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JE2 4WE CONNEUTABLE MIKE JACKSON主席，EHI面板... 海洋空间计划审查凯文·麦克（Kevin McIlwee）MSC主席... 状态Greffe 审查海洋空间计划匿名
该任务具有挑战性，因为任何计划的行动都认为这些建议是基于准确和平衡的建议。第一个问题响应中概述的情况很复杂。泽西岛是一个小而富裕的岛屿。有时其长寿的决策会导致螺旋成本（也许是医院为例），而另一方面，人们对发展项目的接受过度接受。这可能是理解水平的结果。故事是关于升级铺路板的辩论持续了几个小时，因为委员会中的每个人都对此有所了解。相比之下，建造风电场的决定是通过委员会所需的专业知识的水平，因此可以进行构建风电场的决定。决策的准确性不得受本地化知识的限制。政府需要与高级研究组织更加紧密地合作，并根据科学建议而不是意见或小社区压力采取行动。如何进行咨询和参与，尤其是如何对利益相关者的反馈进行加权以告知MSP。
confmask：通过匿名化启用隐私配置共享
现实世界网络配置在网络管理和研究任务中起着至关重要的作用。虽然有价值，但由于业务和隐私问题，十个数据持有人犹豫不决。现有方法不足以隐藏可以从拓扑和路由路径等配置中推断出的隐式信息。为了解决这个问题，我们提出了Confmask，这是一个新颖的框架，旨在系统地匿名网络托管和配置中的路由路径。我们的方法应对关键隐私，实用性和可扩展性挑战，这是由于不同数据集和复杂的路由协议之间的强烈依赖性而产生的。我们的匿名算法可扩展到大型网络，并有效地降低了匿名风险。更重要的是，它维护着必不可少的网络属性，例如可达性，航向和多路一致性，使其适用于广泛的下游任务。与现有的DataPlane匿名算法（即Nethide）相比，Confmask减少了原始网络和匿名网络之间的75％规范差异。
合规和分散的匿名付款的不可链接政策符合符合策略的签名
隐私的支付系统面临着平衡隐私和问责制的艰巨任务：一方面，用户应该能够私下和匿名交易，另一方面，不应容忍非法活动。找到正确平衡的挑战性问题在于有关可靠隐私的研究的核心，该隐私规定使用加密技术来实施政策执行。当前的最新系统只能执行相当有限的政策，例如支出或交易限制或对单个参与者的主张，但无法制定更复杂的政策，例如，共同评估发送者的私人证书和收件人的私人证书，并以跨境支付为单独支付的情况，只需支付这项付款，而无需付款，请在此期间付款。这严重限制了可以按照法规遵守范围（例如金融行动工作组（FATF）旅行规则）使用降级的虚拟资产的案件，同时保留了强大的隐私功能。我们提出了不可链接的符合策略的签名（UL-PC），这是一种增强的加密原始性，扩展了Badertscher等人的工作。（TCC 21）。我们使用使用Charmcrypto进行的原型进行了严格的定义，正式证明的构造和基准，该原型对PC的可行性提供了第一个见解。不可链接的PC具有以下独特的功能组合：1这是一个增强的签名方案，其中公共密钥以隐私保护的方式编码用户的可验证凭证（从凭证授权获得）。2个签名可以通过将收件人的公共密钥指定为已确定的消息来创建（并在后来公开验证）。只有在签名者的属性𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥时，接收器的属性才能满足某些全局策略𝐹（𝑥𝑥，𝑥），才能创建有效的签名。3签名可以由签名者创建，只是知道收件人的公钥；无需进一步的互动，也没有泄漏信息（超出了政策的有效性）。4一旦获得了凭据，用户就可以生成新的公共钥匙，而无需与凭据互动。通过合并签署交易的行为，以提供对参与参与者遵守复杂政策的保证的行为，但要保留在不参与权威的情况下更改公共钥匙的情况，我们正式地展示了UL-PCS是如何改善Monero或ZCASH等隐私套件的一步。
fantômas：理解面部匿名化可逆性
face图像是可用于识别个人并推断出有关私人信息的丰富信息来源。为了减轻这种隐私风险，匿名化对清晰的图像进行了转换来混淆敏感信息，同时又有一些实用程序。尽管发表了令人印象深刻的主张，但有时不会以令人信服的方法来评估它们。逆转匿名图像以类似于它们的真实输入（甚至可以通过面部识别方法识别）代表了有缺陷的匿名化指标。最近的一些结果确实表明，对于某些方法是可能的。但是，尚不清楚哪种方法是可逆的，以及原因。在本文中，我们对面部匿名化可逆性现象进行了详尽的研究。除其他外，我们发现15个经过测试的面部匿名化中有11个至少部分可逆，并强调重建和反转如何是使逆转成为可能的基本过程。
4.8代理G.P.可持续经济发展部部长有关提高零售，农业和的生产率的南部 JE2 4WE CONNEUTABLE MIKE JACKSON主席，EHI面板... 海洋空间计划审查凯文·麦克（Kevin McIlwee）MSC主席... 状态Greffe 审查海洋空间计划匿名
