XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System同态
使用同构加密
想象您正在接近一扇门，并且它会自动解锁，而又不知道您是谁？在学位项目中，我们探讨了这是否可行，哪些技术功能允许用户以安全且隐私的方式进行身份验证。随着我们的世界越来越多地数字化，保护用户个人信息的安全系统的需求也会增加。我的学位项目名为“使用HO-MOROMORPHIC加密”在IoT设备中保存生物识别身份验证的隐私权，重点是探索如何使用加密来创建一种新型的身份验证系统，既安全又可以整合用户的隐私。加密技术是革命性的，您可以在数据以加密形式的同时实际进行计算。听起来太好了，无法实现...但是这怎么可能？该技术称为同性鱼加密，其名称来自古希腊。它被翻译成“同性恋”相同和“变形”形式或结构。因此，即使以加密形式，数据也保持其结构。同态加密是开创性的技术，它可以对加密数据进行操作而无需解码。这意味着可以处理诸如个人数字或生物识别信息之类的敏感信息，而无需任何未访问实际数据的人。新的加密技术正在不断发展，并为各种用户案例和应用程序选项打开了大门。加密技术有各种实现。ckks是一种实现，并且针对实数的计算进行了优化，当我们从面部识别模型中获取生物识别信息时，它非常适合我们。该研究的结果表明，这种方法不仅提高了安全水平，而且还为库存和可访问性之间的经典困境提供了独特的解决方案。使用CKK，我们可以以以前不可能的方式进行复杂的身份验证工作，这为安全生物特征验证打开了大门。该学位项目已迈出了一步，解决了我们当今社会面临的一些最紧迫的数字安全挑战。这是技术和保护隐私措施的张力时间。未来对于这些高级加密方法的进一步开发和实施看起来很光明。
对有效加密处理的方案和库的比较
摘要 - 近年来，收集和分析云中大数据的机会有所增加。加密处理对于保护云服务器上的数据至关重要，并且可以在加密状态下执行计算的同质加密是为此目的高度期望的。完全同态加密（FHE）是一种加密方案，允许在加密状态下进行任何数量的添加和乘法操作。在追求FHE的实际应用时，已经提出了多个加密方案，并且有几个库可用于执行这些方案。在本研究中，我们首先进行了比较，以帮助根据应用程序的执行环境和处理要求选择适当的FHE加密方案和库。特别是，我们组织了在OpenFhe，Lattigo和TFHEPP库中实施的BFV，BGV，CKK和Zama的TFHE方案变体的时空复杂性和兼容操作。为了实现128位安全性，发现BGV，BFV和CKKS以此顺序最快。此外，内存使用情况因库而变化，而OpenFhe需要比Lattigo更少的内存。与Zama的TFHE方案变体相比，BFV，BGV和CKKS方案的加密过程中的差异是值得注意的。在CKKS和Zama的TFHE变体之间的比较中，Zama的TFHE变体与任意值之间的乘法更兼容，但是CKKS与向量内部产物更兼容。对所有加密方案的共同挑战是它们的巨大时空复杂性。因此，作为第二个考虑因素，我们比较了Zama在云DRAM有限的环境中，OpenFHE和TFHEPP之间的执行时间和固态驱动器（SSD）带宽，例如在云中。发现当DRAM受到限制时，TFHEPP更快。这是因为OpenFHE中的Gate密钥生成时间显着增加，这是因为算术处理所需的记忆力不足。索引术语 - （torus）完全同型加密，SSD
RSA加密系统
预译者密码学的最早历史可以追溯到人类使用书面交流的时间。在发明计算机之前，人们倾向于选择密码来加密和解密消息。这种交流的一个著名例子是凯撒·密布（Caesar Cipher），朱利叶斯·凯撒（Julius Caesar）在公元前58年左右使用。[6]。凯撒密码（也称为移位密码）是一种替代方法，可以将字母移动到字母1下方的固定位置，这可以使消息无法理解而无需解密。但是，凯撒密码不是加密消息的安全方法。在我们的日常沟通中，某些字母将比其他字母更频繁地使用。将每日通信中每个字母的平均频率与发送的加密消息中的频率进行比较，可以轻松确定普通字母和密码字母之间的相关性。