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来自安全多方计算的Quantum签名
我们使用“头号MPC”范式提供了几种新的签名模式。他们中的大多数都具有质量后艺术状态的现有模式竞争。它们产生的签名尺寸在5到20公斤（对于128位的安全级别）之间，并且钥匙很小（小于200个字节）。这些模式的安全性的分支问题非常多样化。某些图是基于误差代码理论的安全假设，例如在困难中解决综合征解码问题的问题。其他图依赖于二合一的二次方程系统，子组件总和或采矿问题的问题。
使用QKD辅助量子遗漏转移的安全多方生物识别验证
我们介绍了通过基于纠缠的物理层在量子遗漏转移（QOT）启用的安全多方计算应用程序的实际实现。QOT协议使用偏振化编码的纠缠状态在两个方面共享具有量子密钥分布（QKD）的两方之间的遗漏密钥，提供了身份验证。我们的系统集成了QKD和QOT的后处理，既可以共享一个物理层，从而确保有效的密钥生成和身份验证。验证涉及将消息放入加密字母中，验证标签并通过并行QKD管道补充键，该管道可以处理密钥后处理和身份验证。遗忘的密钥在12.9公里以上产生，通道损失为8.47 dB。在背对背设置中，QOT速率为9。3×10 - 3
第三周多数派和少数族裔安全多数派的规则是指由胜利的当事方或个人决定的统治
i。议会和执行豁免权：从总统到当地顾问都受到了任职期间的保护，并且由于他们在任职期间所做的言论和行动而不得被拖到法庭。II。 外交豁免权：国际法和外交官没有根据其东道国的法律审判。 iii。 行政法庭：建立小组和法庭违反了法治，因为它们不是宪法或法院。 iv。 紧急状态：紧急状态宣布法律规则，因为在此期间削弱了许多权利。 v。法官的免疫力：不能因为通过错误的判决或在法庭上的话而审判法官。 这种免疫力可以使法官在影响他讨厌的事件的问题上依靠个人利益。II。外交豁免权：国际法和外交官没有根据其东道国的法律审判。iii。行政法庭：建立小组和法庭违反了法治，因为它们不是宪法或法院。iv。紧急状态：紧急状态宣布法律规则，因为在此期间削弱了许多权利。v。法官的免疫力：不能因为通过错误的判决或在法庭上的话而审判法官。这种免疫力可以使法官在影响他讨厌的事件的问题上依靠个人利益。
模拟安全多输入二次功能加密
摘要。多输入功能加密是一种原始性，可在多个密文上评估ℓ函数，而无需学习有关基础明文的任何信息。在许多情况下，这种类型的计算在许多情况下必须计算超过密码的数据，例如隐私保护云服务，联合的学习或更一般地从多个客户端委派了计算。在这项工作中，我们提出了满足模拟安全性的第一个秘密键多输入二次功能加密方案。相反，Agrawal等人提出的当前构造支持二次功能。在Crypto '21和TCC '22中，只能达到基于无法差异的安全性。我们提出的构造是通用的，对于具体的构造，我们提出了一种新的功能内部产品功能加密方案，证明了对标准模型中一个挑战密码的拟合模拟，该模拟具有独立的兴趣。
探索跨云的网络安全多租期...
