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数字化推动公平贸易
WFTO 是全面实践公平贸易的社会企业的全球社区和验证者。WFTO 成员遍布 82 个国家，所有成员都为边缘化社区服务。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首位。WFTO 由其成员民主管理，这些成员是 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 验证成员是使命主导型企业，在其业务和供应链中全面实践公平贸易十项原则。一经验证，所有会员均可免费使用 WFTO 公平贸易保证产品标签。
TR 104 003 -V1.1.1
abac属性基于访问控制ADMF管理功能API应用程序编程界面界面ARP认证依赖党AVS AVS AVS AVS认证验证器服务CA证书CASCIS COM COM COM COM CONCENT COM CONCENT COMPANE CONTALE CONTALE CONTALE INFRASTURCTUR Execution Enclave ID IDentifier IRI Intercept Related Information LEA Law Enforcement Agency LEMF Law Enforcement Monitoring Function/Facility LI Lawful Interception LI-Admf Lawful Interception-ADMinistrative Function interface LI-Ap Lawful Interception-Application interface LI-No Lawful Interception-Network Output interface LI-Os Lawful Interception-Operations support interface LI-Vn Lawful Interception-Virtual network interface
2020 - GIPS 标准
• • GIPS 标准最初是为管理综合策略的投资公司制定的，重点是公司如何向潜在客户展示综合策略的表现。资产所有者如果对其资产拥有自由裁量权，他们总是能够声称自己符合标准，但他们很难理解 GIPS 标准如何适用于他们。为了满足资产所有者的需求，2014 年发布了《GIPS 标准对资产所有者的应用指导声明》。该指导声明解释了 GIPS 标准的要求是否适用于资产所有者。在 2020 年版中，制定了单独的条款，以便公司和资产所有者各自拥有为他们设计的条款。公司和那些营销其服务的资产所有者必须遵循 GIPS 公司标准。不营销其服务的资产所有者将遵循 GIPS 资产所有者标准。GIPS 核查员标准解释了核查员在进行核查或绩效检查时必须遵循的程序。
MPC在同构和小组动作的头部
最初在[35]中引入了零知识（ZK）协议的头部范式中的多党计算（MPC），作为提供此类ZK协议的更好的理论和渐近构造的工具。一般设置如下：鉴于任何NP关联R（X，W），我们想设计一个ZK-protocol，供供供Prover P说服了一个验证者V，他知道有效的证人w对于公共价值X，而无需透露w的任何信息。此（两方）的供应库是由一般的MPC协议构建的，其中n派对z 1，z 2，。。。，z n检查他们是否共同为X共享有效的证人W。最常见的方法是假设W以W = w = w 1的形式编码W = w1⊕w2⊕···w n，其中每个方z i拥有相应的共享w i，并且存在有效的协议π以验证共享是否正确。在这种情况下，MPC in-the-The-The-The-The-The-The-The-The Brover P创建了他的秘密W，模拟执行π的新作品，并在此执行中对当事人的观点提出了贡献。之后，Verifier V要求打开这些视图的子集，并验证所有打开的视图都在播放和一致。如果原始的多方协议是针对开放子集的私有的，即保证这些参与者不能共同恢复秘密，则由此产生的两党协议将变为零知识。可以使用其他类型的共享技术，而不是简单的w = w = w1⊕w 2⊕···w n;例如，这是[28]中的情况。尽管对量子后签名没有用，但此示例启发了本文。在cbcrypto'23的邀请演讲中给出了另一个有趣的示例，显示了MPC在头中的应用到离散对数[37]。有关完整性，我们回想起第4节中的这个离散对数示例的描述。以此为灵感来源，我们描述了MPC在头上的应用，以创建有效的同构和小组动作问题的量子后签名。将集体操作通常用于加密目的的想法源自[16]。多年来，在加密结构中考虑了与该框架兼容的各种问题。最具象征意义的可能是图形同构问题，它已经在一些有关零知识的开创性论文中出现了[31,6,32]。但是，文献包含同构和群体作用问题的许多口味。由于并非全部适合我们的目的，我们讨论同构
在Wi-Fi Systems的连接建立阶段对抗继电器和欺骗攻击
