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World File Search System加密
最后院子：高速加密的基础端到端验证
美国加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学医学院神经外科系（M. Lim）；瑞士苏黎世大学医院和苏黎世大学神经和脑肿瘤中心系（M.W. ） ）; SorbonneUniversité，研究所 - 帕里斯脑研究所 - ICM，Inserm，CNRS，AP-HP，HôpitalUniversitaireLaPitiéSalpêtrière，Paris，Paris，Paris，France（A.I. ） ）;德国法兰克福歌德大学法兰克福癌症研究所（J.S. ） ）;德国法兰克福歌德大学医院神经机学研究所（J.S. ） ）;分子神经肿瘤学单位，神经学研究所C. Besta，意大利米兰（G.F.）；俄亥俄州立大学综合癌症中心转化治疗计划，美国俄亥俄州哥伦布（R.R.R. ）;美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院医学系（G.A. ） ）;耶鲁大学医学院神经病学系，美国康涅狄格州纽黑文市（J.B.，A.O。 ）;美国加利福尼亚州旧金山的加利福尼亚大学神经病学和神经外科系（J.W.T. ） ）;神经肿瘤学部，Lyon Hospices De Lyon，Synatac团队，Inserm u1314/CNRS UMR 5284，LYON UNIONITITURE CLAUDE BERNARD LYON 1，LYON 1，LYON，LYON，法国（J.H.美国加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学医学院神经外科系（M. Lim）；瑞士苏黎世大学医院和苏黎世大学神经和脑肿瘤中心系（M.W.）; SorbonneUniversité，研究所 - 帕里斯脑研究所 - ICM，Inserm，CNRS，AP-HP，HôpitalUniversitaireLaPitiéSalpêtrière，Paris，Paris，Paris，France（A.I.）;德国法兰克福歌德大学法兰克福癌症研究所（J.S.）;德国法兰克福歌德大学医院神经机学研究所（J.S.）;分子神经肿瘤学单位，神经学研究所C. Besta，意大利米兰（G.F.）；俄亥俄州立大学综合癌症中心转化治疗计划，美国俄亥俄州哥伦布（R.R.R.）;美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院医学系（G.A.）;耶鲁大学医学院神经病学系，美国康涅狄格州纽黑文市（J.B.，A.O。）;美国加利福尼亚州旧金山的加利福尼亚大学神经病学和神经外科系（J.W.T.）;神经肿瘤学部，Lyon Hospices De Lyon，Synatac团队，Inserm u1314/CNRS UMR 5284，LYON UNIONITITURE CLAUDE BERNARD LYON 1，LYON 1，LYON，LYON，法国（J.H.）;加拿大魁北克蒙特利尔蒙特利尔大学蒙特利尔神经学院医院脑肿瘤研究中心神经病学系（K.P.）;荷兰乌得勒支大学乌得勒支大学医学肿瘤学（F.D.V.）;日本Ishikawa Kanazawa大学神经外科系（M.K.）;海德堡大学神经病学诊所，德国海德堡国家肿瘤疾病中心（A.W.）;美国北卡罗来纳州夏洛特市莱文癌症研究所的神经肿瘤科（A.S.）；南佛罗里达大学莫菲特癌症中心，美国佛罗里达州坦帕市（S.S.）；美国纽约，纽约，纽约，纪念斯隆·凯特林癌症中心神经和人类肿瘤学和发病机理计划（I.K.M.，A.O。）;布里斯托尔·迈尔斯·斯奎布（Bristol Myers Squibb），美国新泽西州普林斯顿（M.R.，R.S.，D.W.）; Syneos Health，美国北卡罗来纳州莫里斯维尔（M. Lee）；美国马萨诸塞州波士顿市Dana-Farber/Harvard Cancer Center的神经肿瘤学中心（D.A.R.）
Quantum加密术：强大和安全的HW Design
摘要 - Post-Quantum密码学（PQC）将很快成为许多未来系统的标准。随着量子计算机的出现，所有基于传统不对称加密（例如RSA，ECC）的加密通信将变得不安全。定义PQC标准是快速速度进行的过程，涉及新的和很大程度上未开发的加密原语。因此，PQC算法的硬件实现的设计仍在研究中。在本文中，我们介绍了PQC的基础知识，重点是基于晶格的密码及其硬件安全问题，即侧通道和基于故障的攻击。然后，我们专注于基于同一的密码学和Sike算法。我们根据瞬态断层的电磁注入来强调通过表现出耐断层设计选择的重要性，以此为目标。最后，我们展示了一个有趣的想法，从观察到某些PQC算法具有内在的概率行为。我们认为，这种特征是一个明显的机会，它为将近似（或不精确）计算应用于PQC加密的实施铺平了道路。
多授权功能加密与标准假设的有界碰撞∗
多权利功能加密（MA -FE）[Chase，TCC'07; Lewko-Waters，Eurocrypt'11； Brakererski等人，ITCS'17]是对功能加密（FE）的普遍概括，其中心目标是将信任假设从单个中心信任的关键权威转移到一组多个独立和非相互作用的关键机构。在过去的几十年中，我们看到了从各种假设和各种安全性水平的FE支持不同功能类别的新设计和构造方面的巨大进步。不幸的是，在多权设置中尚未复制同样的情况。当前的MA-Fe设计范围是相当有限的，其正面结果仅因（全部或全部）属性功能而闻名，或者需要通用代码混淆的全部功能。Brakerski等人提供的含义可以部分解释MA-FE中的最新技术。（ITCS'17）。表明，即使只有在有限的收集模型中安全的磁盘方案才能安全，即使MA -FE方案才能安全，即使在界限模型中，每个机构最多都会损坏了通用的混淆方案。在这项工作中，我们重新审视了Ma -fe的问题，并表明从Ma -Fe到混淆的现有含义并不紧张。我们提供了新的方法来设计MA -FE，用于简单和最小的加密假设的电路。我们的主要贡献总结为
SAS 9.4中的加密，第六版
美国政府许可权；权利限制：该软件及其文档是以私人费用开发的商业计算机软件，并获得了美国政府的限制权。美国政府对软件的使用，重复或披露该协议的许可条款，根据适用的范围，远于12.212，DFAR 227.7202-1（a），DFAR 227.7202-3（a），以及DFAR 227.7202-4，以及限制了限制的范围，规定了限制的范围7。 2007）。如果远52.227-19适用，则该规定作为该条款（c）的通知，并且不需要将其他通知固定在软件或文档上。政府在软件和文件中的权利仅应为本协议中规定的权利。
Moiré材料和超导性 量子卫星 加密货币和区块链 不断发展的战争和对印度国防转型的需求 1737229584.pdf
它将在印度和国际上建立基于卫星的安全量子通信。NQM将支持2000 km的城市间量子键分布并开发多节点量子网络。它还专注于为精确应用创建原子时钟。意义：NQM旨在使印度成为量子技术的全球领导者，超过了当前系统以外的高级功能的经典物理限制。国家优先事项：NQM与印度数字印度，Skill India，India创业和自力更生的印度等国家优先事项保持一致并支持国家优先事项。实施：任务将与顶级学术和国家研发学院合作建立四个主题枢纽。这些枢纽将集中于量子计算，量子通信，量子传感与计量学以及量子材料和设备。
rmonocypher：使用强现代密码学易于加密R对象
