XiaoMi-AI文件搜索系统
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EW-DOS：能源网络分散式操作系统
每项声明都通过双边交易进行验证（或不验证），其中“声明者”（即身份所有者）向“验证者”（例如分布式能源安装者）提供商定的文档或数据以证明给定的凭证。举一个简单的例子，设想一位房主在调试过程中向分布式能源安装者声称他们拥有一个 5 千瓦的太阳能光伏系统。安装者可以确认有关系统的详细信息，也可以亲自与房主核实声明。随着声明得到验证，底层数字身份变得更加丰富和可信。身份所有者还可以使用声明委托其他实体代表他们执行交易或声明。声明消息传递和数据存储可以根据应用程序在“链下”或“链上”完成。能源网链主要用于提供有关每个身份的证明，使市场参与者能够
量子多因素身份验证
多因素身份验证（MFA）对个人帐户和基础架构的安全性至关重要。但是，许多多因素机械性具有安全性或可用性缺陷。例如，尽管广泛使用，但使用SMS发送安全代码是MFA的不安全形式，因为电话号码很容易克隆，并且可以重定向SMS消息[20]。，在不久的将来，使用公用键盘图（例如认证和某些硬件设备）的某些身份验证机制可能会面临量子计算的挑战。在这项工作中，我们建议一种基于Gavinsky [6]在银行业中使用的既定量子方案的量子多因素身份验证机制。通过使用量子原理来防止重复和窃听攻击，提出的机制比经典多因素身份验证方案具有优势。它还基于Verifier和用户的当前需求，信任和行动，以相同的令牌为基础，以相同的令牌为基础。的好处包括以下事实：每个身份验证都不需要一个量子通信通道，验证者只需要存储经典的字符串而不是量子寄存器，就可以将令牌重新用于同一用户的多个身份验证，并且安全的经典通道并不是一项艰巨的要求。
交互式的甲骨文证明与图形上的代码接近
设计有效的简洁非相互作用的知识论证（SNARKS）已成为密码学的重要领域。snark是一个加密证明系统，它使计算功能强大的谚语能够证明计算语句对计算弱验证者的有效性。实践中使用的蛇子依赖于对代数问题的计算算术化，并有效，互动地证明该问题具有解决方案。主要方法之一依赖于将错误校正代码作为代数问题，特别是芦苇 - 固体代码的接近测试。由于它们是作为对多项式评估的评估，因此它们提供了与算术相关的有用代数特性。但是，REED - 固体代码不是局部测试的，这意味着测试与代码相邻的距离，可以访问大部分单词。交互式甲骨文（IOPP）[1]，[2]的交互式甲骨文证明，通过启用与Reed-Solomon代码的接近度，同时仅读取几个坐标，以实现这一ISUE。iopp是供p的per p和verifier v之间的r旋转相互作用，其中p旨在说服v，对于给定的单词f∈Fn，代码c f n，code c f n和parameterΔ∈[0，1]，
导航 AI 进行评估：VQ 指导（国际...
如果您是 Pearson 的评估助理（标准核查员/外部考官），Pearson 已发布一个培训模块，可在 AssociateU 上获取。与其他形式的不当行为一样，如果标准核查员/外部考官怀疑或发现样本中存在 AI 滥用，建议他们首先与指定的团队负责人讨论他们的担忧。然后必须通过 Pearson 支持门户将其上报给 Pearson，选择标记、审核和抽样作为问题类型，选择不当行为作为类别类型。相关不当行为团队将检查任何上报的担忧并与中心采取适当行动。标准核查员/外部考官应继续进行核查并在可能的情况下采取行动。如果发现抄袭（包括滥用人工智能），这意味着无法验证学习者自己的作品是否被准确评估，这将导致第一份报告的结果为“认证待定”，并且需要第二份样本。
Insight -Kastel安全研究实验室
（摘要）我们提出了一种新方法，用于将指定的验证者设置中的零知识协议转换为公共协议协议，该协议可以使其成为非相互关系且可公开证实。我们的转换适用于基于遗忘的转移的大量ZK协议。尤其是，我们表明它可以应用于基于矢量删除的线性评估（VOLE）的最新快速协议，我们将其称为“目前的vole”，并对这些协议进行分级以支持公共验证性。我们由此产生的ZK协议具有线性证明大小，并且比基于头脑的MPC的方法更简单，更小，更快。为了在支持二进制电路和大型有限领域的同时建立vole脑袋，我们开发了几种新的技术工具。其中之一是SoftSpokenot协议（Crypto 2022）的新安全证明，它概括了
![arxiv：2308.09552v4 [cs.cr] 2024年4月9日](/simg/b\be0de935e4df45ccd7ba202849bcb176b1dedd48.webp)
arxiv：2308.09552v4 [cs.cr] 2024年4月9日
摘要。机器学习的成功（ML）伴随着对其可信度的越来越关注。几个司法管辖区正在准备ML监管框架。这样的问题是确保模型培训数据具有某些敏感属性的理想分布特性。例如，法规草案表明，模型培训师必须表明培训数据集具有特定的分散特性，例如反映人口的多样性。我们提出了ML属性证明的新颖概念，允许供奉献者（例如，模型培训师）证明ML模型与验证者（例如客户）的相关属性，同时保留了Sensifive数据的机密性。我们关注培训数据的分布性能的证明，而无需透露数据。我们提出了将特性推断与加密机制相结合的有效混合属性证明。3
RoboExp：通过机器人操纵的交互式探索行动条件的场景图
图2。我们的RoboExp系统的概述。我们介绍了由四个模块组成的RoboExp系统的全面概述。（a）我们的感知模块将RGBD图像作为输入，并产生相应的2D边界框，掩码，对象标签和关联的语义特征作为输出。（b）内存模块无缝将2D信息集成到3D空间中，从而实现了更一致的3D实例分割。此外，它通过合并实例构建了我们ACSG的高级图。（c）我们的决策模块是提议者和验证者的双重角色。提案者建议各种行动，例如开门和抽屉，而验证者评估每个动作的可行性，考虑到阻塞等因素。（d）动作模块执行提出的操作，使机器人组能够与环境有效相互作用。
机器检查多轮杂乱证明：terelius- ...
