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机密的前沿：美国国家安全局的研究 国家安全局 No Such Podcast 第 5 集 Gil：研究的影响能够帮助美国国家安全局执行其任务。我们有近 600 名科学家在实际从事研究，这不仅使我们能够进行内部研究，而且还能与学术界和业界的佼佼者合作。
Gil：事实上，它不仅是最大的，而且可以说是最古老的。它的起源可以追溯到 1917 年，当时成立了陆军密码局。战后，它位于曼哈顿，主要由民间管理。因此，研究的初始阶段都围绕数学和密码分析研究。数学用于编码信号，然后密码分析就是解码的方法。两者都是 NSA 所做的两件大事。但就更广泛的研究组合而言，超出数学范畴的研究组合是在 NSA 于 1952 年成立仅 18 个月后出现的，当时 NSA 顾问委员会说：“嘿，你们太封闭了。你们需要一个研究机构，从事非机密工作，并且远离主校区，在开放的环境中与行业和学术界互动。”因此，1956 年，物理科学实验室在学院公园成立。所以它位于马里兰大学校园内。它有几个不同的地点，其中一个现在是星巴克。但它有几个地点，现在在校园内。这实际上是一个专门研究组织的起源。从那时起，它就与 NSA 的广泛使命保持一致。我们进行科学研究以支持该任务，但研究是针对该任务的。因此，它并不涉及所有科学领域，而是涉及非常精选的领域。关于我们为何如此庞大的研究团队，另一个需要记住的重要因素是冷战时期发生的事情
通过表示本地功能和全局空间上下文
摘要 - LiDar-Camera校准在自主驾驶中起着至关重要的作用。然而，操作诱导的因素（例如物理振动和温度变化）降低了部署前校准精度，从而导致了环境感知性能恶化。最近的重新校准方法通过利用LiDAR和相机的相对属性，在没有目标板的情况下实现了在线校准。尽管如此，我们还是为LIDAR-CAMERA在线校准提供了一个新颖的框架，该框架采用了变压器网络来学习相机与激光雷达传感器之间的重要相互作用。此外，我们的新型框架设计通过利用两个传感器之间的对应点信息来促进有效的校准。这允许利用全球空间上下文，并通过整合跨模态的信息来实现高性能。实验结果表明，与最先进的基准相比，我们的方法证明了表现出色的性能。
具有全局费米子对称性的砖墙量子电路
量子信息和量子多体物理学的一个特别有趣的接口是研究量子电路，它代表量子粒子或材料物理学中系统的（幺正）时间演化。这些电路最基本的形式是“砖墙”电路，其属性由代表墙上一块砖的 2 量子比特门的选择决定。这种类型的研究通常选择两种极端选择之一：要么假设随机选择 2 量子比特幺正（[ 1 ] 及其参考文献），要么相反，选择一个结构化的 2 量子比特门，从而对幺正砖墙 (UBW) 电路进行一定程度的分析控制。事实上，如果将 2 量子比特门选为满足杨-巴克斯特恒等式的所谓 R 矩阵，则可以安排相应的 UBW 电路，使其作为算子与大量守恒电荷进行交换。请参阅 [ 2 – 4 ]，其中提出并分析了此过程；[ 5 – 7 ]，其中研究了此类电路以及与“可积 trotterization”相关的一系列物理现象。参考文献 [ 8 ] 特别将这些想法应用于 XXX 可积自旋 1/2 海森堡磁体的 R 矩阵，并分析了其守恒电荷，包括解析分析和量子计算硬件上的实现。我们指出了利用类似概念的其他实验 [ 9 , 10 ]。
经典模型中参数不确定性的全局灵敏度分析
抽象的土地表面模型（LSM）已成为理解陆地生物圈在全球气候系统中的作用必不可少的。然而，LSM在模型中繁殖观察到的碳，水和能量通量的能力差异很大。这些缺陷中的一些可以归因于参数不再危险。全局灵敏度分析（GSA）量化了由模型输入中的不确定性引起的模型输出不确定性。我们的研究首次进行了加拿大陆地表面方案的GSA，包括生物地球化学周期（经典）模型。专注于潮湿的热带地区的站点，我们评估了该模型对各种生态系统变量的敏感性（总共17个）。考虑到总共90个参数，我们使用每个输出变量的定性Morris方法确定了前五名最有影响力的参数。然后使用定量SOBOL方法分析这些有影响力的参数。分析表明，最大羧化速率参数对所考虑的几乎所有输出变量具有最大的影响。最大羧化速率的影响部分受冠层灭绝系数的un不平化调节。这项研究的结果将指导未来的努力，以更有效地优化模型的性能，重点关注90个参数的一小部分。
文字记录，“美国国家安全局的女性：密码制定者和破译者”
美国国家安全局《No Such Podcast》第 4 集“美国国家安全局的女性：密码制定者和破译者”文字记录 [音乐] [Jen]：密码学已有数千年历史。如果你有理由把它写下来，那么你就有理由把它保密。[Amy]：我们编写密码来保护美国政府通信不被那些想要监听的人窃听。我们还会破译对手使用的密码，并拦截他们的通信。[Jen]：自美国建国以来，女性就开始涉足密码学，可以追溯到独立战争时期。其中最主要的是伊丽莎白·史密斯·弗里德曼。在纸笔密码分析方面，她两次破解了德国密码机 Enigma 的线路。[音乐 - 介绍] [Christy]：欢迎收听美国国家安全局《No Such Podcast》。我是主持人之一，Christy，和我一起主持节目的还有我的联合主持人[John]：约翰。 [克里斯蒂]：今天，我们来谈谈密码学，以及美国国家安全局制定和破译密码的历史，重点关注那些多年来一直保护国家安全的女性。