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学习的关键：释放大脑潜能……
书籍描述：我们仍在学习人们如何学习，但至少自 1885 年以来，人们就已发现和了解了有关学习过程的一些知识。大多数学生从未了解过最佳学习实践，因为大多数教师都不知道。学习就是开发心理模型，它是某些外部现实的神经表征。学习应该间隔开来，主题应该交错。你应该在多个地方学习。轻微的干扰，如背景噪音，有助于学习过程。间隔学习允许孵化。孵化是指当你在做一些不相关的放松的事情时，你的大脑在处理问题或你学习过的材料。睡眠期间，大脑会发生很多事情，例如将材料转移到长期记忆中；巩固和互联白天学到的东西；以及在你的心理模型之间找到薄弱的关联。学习风格是一个神话。事实证明，你运用的感觉越多，学习效果就越好。大多数学生使用的技术都是幼稚的做法，例如突出显示；重读文本和笔记，这些都不能提高学习效果。有一些有目的的做法，比如自我测试，非常有效，需要融入学习过程。你需要培养正确的心态、自我控制和毅力，因为这些对你的成功比任何天赋都重要。营养、运动、睡眠和冥想在大脑功能中起着重要作用。提高你的学习能力是一种生活方式。这本书是关于如何最好地学习和优化你的大脑以适应学习过程。
使用动态密钥解锁混淆的扫描链
摘要 — 半导体行业的外包为更快、更经济的芯片制造开辟了道路。然而，这也引入了恶意的不受信任的实体，他们窃取知识产权 (IP)、过度生产电路、插入硬件木马或伪造芯片。最近，提出了一种防御措施，基于动态密钥来混淆扫描访问，该密钥最初由密钥生成，但每个时钟周期都会发生变化。这种防御可以被认为是所有扫描锁定技术中最严格的防御。在本文中，我们提出了一种攻击，将这种防御改造成一种可以被 SAT 攻击破解的攻击，同时我们还注意到，我们的攻击可以调整为破解其他不太严格（密钥更新频率较低）的扫描锁定技术。
对安全键的定量分析并在GitHub上进行签名
向研究生委员会：我在此提交了帕克·N·科利尔（Parker N. Collier）撰写的论文，名为“对安全密钥的定量分析并在Github上进行签名”。我已经检查了本文和内容的最终电子副本，并建议将其部分符合计算机科学专业的科学硕士学位的部分满足。
对用于生成安全随机键的混乱地图的评论
摘要。混乱理论和密码学的融合产生了创新解决方案的动态景观，以实现安全的随机钥匙生成。本文对在该领域进行的几项研究进行了比较，旨在提炼关键的见解和辨别共同点。在提案的多样性中，出现了一个一致的建筑框架，而真正的差异化者则在于选择，配置和利用混沌地图。这些地图是因为它们固有的不可预测性而宽恕，对可靠和安全的加密系统具有重大影响。因此，调查强调了混沌图作为密码学库中多功能工具的持久相关性。数学复杂性和计算之间的相互作用是一个中心主题，说明了精致的平衡研究人员必须导航。随着基于混乱的加密系统的不断发展，该分析是从业人员和理论家的指南针，提供了对安全密钥一代不断发展的景观的见解，以及未来所面临的挑战和机遇。
安全SSL/TLS密钥：帕洛阿尔托网络接下来 -
Palo Alto Networks NGFWS使用成千上万的客户部署生成的智能检测已知和未知威胁，包括在加密流量中。这意味着它们会降低风险并防止广泛的攻击。例如，它们使用户能够根据业务需求访问数据和应用程序。随着流量被解密和检查，流量与特定用户相关。该信息以及流量，应用程序和相关内容的上下文用于根据定义的安全策略做出交付决策。政策允许管理员选择解密的流量并保持安全和合规性，从而避免了人力资源和财务运营以维持法规合规性。合并后，这些功能允许企业不牺牲整体企业安全而专注于业务运营。
美好生活：幸福、意义和联系的 14 个基本关键
完成这项新课程的参与者将能够：1. 确定幸福对我们的身体健康、情绪健康、人际关系和工作表现的主要益处。2. 解释幸福的主要障碍，包括可能阻碍一个人幸福的消极偏见和遗传因素。3. 采用研究支持的方法来有效治疗常见的心理健康问题，这些方法来自于积极心理学和其他基于优势的方法。4. 实施特定的练习来培养感恩、同情、自我同情、敬畏和联系——并描述如何将这些有效地融入治疗中。5. 确定十四项与心理健康相关的研究支持的原则。6. 探索与积极情绪状态相关的大脑特定区域，并学习增加这些区域神经元放电的技术，以便通过积极的神经可塑性过程创造持久的变化。
调查：通过示例
在侧通道攻击中，攻击者利用计算或存储中的副作用来揭示表面上的秘密信息。许多侧向通道攻击源于以下事实：计算机是现实世界中的物理对象，因此计算可能需要不同的时间[KOC96]，导致功耗不断变化[KJJ99]，产生电磁辐射[QS01]或产生声音[GST14]，Sound [GST14]，Light [FH08]或温度[HS14] fluct [HS14]。泄漏信息的特定特征取决于算法的高和低级实现细节，通常是计算机硬件本身：分支条件，错误条件，内存缓存驱逐行为或电容器放电的细节。在已发表的文献中进行的第一批侧道攻击的作品并没有直接针对密码学[EL85]，但是由于Kocher在90年代（KOC96，KJJ99）上的时间和权力分析的工作，密码学已成为侧渠道工作的流行目标。但是，很少有攻击者能够通过侧渠道读取完整的加密秘密。许多侧通道攻击所揭示的信息通常是间接或不完整的，或者可能包含错误。因此，为了充分理解给定脆弱性的性质，侧通道分析师通常需要利用其他隐次分析技术。在这种情况下，密码分析员的主要目标通常是：“我获得了以下有关秘密密钥的不完整信息。也就是说，这是一项非竭尽全力的调查，也是一个具有动机示例的具体教程。我们它使我能够有效地恢复其余的密钥？”不幸的是，没有一个尺寸的答案：这取决于所使用的特定算法，以及已恢复的信息的性质这项工作的目标是在一个地方一起收集该领域中最有用的一些技术，并提供一个相当全面的分类，以了解已知在实践中最常见的场景有效的效率。该领域的许多算法论文都具有完整的一般性结构，有时会掩盖读者关于方法为什么工作的直觉。在这里，我们旨在提供最小的工作示例，以说明简单但非平凡的情况的每种算法。
人力资源是生成 AI 创造价值的关键
作为 AI 力量的早期和热情倡导者，KPMG 完全有能力帮助您的组织利用生成式 AI。凭借我们在机器学习和自然语言处理方面的丰富经验，我们可以帮助指导您的组织制定战略、开发用例、选择供应商和实施，然后提供持续的支持，帮助您增强对这项变革性技术的投资。我们既了解生成式 AI 的前景，也了解充分发挥其潜力所需的流程和文化变革。
任意量子网络中分发会议密钥的一般上限
摘要：安全量子会议是指由多个可信用户生成完全相同的密钥以保密方式广播私人消息的协议。通过对 (arXiv:1601.00966) 中首次引入的技术进行修改，作者推导出任意拓扑量子网络中安全会议最大速率的单字母上限，其中用户可以在双向经典通信的帮助下执行最强大的本地操作，并且量子系统根据最有效的多径泛洪策略进行路由。更准确地说，作者限制了单消息多播协议可实现的最终速率，其中 N 个发送者分发 N 个独立密钥，并且每个密钥将与 M 个接收者共享。