shuffls在纸系统中使用的物理投票箱几乎相同的方式用于电子投票：（加密）选票输入到shuffle中，并以随机顺序输出（加密）选票，从而破坏选民身份和选票之间的链接。为了确保不添加，省略或更改的选票，零知识证明（称为shuffle的证明）可用于提供公开的能够验证的转录本，以证明输出是输入的重新加密置换的。实际上，最突出的shu e e证据是由于Terelius和Wikstréom（TW）以及Bayer and Groth（BG）造成的。tw更简单，而在带宽和计算方面，BG更有效。对更简单（TW）SHU e的证明的安全性已经进行了机器检查，但几家著名供应商坚持使用更复杂的BG证明SHUfflE的证明。在这里，我们通过COQ证明辅助剂来检查拜耳格罗斯（Bayer-Groth）的安全性证明。然后，我们提取检查拜耳 - 格罗斯（Bayer-Groth Implentions）产生的成绩单所需的verifier（软件），并使用它来检查瑞士国家选举中的瑞士邮报的成绩单。
数字化推动公平贸易
WFTO 是一个全球性社区，负责验证全面践行公平贸易的社会企业。WFTO 成员遍布 82 个国家，其存在都是为了服务边缘化社区。要成为 WFTO 成员，企业或组织必须证明他们在所做的每一件事中都将人和地球放在第一位。WFTO 由其成员民主管理，这些成员是一个由 1,000 多家社会企业和 1,500 家公平贸易零售商组成的更广泛社区的一部分。WFTO 同时关注社会企业和公平贸易。其担保体系是唯一一个专注于将工人、农民和工匠的利益放在首位的社会企业的国际验证模式。通过同行评审和独立审计，WFTO 验证成员是使命导向型企业，在其业务和供应链中全面践行公平贸易十项原则。一经验证，所有成员均可免费使用 WFTO 保证公平贸易产品标签。
使用 PUF 和哈希的轻量级远程证明......
远程证明是一种强大的机制，它允许验证者知道物联网 (IoT) 设备 (充当证明者) 的硬件是否被伪造或篡改，以及其固件是否被更改。远程证明基于以可信方式收集和报告测量值，对于资源受限的物联网设备来说应该是轻量级的。这项工作建议在证明者中包含一个低成本的测量和报告可信根 (RoTMR)，该根基于物理不可克隆函数 (PUF) 和证明只读存储器 (A-ROM) 的组合，并在证明协议中使用基于哈希的数字签名。建议的 RoTMR 针对基于微控制器的物联网设备，该微控制器执行位于攻击者可访问的外部非易失性存储器中的一些应用程序代码 (可测量对象)。数字签名所需的密钥不存储，而是使用 PUF 重建。 A-ROM 包含证明指令，并确保其内容无法更改，并且其指令按顺序执行而无需修改。使用基于哈希的数字签名使解决方案具有抗量子性和非常强大的功能，因为其安全性完全依赖于哈希函数的单向性。所提出的证明协议利用了以下事实：一次性签名 (OTS) 生成和多次签名 (MTS) 验证非常适合低端设备，而 MTS 方案适用于验证器应用程序环境。该提案已通过实验验证，使用广泛用于物联网设备的 ESP32 微控制器，使用其 SRAM 作为 PUF 并实施 WOTS+，这是一种 Winternitz 一次性签名方案 (WOTS)、智能数字签名的一次性签名方案 (SDS-OTS) 以及用它们构建的 MTS 方案。与 MTS 和 ECDSA（椭圆曲线数字签名算法）相比，OTS 方案需要更小的代码，因此 A-ROM 更小。其中一个 WOTS+ 的代码占用的空间比 ECDSA 少 4 倍左右。在执行时间方面，OTS 方案非常快。其中一个 WOTS+ 在几十毫秒内执行所有签名操作。OTS 方案（尤其是 SDS-OTS）在通信带宽方面也非常高效，因为它们与其他后量子解决方案相比使用较小的签名。© 2023 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。