今天，我们邀请到了美国国家密码博物馆的教育主任珍妮。艾米是美国国家安全局密码分析部门的负责人。欢迎大家，感谢你们的到来。[艾米]：感谢你们的邀请。[珍妮]：谢谢。[克里斯蒂]：珍妮，我想先介绍一下背景，可以吗？[珍妮]：我从 1986 年开始在国家安全局工作。其中 25 年，我在国家密码博物馆工作，重点关注那些参与密码学研究的女性。[克里斯蒂]：太棒了，艾米。[艾米]：大家好，我在国家安全局工作了 20 多年。我最初是一名数学家，从那时起，我就一直是这里数学界的一员。 [Christy]：好的，艾米，我们先从你开始。什么是密码学？[Amy]：密码学是一种保护通信安全的做法，这样其他人就无法读取它们。这是通过制作代码和密钥来实现的。因此，代码是一种将原始信息更改为另一种格式的方法，除非您拥有正确的信息，否则无法解码。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
精准度与泛化度的结合：通过预训练的 DenseNet 结合全局平均池化和超参数调整来增强脑肿瘤分类
脑肿瘤死亡率高，治疗选择有限，是全球重大健康问题。这些肿瘤是由脑内细胞异常生长引起的，大小和形状各异，因此，对于医疗专业人员来说，通过磁共振成像 (MRI) 扫描手动检测它们是一项主观且具有挑战性的任务，因此需要自动化解决方案。本研究探讨了深度学习（特别是 DenseNet 架构）自动化脑肿瘤分类的潜力，旨在提高临床应用的准确性和通用性。我们利用了 Figshare 脑肿瘤数据集，该数据集包含 233 名患者的 3,064 张 T1 加权增强 MRI 图像，这些患者患有三种常见肿瘤类型：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。使用来自 ImageNet 的迁移学习评估了四种预训练的深度学习模型——ResNet、EfficientNet、MobileNet 和 DenseNet。DenseNet 实现了最高的测试集准确率 96%，优于 ResNet（91%）、EfficientNet（91%）和 MobileNet（93%）。因此，我们专注于提高 DenseNet 的性能，同时将其视为基础模型。为了增强基础 DenseNet 模型的通用性，我们实施了一种微调方法，该方法采用了正则化技术，包括数据增强、dropout、批量归一化和全局平均池化，并结合了超参数优化。这种增强的 DenseNet 模型实现了 97.1% 的准确率。我们的研究结果证明了 DenseNet 结合迁移学习和微调对脑肿瘤分类的有效性，凸显了其在临床环境中提高诊断准确性和可靠性的潜力。
全局 - 外向 - 示威> pdf
该全球前景的执行摘要包括埃克森美孚公司（Exxon Mobil Corporation）对历史水平和挑战性主题的预测的内部估计，例如基于内部数据和分析以及来自包括国际能源机构在内的许多外部来源的公开信息，诸如能源需求，供应和趋势等诸如2050年的能源需求，供应和趋势。与埃克森美孚（Exxonmobil）的分析分开，我们讨论了许多第三方方案，例如气候变化间的政府间小组，可能低于2°C和国际能源机构情景。本报告中讨论的第三方方案反映了其各自作者而不是埃克森美孚的建模假设和输出，而在此处的使用和包含在这里并不是埃克森美孚对其结果，可能性或概率的认可。在展望和报告上进行的工作是在2023年和2024年进行的。该报告包含前瞻性陈述，包括预测，目标，期望，估计和未来行为的假设。展望于2024年8月出版。埃克森美孚（Exxonmobil）不承担任何义务在未来日期更新这些陈述或材料，并且该材料的未来分配或以我们网站上以存档形式的持续可用性不应被视为构成对未来日期的更新或重新确认此材料。未经埃克森美孚公司许可，不应使用或复制此材料。保留所有权利。实际未来条件和结果（包括能源需求，能源供应，能源需求和供应的增长，新技术的影响，跨来源，经济部门和地理区域的相对组合，能源和能源的进口和出口，进口和出口，排放和减少排放的计划的进口和出口）可能会在实质上差异，因为经济状况的变化，供应新技术的变化，发展的能力，发展成本的发展，发展的能力，发展的能力，发展的能力，开发了不足政治事件，人口变化和移民模式，贸易模式，全球，地区或国家授权的发展和执行，消费者偏好的变化以及本文中讨论的其他因素以及我们网站上网站www.exxonmobil.com的投资者部分的“影响未来结果的因素”。
逃避路线监视的全局BGP攻击
随着综合边界门户原始网关（BGP）安全措施的部署仍在进行中，BGP监控在保护互联网免受路由攻击方面继续发挥关键作用。从根本上讲，监视涉及遵守BGP供稿，以检测可疑公告并采取防御行动。但是，BGP监视首先依靠看到恶意的BGP公告！在本文中，我们开发了一种新颖的攻击，可以将自己隐藏在我们在影响整个互联网时测试的所有最先进的BGP监视系统中。该攻击涉及启动一个子示例劫持劫持，并附加了RFC指定的NO_EXPORT COMINITY，以防止网络使用安装的恶意路线将路线发送到BGP监视系统的网络。我们研究了四个层网络上这种攻击的生存能力，发现我们研究的所有网络都容易受到攻击。最后，我们提出了一种缓解措施，可显着改善BGP监测生态系统的鲁棒性。我们的论文旨在提高对这个问题的认识，并向提供者提供指导，以防止此类攻击。