在中世纪后期，随着密码分析的发明，简单的替代方案不再是安全的，从而促使密码学和密码分析进一步发展。从同态密码到多型密码密码，人类开始使用每个字母的多个替代品来提高安全水平。由于他们能够保持信息不受局外人的解释的能力，因此这些密码和密码自18世纪以来一直在军队和政治事务中使用。第二次工业革命先进的加密和密码分析提高到更高的水平。虽然军方可以使用收音机和电报更有效地进行交流，但是这些消息的风险更高，被敌人干扰或解密。为了解决无线电通信出现的问题，各国发明了不同的加密机，以创建令人难以置信的复杂的多Yale-Polyphabetic密码，例如，具有多个转子的Enigma机器和使用开关的紫色机器。然后，随着计算机密码学的发展，数学家和计算机科学家发明了两种密码学：私钥密码学和公共密钥密码学[4]。在私有密钥密码学中，私钥在发件人和接收器之间共享，并用于加密和解密。公共密钥密码学需要一个公共密钥，该公共密钥已发布供加密和一个私钥，该密钥保存
医疗保健中的人工智能
人工智能 (AI) 与医疗保健的结合有望在患者护理方面取得突破性进展，彻底改变临床诊断、预测医学和决策。这项变革性技术使用机器学习、自然语言处理和大型语言模型 (LLM) 来像人类智能一样进行处理和推理。OpenAI 的 ChatGPT 是一项复杂的 LLM，在医疗实践、研究和教育方面具有巨大潜力。然而，随着医疗保健领域的人工智能发展势头强劲，它带来了需要仔细考虑的深刻道德挑战。这篇全面的评论探讨了该领域的关键道德问题，包括隐私、透明度、信任、责任、偏见和数据质量。在数据驱动的医疗保健中保护患者隐私至关重要，对心理健康和数据共享具有潜在影响。同态加密 (HE) 和安全多方计算 (SMPC) 等策略对于保持机密性至关重要。人工智能系统的透明度和可信度至关重要，特别是在高风险决策场景中。可解释人工智能 (XAI) 成为一个关键方面，确保清晰理解人工智能生成的预测。网络安全成为一个紧迫的问题，因为人工智能的复杂性为潜在的漏洞创造了漏洞。确定人工智能驱动结果的责任提出了重要的问题，并就人工智能的道德机构和人类责任展开了辩论。从数据所有权转向数据管理可以实现符合法规的负责任的数据管理。解决医疗保健数据中的偏见对于避免人工智能驱动的不平等至关重要。数据收集和算法开发中存在的偏见会加剧医疗保健差距。提倡采取公共卫生方法来解决不平等问题并促进人工智能研究和劳动力的多样性。在 AI 应用中，保持数据质量至关重要，卷积神经网络在多输入/混合数据模型中显示出良好的前景，可提供全面的患者视角。在这个不断变化的环境中，必须采用涉及政策制定者、开发人员、医疗保健从业者和患者的多维方法来减轻道德问题。通过理解和应对这些挑战，我们可以充分利用 AI 在医疗保健领域的潜力，同时确保合乎道德和公平的结果。
来自经典预言机的量子状态混淆
量子密码学中一个尚未解决的主要问题是是否有可能混淆任意量子计算。事实上，即使在经典的 Oracle 模型中，人们仍然很难理解量子混淆的可行性，在经典的 Oracle 模型中，人们可以免费混淆任何经典电路。在这项工作中，我们开发了一系列新技术，用它们来构建量子态混淆器，这是 Coladangelo 和 Gunn (arXiv:2311.07794) 最近在追求更好的软件版权保护方案时形式化的一个强大概念。量子态混淆是指将一个量子程序（由一个具有经典描述的量子电路 C 和一个辅助量子态 | ψ ⟩ 组成）编译成一个功能等价的混淆量子程序，该程序尽可能隐藏有关 C 和 | ψ ⟩ 的信息。我们证明了我们的混淆器在应用于任何伪确定性量子程序（即计算（几乎）确定性的经典输入/经典输出功能的程序）时是安全的。我们的安全性证明是关于一个高效的经典预言机的，可以使用经典电路的量子安全不可区分混淆来启发式地实例化它。我们的结果改进了 Bartusek、Kitagawa、Nishimaki 和 Yamakawa (STOC 2023) 的最新工作，他们也展示了如何在经典预言机模型中混淆伪确定性量子电路，但仅限于具有完全经典描述的电路。