加密融资交易数量和资本筹集了2024年,分别为数百万美元)●投资活动是反弹的:总交易数量增长了31%,反弹至2022年2022年峰值投资交易的89%。在各个行业之间的增长不均匀。●但总投资美元大幅落后:总投资美元,而从2023年缓慢的2023年增长了11%,仍然滞后2022年的高峰加密投资增加了61%。●增长阶段加密货币的资金继续下降:尽管交易数量仅下降了6%,但增长阶段投资资本下跌了38%。●投资者的重点仍然放在种子和早期阶段:自加密冬季以来,投资者一直专注于较早的舞台公司。早期交易和早期投资资本的同比增长了37%。●AI和区块链的结合越来越重要:与AI相关的交易占所有交易的8.5%,与所有加密相关的投资资本的所有交易中的8.5%,投资主题的10%:2024年的投资主题显着,在投资活动方面存在明显的差异,而其他人则经历了实质性增长,而其他人则保持着衰落或拒绝:
摘要 — 本文深入探讨了量子计算领域及其彻底改变数据加密方法的潜力。利用 IBM 的 Qiskit 工具,我们研究了旨在加强数据安全性的加密方法。首先,我们阐明了量子计算及其在加密中的关键作用,然后对经典二进制加密和量子加密方法进行了比较分析。该分析包括利用 Qiskit 进行量子加密实现的实际演示,强调了基于量子的加密技术所提供的稳健性和增强的安全性。在整个探索过程中,我们解决了该领域遇到的相关挑战,例如现有量子硬件固有的局限性,同时也概述了未来的发展方向。在本文的结尾,读者将认识到量子计算在塑造加密技术未来格局方面的深远影响。
1- Ramkumar,M.,2014年。对称加密协议。Springer。 2- B.Schneier,应用加密:C,Wiley,Wiley,中的协议,算法和源代码Springer。2- B.Schneier,应用加密:C,Wiley,Wiley,
联合学习(FL)促进了客户在培训共享的机器学习模型的情况下合作,而无需公开各个私人数据。尽管如此,FL仍然容易受到效用和隐私攻击的影响,特别是逃避数据中毒和建模反演攻击,从而损害了系统的效率和数据隐私。现有的范围通常专门针对特定的单一攻击,缺乏普遍性和全面的防守者的观点。为了应对这些挑战,我们介绍了f ederpography d efense(FCD),这是一个统一的单框架,与辩护人的观点保持一致。FCD采用基于行的转座密码加密,并使用秘密钥匙来对抗逃避黑框数据中毒和模型反转攻击。FCD的症结在于将整个学习过程转移到加密的数据空间中,并使用由Kullback-Leibler(KL)差异引导的新型蒸馏损失。此措施比较了本地预审最终的教师模型对正常数据的预测以及本地学生模型对FCD加密形式相同数据的预测的概率分布。通过在此加密空间中工作,FCD消除了服务器上的解密需求,从而导致了计算复杂性。我们证明了FCD的实践可行性,并将其应用于对基准数据集(GTSRB,KBTS,CIFAR10和EMNIST)上的Evasion实用程序攻击。我们进一步扩展了FCD,以抵御CI-FAR100数据集中的Split FL中的模型反转攻击。与第二最佳方法相比,我们在各种攻击和FL设置中进行的实验表明了对效用逃避(影响> 30)和隐私攻击(MSE> 73)的实际可行性和巨大性。
,加密来源存储在档案中并不罕见,而没有被解密。这是一个艰苦的过程,可以解密历史密码,并且通常情况下,使用这些文件的历史学家和档案管理员没有资源来构成对未知密码的密码分析。这一事实可能导致轰动一时的发现,例如玛丽·斯图尔特(Mary Stuart)在法兰西(Lasry等,2023年)中发现未知的信件。对于对历史密码感兴趣的隐性分析师,系统地搜索档案并不总是直接的。然而,借助特定的搜索条目,例如“未经决定的”,“未知的书面”,更有效地通过与经验丰富的档案管理员交谈,可以找到此类文件(Megyesi等,2024)。在基于计算机的工具的协助下,例如De-Crypt Project 1未经封闭的文档提供的工具可以通过(半)自动方式在自己的comperer上进行隐式分析和解密。在这篇简短的论文中,我们介绍了瑞典国家档案馆的加密信件的解密和密码分析,该信件尚未
密码学术语:密码学用于加密的许多方案构成了被称为加密密码分析技术的研究领域,用于解释信息,而不必任何有关附加细节的知识落入了密码分析领域。密码分析是外行人所说的“打破代码”。密码学,加密和密码分析的区域共同称为密码学纯文本,这是原始的可理解信息或数据作为输入中的算法。密码文本这是作为输出产生的炒消息。这取决于明文和秘密键。对于给定消息,两个不同的键将产生两个不同的密码文本。密码文本是一个显然是随机的数据流,而且如下所示,是难以理解的。秘密密钥秘密键也输入了加密算法。密钥是独立于明文和算法的值。该算法将根据当时使用的特定键产生不同的输出。该算法执行的确切替代和转换取决于密钥。加密从明文转换为Cipher文本解密的过程恢复来自密封算法的密码文本恢复明文的过程。加密算法对更替代算法进行了各种替换和转换,这本质上是conviemption Algorithm in Gengryptight Algorithm in excryption Algorithm Run。它采用密码文本和秘密键,并产生原始的明文。