要建立安全的Wi-Fi连接，站首先将几个未保护的管理框架与接入点（AP）交换，以最终互相验证并安装成对密钥。因此，对手可能会在物理（PHY）或MAC层上欺骗那些受保护的帧，从而促进其他攻击（例如，中间和饥饿攻击）。尽管做了一些临时努力，但仍然没有实际的方式来抵抗这些攻击。在本文中，我们提出实用方案在PHY层采用加密图，并结合了时间限制的技术来检测和减轻基于企业和基于802.1倍的公共网络中的此类攻击。我们的向后兼容方案将AP（或消息身份验证代码）的数字签名嵌入到框架前序信号中，并仅在连接建立过程中添加可忽略的延迟并获得98。在检测试图中继有效前置的攻击者时，有9％的真实位置率。此外，我们使用模型检查器和加密协议验证器对我们的方案进行正式的安全性分析，并在商业AP和USRP测试台上评估其性能。
编译型异或游戏价值的计算 Tsirelson 定理
非局部博弈是理解纠缠和在具有多个空间分离的量子设备的环境中构建量子协议的基础工具。在这项工作中，我们继续了 Kalai 等人 (STOC '23) 发起的研究，该研究是在经典验证器和单个加密受限的量子设备之间进行的编译非局部博弈。我们的主要结果是，Kalai 等人提出的编译器对于任何双人 XOR 游戏都是可靠的。Tsirelson 的一个著名定理表明，对于 XOR 游戏，量子值由半定程序精确给出，我们通过证明 SDP 上界对于编译的游戏成立，直到编译产生的错误可以忽略不计，从而获得了我们的结果。这回答了 Natarajan 和 Zhang (FOCS '23) 提出的问题，他们展示了 CHSH 游戏特定情况的可靠性。利用我们的技术，我们获得了几个额外的结果，包括（1）并行重复 XOR 游戏的编译值的严格界限、（2）任何编译的 XOR 游戏的运算符自测试语句，以及（3）任何 XOR 游戏的“良好”平方和证书，从中可以看出运算符的刚性。
设计管理计划 - 基督城
术语 定义 AA 联盟协议 CCC 基督城市议会 CER 坎特伯雷地震恢复 CERA 坎特伯雷地震恢复局 CSS 施工标准规范 DMP 设计管理计划 DTL 交付团队负责人 EMP 环境管理计划 GM 总经理（以前称为联盟经理） IDS 基础设施设计标准 IDV 独立设计验证者 IRMO 基础设施重建管理办公室 IRTSG 基础设施恢复技术标准和指南 IST 综合服务团队 ITP 检查和测试计划 JDE JD 爱德华兹会计系统 KPI 关键绩效指标 KRA 关键结果领域 LDO 领导设计机构 NZTA 新西兰交通局 PMP 项目管理计划 PQP 项目质量计划 QMP 质量管理计划 RFI 信息请求 SAT 竣工调查模板 SCIRT 更强大的基督城基础设施重建团队 SQE 安全、质量和环境 TOC 目标成本 WSC 工作范围变更
naysayer证明 - 密码学EPRINT档案
在大多数具有编程功能的区块链中，例如以太坊[W + 14]，开发人员被激励以最大程度地减少链链程序的存储和计算复杂性。具有高度计算或存储的应用产生的大量费用，通常称为气体，以补偿网络中的验证器。通常，这些费用会传递给应用程序的用户。高气成本促使许多应用程序利用可验证的计算[GGP10]，将昂贵的操作放置到执行任意计算并提供简洁的非互动证明（SNARK）的功能强大但不受信任的脱链实体的昂贵操作（SNARK）是正确的。在零知识证明（即ZKSNARKS）的情况下，该计算甚至取决于验证者不知道的秘密输入。可验证的计算导致范式，其中智能合约虽然能够进行任意计算，但主要充当验证符，并将所有重要的计算外包外包。激励应用程序是汇总，它将许多用户的交易结合到单个智能合约中，该合约验证了所有用户都已正确执行的证明。但是，验证这些证据仍然很昂贵。例如，迄今为止，Starkex汇总已经花费了数十万美元来验证周五多项式承诺的开放证明。1
流式零知识证明
流式交互式证明（SIPS）启用了一种由空间构造的算法，该算法可以一通访问大量数据流，以通过与强大但不受信任的供体通信，验证需要大空间的计算。这项工作启动了对数据流的零知识证明的研究。我们在流设置中定义了零知识的概念，并为流互动证明文献中的两个主要算法构建块构造了零知识SIP：Sumcheck和多项式评估协议。我们最好的知识，所有已知的流互动互动证明都是基于这些工具中的一种，实际上，这使我们能够获得零知识的SIP，以解决中心流问题，例如索引，点和范围查询，中位数，频率力矩和内部产品。我们的协议在时间和空间方面和通信方面都是有效的：验证算法的空间复杂性是Polylog（n），在使用随机的接近线性长度的非相互作用设置后，其余参数为n o（1）。在途中，我们开发了一个用于设计零知识数据流托管的算法工具包，由代数流承诺协议和时间承诺协议组成。我们的分析依赖于平均案例沟通复杂性的微妙代数和信息理论论证和依赖。
微调中的增强学习价值
从第一原理的角度来看，基础模型微调（FT）的最强结果是通过相对较高的两阶段训练程序实现的。具体来说，第一次训练某些数据集上的奖励模型（RM）（例如，人类的偏好）在使用它作为向下流增强学习（RL）过程的一部分提供在线反馈之前，而不是通过离线最大可能性估计来直接优化数据集中的策略参数。实际上，从信息理论的角度来看，我们只能通过通过奖励模型来丢失信息，并且不能通过policy采样来培养任何新信息。为了解释这种差异，我们通过理论和经验镜头对RL的价值进行了几个假设。考虑到假设的考虑，我们找到了对解释的最大支持，即在具有一代验证差距的问题上，从偏好数据中学习相对简单的RM（验证者）的易用性结合在一起，再加上下游RL程序的能力，以便在线搜索范围（最佳）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围是最佳的。英尺