光生物包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 a.illuminant.spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 A2T。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>11吸光度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12吸收。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 add_attr2tb。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。18 AFR2T。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21 Any2t。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23 as.calibration_mspct。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。18 AFR2T。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 Any2t。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 as.calibration_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 as.calibration_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 as.chroma_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 as.chroma_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 as.cps_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 AS.CPS_SPCT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 as.filter_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 as.filter_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 as.generic_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 as.generic_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 as.matrix-mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 AS.Object_MSPCT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 as.Object_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 as.raw_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 AS.RAW_SPCT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 as.reflector_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 as.reflector_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 as.Response_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 as.Response_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 as.solute_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 as.solute_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 as.source_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 as.source_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 as_energy。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 as_quantum。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 AS_QUANTUM_MOL。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55平均_spct。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5655 AS_QUANTUM_MOL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55平均_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56
分层加密签名映射勒索软件分类：一种结构分解方法
摘要 - 基于吸附的网络威胁继续发展，利用越来越复杂的加密技术来逃避检测并在受损的系统中持续存在。旨在分析结构加密特性的层次分类框架提供了一种新颖的方法，可将恶意加密与合法的加密操作区分开。通过系统地分解加密工作，分类方法会增强识别跨二经域威胁变体的不同模式的能力，从而降低了对经常不受快速突变威胁的预定签名的依赖。该研究研究了密码学特征映射如何促进分类精度的提高，突出了熵，钥匙交换机制和算法依赖性在区分有害加密活动中的作用。通过实验验证，该框架在多个攻击家族中表现出高度的精度，超过了调用分类技术，同时保持了适合大规模网络安全应用的计算效率。分层的结构分析进一步增强了法医调查，使安全分析师能够解剖加密工作流程，以追踪攻击起源并确定跨不同运动的共同点。该方法论加强了主动的威胁减轻工作，提供了可扩展且适应性的解决方案，该解决方案既是已知和新兴加密的网络威胁。比较评估说明了结构分解在减轻假阳性和负面因素方面的优势，从而增强了在实际安全环境中加密签名分类的可靠性。
使用加密资产的简单有效的投资组合结构
尽管加密货币和常规资产回报之间有记录的差异，但一些作者认为，这两个资产类别在根本上是相似的，即使加密资产的回报率和波动率更高，也有7个类别。我们同意这一观点。在本说明中，我们展示了一种使用风险分配框架 - 构建传统和加密资产投资组合的简单方法，（希望）揭穿了这样的想法，即新颖和综合机器学习方法对于管理包括加密资产在内的投资组合是必要的。基于风险分配方法的后期测试，我们提出了一种更简单的投资组合构建方法，让人联想到传统的60/40股票/债券拆分，该方法由90/10的传统和加密货币资产组成，随后是动态（时变）稀释的现金，以实现给定的Ex-ex-ante-ante风险。我们将此简单的投资组合称为DD90/10。
基于自动编码器-CNN-GAN算法制定加密货币交易策略
摘要 - 该纸张利用机器学习算法来预测和分析财务时间序列。该过程始于一个deno的自动编码器，以从主合同价格数据中滤除随机噪声波动。然后，一维卷积会降低过滤数据的维度并提取关键信息。被过滤和降低的价格数据被馈送到GAN网络中，其输出作为完全连接的网络的输入。通过交叉验证，训练了模型以捕获价格波动之前的功能。该模型预测了实时价格序列的重大价格变化的可能性和方向，将交易置于高预测准确性的时刻。经验结果表明，使用自动编码器和卷积来过滤和DENOSIS财务数据，结合gan，实现一定程度的预测性能，验证了机器学习算法的能力，以发现财务序列中的基本模式。