity and access management 11 Certificates 13 Certificate usage 13 High availability and redundancy 15 High availability 15 Disaster recovery 16 Network security 17 Hardening 18 Physical security 18 Vulnerability - monitoring PSIRT 18 Firmware 18 Encrypted protocols 19 FortiGuard databases 19 Penetration测试19安全密码存储19配置备份20电子邮件通知20 VTPM 20日志和视频磁盘加密20登录免责声明21固件更改管理22了解新版本22升级的原因22升级22准备升级计划23升级计划的业务方面升级的业务方面23升级23的技术和操作方面23升级23执行24 compart 22
摘要 - 自主无人驾驶汽车(UAV)已成为国防,执法,灾难响应和产品交付的重要工具。这些自主导航系统需要一个无线通信网络,并且最近是基于深度学习的。在诸如边境保护或灾难响应之类的关键场景中,确保自主无人机的安全导航至关重要。但是,这些自主无人机容易受到通过通信网络或深度学习模型的对抗性攻击 - 窃听 /中间 /成员 /成员推理 /重建。为了解决这种敏感性,我们提出了一种创新的方法,该方法结合了增强学习(RL)和完全同型加密(FHE),以实现安全的自主无人机导航。此端到端的安全框架是为无人机摄像机捕获的实时视频供稿而设计的,并利用FHE对加密的输入图像执行推断。虽然FHE允许对加密数据进行计算,但某些计算运算符尚未实现。卷积神经网络,完全连接的神经网络,激活功能和OpenAI Gym库被精心适应FHE域,以实现加密的数据处理。我们通过广泛的实验证明了我们提出的方法的功效。我们提出的方法可确保自主无人机导航中的安全性和隐私性,并且绩效损失微不足道。索引术语 - 自主无人驾驶汽车,完全同构加密,隐私,增强学习
摘要:Covid-19大流行带来了一个问题,与无法在航行期间及时更新船舶上的安全系统以及需要对存储在船舶信息系统(SIS)和航运公司信息系统中的数据进行加密有关。对全球新型网络攻击的分析表明,它们是由远程控制自主技术的使用增加和远程办公的普及引发的。事实证明,船上:a)没有网络安全专家;b)没有识别网络威胁的手段,也没有应对计划;c)船员缺乏网络安全培训;d)几乎没有使用机密船舶数据的加密;e)船员是船舶安全的一个脆弱性因素。对网络事件的分析使我们能够制定一个保护船舶控制系统的基本响应计划。事实证明,基本计划可以根据以下因素不断更新和改进:a)船舶系统的真实状态;b)船员行动绩效分析的结果;c)新型网络攻击的出现。为了提高船舶信息网络中机密数据的安全性,提出了用于船舶信息系统 (SIS) 的加密数据搜索引擎的开发理论框架,并识别了“危险”关键字。开发了数据交换协议、SIS 的基本要求以及检测消息中“危险”关键字的算法。