I.简介云计算中的多租户表示关键的体系结构概念，其中众多实体公司或个人共享服务器，存储和数据库等通用计算资源，同时确保其数据和配置保持独特且安全[1-4]。该模型对于云计算至关重要，提供了出色的好处，例如可伸缩性，成本效率以及提供各种服务的灵活性，包括基础架构作为服务（IAAS），平台作为服务（PAAS）（PAAS）和软件作为服务（SAAS）[5-6]。我们的探索将深入研究云网络安全领域中多租赁的复杂性，强调其重要性和所需的细微安全模型。我们的讨论将浏览云多租赁固有的共同责任模型，普遍的威胁以及在这种环境下加强安全性所需的基础组件。我们旨在提供有关增强安全措施的最佳实践，选择安全工具的最佳实践，以及合规性和监管要求对多租户体系结构的影响[1-6。]通过此镜头，我们预计将对多租赁在塑造云平台内网络安全的未来中的作用有全面的了解。
安全多方计算（续）
上一堂课，我们开始在诚实但很有趣的情况下，由于Ben-Or，Goldwasser和Wigderson [1]而呈现BGW多方计算（MPC）构建。在此设置中，对手控制t 而不是观察他们的内部状态，并试图学习有关诚实当事方秘密投入的信息。 我们注意到他们的协议在理论上是信息的！ 它不依赖任何密码学，即使对手都很强大，也是安全的。 我们注意到，如果我们依靠密码学，我们可以抵抗任何数量的损坏！ 构造。 BGW协议由三个阶段组成：而不是观察他们的内部状态，并试图学习有关诚实当事方秘密投入的信息。我们注意到他们的协议在理论上是信息的！它不依赖任何密码学，即使对手都很强大，也是安全的。我们注意到，如果我们依靠密码学，我们可以抵抗任何数量的损坏！构造。BGW协议由三个阶段组成：
安全多党量子汇总协议
安全的多方量子计算是一种牢固且分布的技术（即聚合，乘法，比较和排序）的一种技术。凝聚是安全多方量子计算的基本算术操作之一。安全的多方量子汇总包含一组秘密和一组玩家。这些秘密与总体球员共享，并且球员的门槛数量共同执行聚合，而无需透露其秘密。现有的汇总协议是（n，n）阈值方法，其中n代表参与者的总数。如果一个播放器不诚实，则聚合协议不能齐路。在本文中，我们提出了基于阈值的A（t，n）基于阈值的汇总协议，其中t代表播放器的阈值数量。该协议使用Shamir的秘密共享，量子状态，SUM GATE，量子傅里叶变换，盲矩阵和Pauli操作员来效率且安全地汇总秘密。所提出的协议可用于构建复杂的电路[1，2，3，4，5，6，7，8，9，9，10，11，12]，例如电子投票和电子拍卖。
与恶意演员联合学习的安全多方聚集
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，该协议是在两台服务器上构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
将认知发展神经科学融入社会：从青少年教育和社会安全多学科研究项目中吸取的经验教训
将基础科学融入社会，将研究成果转化为日常实践，这带来了一些挑战。成功地将研究项目融入社会需要 (1) 科学家与社会利益相关者之间良好的合作，(2) 具有共同期望和目标的合作伙伴，以及 (3) 投资于清晰的沟通。这里我们描述了一个由荷兰大型联盟开展的综合研究项目，该联盟由神经科学家、心理学家、社会学家、伦理学家、教师、医疗保健专业人员和政策制定者组成，重点是将认知发展神经科学应用于教育和社会安全方面的青年。我们认为，要有效地将认知发展神经科学融入社会，(1) 有必要从项目一开始就投资一个运作良好、多元化和多学科的团队，让社会利益相关者和青年自己参与其中。这有助于建立一个所谓的富有成效的互动网络，从而增加实现长期社会影响的机会。此外，我们建议，要整合知识，(2) 应该采取不同于标准的研究方法。当关注整合时，研究的最终目标不仅仅是更好地了解世界，而且还要干预现实生活中的情况，例如教育或（法医）青少年护理。为了实现这一目标，我们提出了一种方法，其中整合不仅在研究完成后开始，而且在整个项目中都得到考虑。这种方法有助于
利用区块链和安全多方计算实现隐私保护能源存储共享
储能提供了一种有效的转移时间能源需求和供应的方法，这可以在分时电价计划下显著降低成本。尽管储能具有巨大的优势，但目前的储能成本仍然昂贵，这对实际部署构成了重大障碍。提高成本效益的更可行的解决方案是共享储能，例如社区共享、云储能和点对点共享。然而，向外部储能运营商透露私人能源需求数据可能会损害用户隐私，并且容易受到数据滥用和泄露的影响。在本文中，我们探索了一种基于隐私保护区块链和安全多方计算来支持具有隐私保护的储能共享的新方法。我们提出了一种集成解决方案来实现隐私保护的储能共享，这样就可以在不了解个人用户需求的情况下实现储能服务调度和成本分摊。它还支持电网运营商通过区块链进行审计和验证。此外，我们的隐私保护解决方案可以防止大多数不诚实的用户串通作弊，而无需可信的第三方。我们在现实世界的以太坊区块链平台上将我们的解决方案作为智能合约实现，并在本文中提供了实证评估 1 。