生产力是未来经济计划的核心。我的部门目前正在2024年期间为每个部门开发部门的生产力审查。这包括对当前水平和趋势的分析，以及最有可能影响相关部门的重点领域。在完成此操作之前，不可能确切地说出哪些措施将得到优先级。，但我可以说我们正在与泽西岛的业务紧密合作，作为政府的长度组织，在多个部门提供直接的业务支持。这具有特定的生产力工作流程。这包括诸如生产力周之类的要素，专注于提高认识以及提高业务生产力的实际方法；一项年度生产力调查，即生产力圈，企业相互学习，业务改进和领导增长计划，并通过生产力支持计划为个人企业提供支持。
安全消息传递的匿名投诉聚合
私人消息平台为窃听窃听提供了强有力的保护，但恶意用户可以使用隐私来掩盖滥用和错误信息。试图确定私人平台上错误信息的来源，研究人员提出了探测用户报告消息来源（CCS '19，'21）的机制。不幸的是，初始提案考虑的威胁模型允许单个用户妥协另一个用户的效率，该用户的合法内容报告用户不喜欢。最近的工作试图通过要求阈值数量的用户报告消息来确定其起源（NDSS '22）来减轻这种副作用。但是，最先进的计划需要引入新的概率数据结构，并且仅实现“模糊”阈值保证。更重要的是，可以识别出未报告消息的来源的误报。本文介绍了一种新的阈值源跟踪技术，该技术允许私人消息平台在第三方主持人的合作下，以使用精确阈值和没有误报的阈值报告方案操作阈值报告方案。与先前的工作不同，我们的技术不需要修改标准源跟踪方案的消息传递过程，仅影响滥用报告程序，并且不需要调整概率数据结构。
通过匿名审核
区块链技术在物联网（IoT）环境中的集成是确保安全安全和增强隐私的革命性步骤。本文深入研究了与确保基于区块链的物联网系统相关的独特挑战和解决方案，并特别关注匿名的副本来增强隐私和安全性。我们提出了一个新颖的框架，将区块链的分散性质与针对物联网上下文量身定制的高级安全协议相结合。我们方法的核心是在审核过程中实施匿名技术，确保用户隐私，同时确定区块链交易的完整性和透明度。我们概述了物联网环境中区块链的体系结构，强调了所采用的工作流程和特定的安全机制。此外，我们引入了一个安全协议，该协议集成了隐私增强工具和匿名审核方法，包括使用高级加密技术来匿名。本研究还包括对我们提出的框架与域中现有模型的比较分析。我们的工作旨在提供全面的蓝图，以增强基于区块链的物联网环境中的安全性和隐私，为更安全和私人的数字生态系统铺平了道路。
收到2024年2月2日，修订：2024年2月10日，接受：2024年2月20日，在线发布：2024年2月27日，审稿人：匿名同行评审引用：Singh
摘要 - 供应链中数字化转型的出现预示着效率，创新和韧性的新时代。本文探讨了在供应链管理中，探讨了数字技术（例如物联网（IoT），人工智能（AI），区块链和云计算）的多方面影响。通过对当前文献的全面审查，我们确定了数字化转型带来的挑战和机会，强调了克服基础设施约束，技能差距和安全问题的重要性，以利用这些技术的全部潜力。此外，我们深入研究了道德上的考虑和社会影响，强调了数字时代可持续和负责任实践的当务之急。本文还预测了未来的方向和新兴技术，强调了供应链的需求，以适应并利用这些进步，以实现可持续增长和竞争优势。我们的分析得出的结论是，尽管数字化转型提出了重大挑战，但它还为供应链变得更加敏捷，透明和以客户为中心提供了无与伦比的机会。数字技术的成功整合不仅提高了运营效率，还可以推动创新，促进可持续性并增强针对全球破坏的弹性。本文为供应链中数字化转型的持续论述做出了贡献，为学者，从业者和决策者提供了有关这项数字革命的复杂性的见解。关键字：数字化转型，供应链管理，物联网（IoT），人工智能（AI），区块链技术，云计算，运营效率，创新，可持续性，道德考虑，社会影响，新兴技术，竞争优势，竞争优势，韧性，弹性，弹性，未来方向。
安全增强的轻量级和匿名的用户身份验证方案，用于基于物联网的医疗保健
I.医学互联网（IOMT）是医疗设备和应用程序的收敛，可以使用网络技术连接到医疗保健信息技术系统[1]。过去几年中，IOMT的发展是由医疗保健领域中无线医疗传感器网络（WMSN）广泛使用的驱动。过去几年中，WMSN在医疗保健领域广泛使用了IOMT的发展[2]。在这样的情况下，将各种复杂的传感器设备放置在患者中，以收集和监视其生理参数，而不会损害其舒适性并将数据无线传输到医生的手持设备，例如平板电脑，智能手机和其他设备。基于这些数据，医生可以更全面地评估患者的健康状况。尽管收集了所有数据
数据匿名用于隐私性的大语言模型在呼叫成绩单上微调
大型语言模型（LLMS）功能的最新进展（Devlin等人，2019年；布朗等人。，2020年； Zhao等。，2023年），导致了他们广泛的收养，作为工业和学术NLP各种任务的基础（Bom- Masani等人。，2021）。在数十亿和数十亿的参数计数中，这些模型需要大量的数据才能进行训练和微调（Hoffmann等人。，2022）。同时，这种过度分析能够记忆和潜在的LLMS训练数据的泄漏或提取（Biderman等人，2023; Carlini等。，2023; Hartmann等。，2023）。综上所述，LLMS所需的培训数据和记忆能力提出了实质性问题（Li等人，2023）。这种风险更加复杂，因为LLM与所有监督学习者一样，在具有与培训数据相似的分布的测试集上表现最好。因此，寻求部署实际上有效的LLM的组织必须使用反映其部署分布的数据，并使用特定的，敏感的数据（例如医疗记录或通话记录），导致绩效提高，但相应地