摘要:在现代,密码学被认为是数学和计算机科学的分支,并且与信息安全密切相关。随着互联网的加速进度和数字通信的增加,对加密保护的更强大,更有效的方法的需求变得更加明显。随着计算能力的快速增加,破坏加密算法的潜力也会增加。现代密码学中的这一事实创造了对更强大,更先进的加密算法的需求。现代密码学的一个开发方向是量词后加密图,它可以承受量子计算机的攻击。除了对传统加密技术的潜在威胁外,还可以将人工智能工具与开发和实施加密算法的过程相结合。例如,高级机器学习算法可用于识别加密系统和算法中的潜在漏洞并提高其安全性。随着技术的不断发展,密码学领域正在开发新技术,以使其领先新的威胁。在本文中,探讨了现代密码学的当前成就,并解释了该领域的研究观点。
摘要:数据存储和通信的系统必须是安全的,并且加密算法对此至关重要。在这项工作中,比较了Rivest-Shamir-Adleman(RSA)算法和高级加密标准(AES)方法。我们根据AES和RSA加密算法的数学原理,安全特征,性能特征和实际考虑对AES和RSA加密算法进行了全面比较。我们还讨论了他们在各种情况下的优势和局限性,向信息安全从业者和决策者提供了有见地的信息。通过分析和对比AES和RSA的关键方面,我们旨在为理解这些广泛使用的加密算法做出贡献,并协助为特定的安全要求选择适当的算法。我们讨论了这两种算法之间的数学和算术比较,并在安全性,速度和实施复杂性方面评估它们的性能。我们的分析表明,尽管AE为对称密钥加密提供了更好的性能,但RSA为非对称密钥加密提供了安全的机制。我们还强调,根据应用程序的特定需求,选择正确的加密算法是多么重要。关键字:加密算法,RSA,安全性,速度,实现复杂性,AES。1。简介每天向数百万用户发送到数百万用户的大量数据强调了安全通信渠道的关键作用。随着越来越多的数据被传输并以电子方式保存,确保数据安全性比以往任何时候都重要[10]。加密算法广泛用于在通信和存储系统中保护数据。选择适当的加密算法对于提供足够的安全性并确保特定应用程序的最佳性能至关重要[3]。高级加密标准(AES)和激烈的Shamir-Adleman(RSA)算法是两种最流行的加密方法。RSA使用不对称的密钥加密方法,而AES使用对称键。AES和RSA都有其优势和局限性,并且选择适当的算法需要对其数学,算法和性能方面进行透彻的了解[5]。国家标准技术研究所(NIST)定义了AES算法,以其在软件和硬件实施方面的效率而闻名,使其非常适合具有严格性能要求的应用。但是,与AES相比,RSA技术的加密和解密速度可能较慢。这是因为它基于分解大量数的数学复杂性,这在键分布和身份验证方面提供了鲁棒性。此外,RSA通常用于密钥交换和数字签名,而AE通常用于对称大量数据的对称密钥加密。在本文中,我们根据其数学原理,安全特征,绩效特征和实际考虑对AES和RSA加密算法进行了全面比较。2。国家标准技术研究所(NIST)于1998年创建了它,以扮演数据加密标准(DES)的角色。我们还讨论了他们在各种情况下的优势和局限性,为信息安全领域的决策者和从业者提供了宝贵的见解。通过分析和对比AES和RSA的关键方面,我们旨在为理解这些广泛使用的加密算法做出贡献,并协助为特定的安全要求选择适当的算法。材料和方法提供了一种安全的对称密钥加密算法,该算法提供了一种安全的加密和解密数据的方法,称为高级加密标准(AES)。AES是一个在固定长度数据块上运行的块密码。它使用对称键进行加密和解密,这意味着两个操作都使用相同的密钥。AES支持128、192和256位的关键长度,其安全性取决于密钥长度[1]。AES使用替代 - 帝国网络(SPN)结构,该结构由几轮操作组成。在每个回合中,AES将四个转换应用于输入块:字节替换(Subbytes),行移动(shiftrows),列混合(MixColumns)和键添加(AddRoundKey)[1]。这些转换旨在提供混乱和扩散,这是任何加密算法的重要特性。AE的数学分析重点介绍了SPN结构的特性,例如其关键时间表,扩散和
信息既受外部因素(例如黑客,计算机病毒,盗窃和内部)的危害 - 由于保护不当,缺乏备份副本或丢失包含未保护数据的闪存驱动器而导致数据丢失。对数据的不当保护可能会导致公司声誉丧失,客户的信任或财务损失。由于法院制度的数量,该问题尤其重要,因为个人数据的数量被处理和存储在法院及其独特的特征(句子,命令和原因,定罪,定罪陈述以及受害者或土地登记册的个人详细信息)。它们都构成必须保护的信息,以防止盗窃,损失或改变。在数据丢失的情况下,数据丢失可能会通过可能的外部压力对试验和司法独立性产生负面影响。
