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后量子密码学迁移今天开始
如果未来的量子计算机能够破坏加密系统，那么国家和经济安全将受到重大影响。破解密码意味着对手可以进行大规模金融欺诈、中断关键基础设施服务并获取最机密和最敏感的国家机密。除了量子计算机对未来的影响之外，它还对当今的系统构成威胁。虽然量子计算机的科学成熟度尚未达到威胁密码学的程度，但对手有资源拦截和收集加密数据，一旦拥有量子计算机就可以解密。这对政府来说尤其重要，因为某些信息在未来几十年内仍是敏感信息。它的泄露可能会威胁国家机密和未来的作战能力。
geog2152健康与医学地理
课程概要：本课程向学生介绍了健康和医学地理子场的历史，理论和方法。我们将从健康公平的角度探讨主题。主题包括该领域的工具，健康，生物学和空间决定因素，城市和农村健康，健康过渡和慢性病以及气候变化和健康。本课程将纳入有关当前的区域事件的讨论，以强调各个地理方面对了解健康的许多维度的重要性。
解密未来：量子计算以及 Grover 和 Shor 算法对经典密码学的影响
摘要。本文旨在直接分析量子计算算法的能力，特别是 Shor 和 Grovers 算法，分析其时间复杂度和强力能力。Shor 算法使我们能够以比传统系统快得多的速度找出大素数的素因数。这对依赖于传统算法无法计算大素数素因数的经典密码系统构成了威胁。Grover 算法使我们的计算机系统搜索能力提高了一倍，这将对密码系统密钥和哈希的强力能力产生重大影响。我们还分析了这些算法对当今经典密码系统的影响，以及可以对安全算法进行的任何重大改进，以使其更安全。
NIST 后量子密码学更新
2024 年 8 月，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 迎来了关键时刻，发布了前三项最终确定的后量子密码 (PQC) 标准：FIPS 203、FIPS 204 和 FIPS 205。这些标准标志着密码学新时代的开始，旨在防范未来量子计算的威胁。在本次演讲中，NIST 密码技术组经理 Andrew Regenscheid 先生将详细介绍新制定的 FIPS PQC 标准。他还将讨论正在进行的标准化其他加密算法的努力，确保为当前标准中的潜在漏洞做好准备。网络安全工程师兼 NIST 国家网络安全卓越中心 (NCCoE) 项目负责人 Bill Newhouse 先生将解释过渡到这些新的抗量子加密标准的紧迫性。他还将分享实用策略和最佳实践，以促进从现有公钥加密系统向这些下一代标准的迁移。
今天保障明天的安全：过渡到后量子密码学
来自 18 个欧盟成员国合作伙伴的联合声明：奥地利安全信息技术中心、比利时网络安全中心、捷克共和国国家网络和信息安全局、丹麦网络安全中心、爱沙尼亚信息系统管理局、芬兰运输和通信局、法国国家信息系统安全局、德国联邦信息安全局、希腊共和国国家网络安全局、爱尔兰国家网络安全中心、意大利国家网络安全局、拉脱维亚国防部、立陶宛国防部国家网络安全中心、卢森堡国家保护高级委员会、荷兰国家通信安全局、荷兰内政和王国关系部、荷兰安全和司法部国家网络安全中心、波兰研究和学术研究中心、斯洛文尼亚政府信息安全办公室、西班牙国家密码中心
十字路口的密码学：道德责任，Cypherpunk运动和机构
密码学长期以来一直是确保通信和保护隐私的工具。但是，其作用超出了技术实施，以涵盖重要的政治和道德方面。由埃里克·休斯（Eric Hughes）于1993年撰写的Cypherpunk宣言[7]，强调了加密和拥护者的继承性政治本质，以此作为确保隐私和个人自由的一种手段。同样，菲利普·罗加威（Phillip Rogaway）的[10]工作强调了密码学家的道德责任，尤其是在大规模监视和社会影响的背景下。从根本上讲，密码学可以看作是“武装”群众保护自己的群众的一种手段。1993年的宣言和罗加威的作品强调了两个要点：不信任政府和保护集体数据。这种观点在戴维·乔姆（David Chaum）的思想中得到了回应，他提出了一个依靠强大加密来保护隐私的交易模型。尽管这些想法首次阐明了40多年，但保护社会免受信息滥用的梦想仍然很遥远。Chaum警告：
自传中的神经科学的历史12
Ellermann奖，瑞士（1984年），布鲁克斯国际讲座，哈佛大学神经生物学系（1993年），瑞士西奥多·奥特·普里布尔（Share）（共享）（1997年）（1997年）金脑奖（2002年）神经科学学会，神经科学学会，圣地亚哥社会（2004年）Ipsen oyronal plotiality for Neuronal塑料（2005）（2005年）（2005年）（200555）神经科学奖 - 赋予奖项（2010年）卡夫利总统讲座，神经经济学会（2010年）德国祖尔奇奖，德国（共享）（共享）（2013年）（2013年），蒙特利尔神经学研究所（2014）QI Zhen全球全球演讲全体讲座，日本神经科学学会第39届年会，横滨（2016）大脑奖（共享）（共享）（2017年）Caltech Chen Decrinented演讲（2017年）Erlanger Decording Ondricted Onction，San Diego（2018）Volker Henn volker Henn演讲（2019）英国剑桥市AV Hill演讲（2021）
使用光绘画和深度学习预测心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）负责低收入和中等收入国家的过早死亡。早期的CVD检测和干预在这些人群中至关重要，但是许多现有的CVD风险评分需要进行体格检查或实验室测量，这在此类卫生系统中可能具有挑战性。在这里，我们调查了使用光摄影学（PPG）的潜力，这是一种在大多数智能手机上可用的传感技术，可以潜在地以低成本启用大规模筛查，以进行CVD风险预测。我们开发了一个基于PPG的CVD风险评分（DLS），以预测十岁内发生重大不良心血管事件（MACE：非致命性心肌梗死，中风和心血管死亡）的可能性，仅鉴于年龄，性别，性别，吸烟状态和PPG作为预测者，只有年龄，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。我们将DLS与基于办公室的Refit Who-Who分数进行了比较，该分数采用了WHO和Globorisk分数（年龄，性别，吸烟状况，身高，体重和收缩压）的共享预测指标，但在UK Biobank（UKB）同胞上进行了改装。在UKB队列中，DLS的C统计效果（71.1％，95％CI 69.9-72.4）与基于办公室的Refit-Who得分（70.9％，95％CI 69.7-72.2;非内野利率2.5％，p <0.01）。DLS的校准令人满意，平均绝对校准误差为1.8％。在基于办公室的分数中添加DLS功能将C统计量提高了1.0％（95％CI 0.6-1.4）。dls预测，十年的MACE风险与基于办公室的Refit-Who得分相当。它提供了概念验证，并提出了基于PPG的方法在资源有限地区基于社区的初级预防的潜力。