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对医疗保健的零信任？是的。和修剪供应商的负担
医疗设备中挽救生命的创新对于当今的医疗保健至关重要，但它们通常是互联网和攻击者开放的。拥有22,000个IOMT设备和18,000个终点，圣卢克大学健康网络一直在不经常更新的电子表格上跟踪网络资产和设备。另外，供应商将无需任何授权即可将新设备插入网络。他们需要一种准确，可验证的方法来了解其网络上的任何设备在何处，何时何地。输入跨越平台。与Microsoft的安全解决方案套件（包括端点检测和保护技术）无缝和广泛集成。结果？全面的安全套件正在获得获得Hitrust认证的道路，并且是避免违规的Hitrust认证环境中99.4％的一部分。
电网互动式电热存储 (GETS) 空间和水加热
电网互动式电热储存 (GETS) 是一种低成本且非常有效的平衡服务方式。将电网互动式通信和控制与电热储存空间和热水器相结合，就构成了 GETS 系统。这种电网互动式技术可以与标准负载管理系统或其他智能电网信号交互，以提供非常灵敏的调节和有价值的电源管理。考虑到所有利益相关者，GETS 系统的普遍使命是成为精确、可靠、可预测和可验证的“上行”和“下行”可调度负载。GETS 系统可用于减少负载或根据需要存储额外的能量，以帮助管理电力系统，同时平衡消费者、公用事业和电网的需求。为了实现这一目标，GETS 系统：
区块链量子安全加密 - 香港
在我的演讲中，我将讨论区块链生态系统中对量子安全加密方法的新兴需求，因为量子计算对现有的加密算法构成了严重威胁。核心重点是过渡到后量子加密，这可以承受量子攻击。我还将讨论Quantum后安全签名的最新发展，包括它们在隐私保护区块链应用程序中的实施。突出显示了Monash区块链技术中心的重要研究贡献，例如Lattice Ringct和Quantum后可验证的随机功能（VRF），展示了旨在增强区块链系统隐私和安全性的创新。演讲强调采用抗量子抗性方法来确保区块链未来的至关重要。
相互作用费米子模型的量子计算
摘要 相对论费米子场论构成了所有可观测物质的基本描述。最简单的模型为嘈杂的中型量子计算机提供了一个有用的、经典可验证的基准。我们计算了具有四费米子相互作用的狄拉克费米子模型在 1 + 1 时空维度的晶格上的能级。我们采用混合经典量子计算方案来获得该模型中三个空间位置的质量间隙。通过减轻误差，结果与精确的经典计算非常一致。我们的计算扩展到手性对称出现的无质量极限附近，但在这个范围内量子计算的相对误差很大。我们将结果与使用微扰理论的分析计算进行了比较。
评估信息来源的可靠性和信誉
可靠性和信誉是两个相互关联但不同的概念。可靠性是指提供的信息的一致性和可靠性。可靠的来源会随着时间的推移一致地提供准确，最新和可验证的信息。另一方面，信誉与来源的可信度和权威有关。可靠的来源是基于专业知识，声誉和透明度等因素，被认为是值得信赖的。交叉引用多个来源是信息评估的基本原则。而不是依靠单个来源，而是从多个独立来源寻求佐证。不同来源之间的一致性提高了信息的可靠性，并降低了偏见或错误信息的风险。对回声室保持警惕，在没有批判性检查的情况下，在封闭的网络中循环信息。各种观点和矛盾的观点可以丰富您的理解，并帮助您得出更明智的结论[2]。
基于区块链技术Seema Sultana Bhurgri，Najma Imtiaz Ali，Imtiaz
区块链技术的出现（BC）以其分散，不可变和可验证的特征彻底改变了金融格局。区块链技术可以在许多应用程序中部署，但是分散的支付系统（DPS）可以被视为所有其他应用程序中最广泛使用的应用程序。早期分散支付系统的公共性质（例如比特币）导致了隐私挑战，使其容易受到网络犯罪活动的影响，例如勒索软件攻击和非法财务交易。本研究调查了区块链技术采用的各种分散支付系统，并概述了维护用户交易所需的安全要求。本研究的目标包括检查分散系统中的付款交易，确定潜在威胁，提出改进和有效的安全解决方案以及评估个人数据共享机密性。
白皮书：数据驱动的文档管理到Web3和Metaverse
本文概述了DataFilo，这是一个综合框架，用于将传统文档管理系统转换为专为Web3和新兴的元评估设计的分散的，AI驱动的生态系统。当前的系统在处理非结构化数据，缺乏验证机制以及对集中式基础设施的依赖时遭受效率低下的困扰。通过整合用于语义处理的人工智能，用于验证和完整性的区块链以及分散的存储，该框架弥合了传统工作流与Web3和Metaverse应用程序中所需的可互操作，可验证的结构之间的差距。此外，它还探索了将文档衍生的信息货币化为区块链资产的安全机制，从而确保在虚拟环境中的隐私和合规性。
弹性MSM-密码学EPRINT存档-IACR
摘要。零知识证明（ZKP）是一个加密原始的原始性，使卖者能够说服一个陈述是真实的，而无需透露任何其他信息以外的任何其他信息。由于其强大的功能，其最实用的类型，称为零知识简洁的非交互性知识论据（ZKSNARK），已被广泛地部署在各种隐私性的应用程序中，例如加密货币和可验证的计算。尽管最新的zksnarks对于verifier来说是非常有效的，但供个人的计算开销仍然是数量级，而无法在许多应用中保证使用。该开销源于几个耗时的操作，包括大规模矩阵矢量乘法（MUL），数字理论变换（NTT），尤其是构成最大比例的多尺度乘法（MSM）。因此，需要进一步提高效率。