Maya 通过向 Bharat 发送密钥来启动消息。密钥是一串沿一个方向传播的光子。每个光子代表一个数据位——0 或 1。但是,除了线性传播之外,这些光子还以某种方式振荡或振动。因此,在发送者 Maya 启动消息之前,光子会穿过偏振器。偏振器是一种过滤器,它使某些光子以相同的振动通过,而让其他光子以改变的振动状态通过。偏振状态可以是垂直(1 位)、水平(0 位)、45 度右(1 位)或 45 度左(0 位)。传输具有代表单个位(0 或 1)的两种偏振中的一种,无论她使用哪种方案。光子现在通过光纤从偏振器向接收器 Bharat 传播。这个过程
1. 简介 让我们考虑一个涉及消息传递系统的示例,每当一个用户向另一个用户发送消息时,例如用户 1 向用户 2 发送消息,该消息就会存储在用户 2 的数据库中。执行此操作后,需要执行几个任务: 通知用户 2。 如果用户 2 在过去 24 小时内未阅读消息,则向用户 2 发送电子邮件。 更新分析中的相关指标。 但是,我们不希望消息的发送者等待这些任务完成。 此外,如果上述任何任务失败,都不应意味着消息本身未能成功发送。 我们如何才能立即取得成功? 为了满足这些要求,我们使用持久队列。 持久队列是持久的,这意味着数据被写入硬盘以确保不会丢失。 持久队列在称为 pub-sub(发布订阅)的模型上工作,例如 apache Kafka。 Kafka 在内部使用 Zookeeper,Zookeeper 为
ICS 和 PLC 本质上是不安全的,因为它们在设计时就假设其网络在假定信任的时代是孤立的。OT 创建者没有预见到需要远程访问 OT 环境。保护 OT 的第一个挑战始于 PLC。大多数部署的 PLC 都没有遵循任何零信任方法;相反,它们遵循假定信任的理念。例如,当 PLC 从连接到 PLC 的同一网络上的其他地方收到消息,并且该消息的格式符合 PLC 期望看到的协议时,大多数 PLC 会假设该消息是合法的并简单地遵循命令。PLC 将打开设备。PCL 将关闭设备。PLC 将自行重置为出厂基线。PLC 不会通过以下问题来验证消息发送者的真实性或授权:您是谁?您有权命令我吗?这是一个安全的加密通道吗?
摘要 人类大脑是我们进行交流的主要生物器官。大脑既是信息的发送者,又是信息的接收者,是我们与他人交流和互动的基本能力的基础。因此,传播学者可以通过研究大脑来更全面地了解传播现象。我们撰写本文的目的是通过以下方式向传播学者推广神经科学研究:(1)我们提供从神经角度研究传播的基本原理。(2)我们描述神经科学方法所带来的各种优势和挑战。(3)我们描述了传播学者进入该领域的三个不同的方法切入点。具体来说,我们说明了如何将神经科学测量作为因变量、介质或预测因子纳入传播研究中。然后,我们以前瞻性的视角结束了本文,展望了测量、分析和理论的未来发展,我们预计这些发展将对传播科学产生深远的影响。
未来的交通系统高度依赖其交通工具(如车辆和飞机)提供的空间信息的完整性。在关键应用中(例如防撞),篡改这些数据可能会导致危及生命的情况。因此,安全地验证这些信息对于这些系统的安全至关重要。虽然在位置的安全验证方面有大量的工作,但节点的移动在文献中却很少受到关注。本文提出了一种新方法,可以安全地验证移动发送者在所有维度(即位置、速度和方向)的空间运动。我们的方案使用来自不同位置的多普勒频移测量来验证证明者的运动。我们为该方案的安全性提供了正式证明,并证明了其对空中交通通信的适用性。我们的结果表明,在当前运行的系统中,可以以零错误率可靠地验证飞机的运动。
当客户端向服务器发送请求时,他们会就加密算法达成一致,并通过 TLS(传输层安全性)交换安全参数,以确保安全通信。这样做是为了确保 CIA 三要素,即机密性、完整性和身份验证。机密性是为了确保对手无法窃听客户端和服务器之间交换的消息。完整性是为了防止对手更改原始消息。身份验证是为了验证发送者的身份。根据 Kerckhoff 原理,所有加密算法都是公开的,只有它们的密钥是私有的。假设 A 想要向 B 发送一条消息 m 。首先,A 和 B 将使用密钥交换机制(稍后将详细讨论)来共享对称密钥 k enc (加密密钥)和 k auth (身份验证密钥)。然后 A 将使用对称加密算法,
去中心化金融,简称“DeFi”,是指由以太坊、Avalanche、Solana、Cardano 和其他第 1 层区块链协议支持的点对点金融,有别于中心化金融(“CeFi”)或传统金融(“TradFi”),在传统金融中,买家和卖家、支付发送者和接收者都依赖于银行、券商、托管人和清算公司等可信中介机构。DeFi 应用用户将资产“自行保管”在自己的钱包中,并受私钥保护。通过消除对可信中介机构的需求,DeFi 应用大幅提高了金融交易的速度并降低了交易成本。由于开源区块链区块对所有人都是可见的,因此 DeFi 还提高了交易以及由此产生的资产和负债状况的透明度。
• 态度 • 偏见 • 歧视 • 刻板印象 c. 语言障碍 2.1.3 区分主观信息和客观信息。 2.1.4 使用发送者-消息-接收者反馈模型解释沟通过程的要素。 2.1.5 修改沟通方式以满足患者/客户的需求并适合具体情况。 2.1.6 描述在心理社会发展的各个阶段与患者的适当互动。 2.2 医学术语 2.2.1 使用常见的词根、前缀和后缀来传达信息。 2.2.2 解释常见的医学缩写来传达信息。 2.3 书面沟通技巧 2.3.1 使用适当的书面和电子沟通元素(拼写、语法和格式)。 2.3.2 准备技术和信息写作的例子。 2.3.3 展示在工作环境中正确使用数字通信,例如电子邮件、文本和社交媒体。
量子控制隐形传态是在第三方监督下进行的量子态传输。本文给出了一种任意两量子比特量子控制隐形传态方案的理论和实验结果,其中发送者Alice只需要进行两次贝尔态测量,而接收者Bob可以在监督者Charlie的控制下进行适当的幺正运算来重建任意两量子比特态。在IBM量子体验平台上验证了该方案的运行过程,并通过量子态层析成像进一步检查了传输量子态的准确性。同时,利用理论密度矩阵和实验密度矩阵获得了良好的保真度。引入光子态序列,分析了该方案可能遭受的拦截-替换-重发、拦截-测量-重发和纠缠-测量-重发攻击。结果证明了该方案是高度安全的。
为了安全地传递信息,信息的发送者和接收者需要拥有一个共享的密钥。量子密钥分发 (QKD) 是一种为此而提出的方案,它利用了量子力学定律。用户 Alice 和 Bob 通过量子信道以纠缠量子比特的形式交换量子信息,并通过经典信道交换测量信息。成功的 QKD 算法将确保当窃听者可以访问量子和经典信息信道时,他们无法推断出密钥,并且会被密钥生成器检测到。本文将介绍量子密钥分发,并解释使用纠缠贝尔态实现的 QKD 算法的模拟。将提出的 T22 协议与更常见的 BB84 QKD 协议进行了比较。结果表明,使用 T22 协议生成长度为 m 位的密钥所需的时间是 BB84 的 3 倍,但 T22 协议的安全性是 BB84 的 6 倍。