此外，我们的结果回答了 Coladangelo 和 Gunn 的一个问题，他们提供了一种关于量子预言机的量子态不可区分混淆的构造，但留下了一个具体的现实世界候选者的存在作为一个悬而未决的问题。事实上，我们的量子状态混淆器与 Coladangelo-Gunn 一起为所有多项式时间函数提供了“最佳”复制保护方案的第一个候选实现。我们的技术与之前关于量子混淆的研究有很大不同。我们开发了几种新颖的技术工具，我们期望它们在量子密码学中得到广泛应用。这些工具包括一个可公开验证的线性同态量子认证方案，该方案具有经典可解码的 ZX 测量（我们从陪集状态构建），以及一种将任何量子电路编译成“线性 + 测量”（LM）量子程序的方法：CNOT 操作和部分 ZX 测量的交替序列。
蒙特利尔人工智能伦理研究所为... 准备的报告
1.将精力集中在研究和创新界、成员国和私营部门，以及那些在欧洲人工智能战略中应该优先考虑的领域。2.在主要贸易伙伴的政策与欧盟管理人工智能开发和使用的政策之间建立一致性。3.分析当前生态系统中理论框架和构建可信人工智能系统的方法之间的差距，以创建更具可操作性的指导，帮助组织在实践中实施这些原则。4.注重协调和政策协调，特别是在两个领域：增加对人工智能初创企业的融资以及发展技能和调整当前的培训计划。5.利用联邦学习、差异隐私、联邦分析和同态加密等技术进步，重点关注促进数据私密和安全共享的机制。6.创建现有人工智能研究卓越中心网络，以加强研究和创新社区，重点是开展考虑到各种价值观/道德观的高质量学术工作。7.促进知识转移，为中小企业发展人工智能专业知识，并通过数字创新中心支持中小企业与其他利益相关者之间的伙伴关系。8.在有关人工智能系统不透明度的讨论中添加细微差别，以便对这些系统的治理方式以及在哪个地方需要何种程度的可解释性和透明度采取循序渐进的方法。9.为个人创建一个对人工智能系统的决定或输出提出上诉的流程，例如“谈判权”，这类似于《通用数据保护条例》（GDPR）中详述的“反对权”。10.实施新规则并加强现有法规，以更好地解决有关人工智能系统的担忧。11.禁止使用面部识别技术，这可以大大降低歧视性结果和侵犯基本权利的风险。12.对所有人工智能系统（例如低风险、中风险和高风险应用程序）都应遵守类似的标准和强制性要求。13.确保如果使用生物特征识别系统，它们能够实现实施的目的，同时也是完成任务的最佳方式。14.15.对不被视为高风险的系统实施自愿标签系统，并应通过强有力的经济激励措施进一步支持该系统。任命了解人工智能系统并能够与各种利益相关者有效沟通任何潜在风险的个人参与人工监督过程，以便他们采取适当的行动。
来自经典预言机的量子状态混淆
量子密码学中一个尚未解决的主要问题是是否有可能混淆任意量子计算。事实上，即使在经典的 Oracle 模型中，人们也可以自由地混淆任何经典电路，但关于量子混淆的可行性仍有许多需要了解的地方。在这项工作中，我们开发了一系列新技术，用于构建量子态混淆器，这是 Coladangelo 和 Gunn (arXiv:2311.07794) 最近在追求更好的软件版权保护方案时形式化的一个强大概念。量子态混淆是指将量子程序（由具有经典描述的量子电路 𝐶 和辅助量子态 | 𝜓 ⟩ 组成）编译成功能等价的混淆量子程序，该程序尽可能隐藏有关 𝐶 和 | 𝜓 ⟩ 的信息。我们证明了我们的混淆器在应用于任何伪确定性量子程序（即计算（几乎）确定性的经典输入/经典输出功能的程序）时是安全的。我们的安全性证明是关于一个高效的经典预言机的，可以使用量子安全不可区分混淆来启发式地实例化经典电路。我们的结果改进了 Bartusek、Kitagawa、Nishimaki 和 Yamakawa (STOC 2023) 的最新工作，他们还展示了如何在经典预言机模型中混淆伪确定性量子电路，但仅限于具有完全经典描述的电路。此外，我们的结果回答了 Coladangelo 和 Gunn 的一个问题，他们提供了一种关于量子预言机的量子态不可区分混淆的构造，但留下了一个具体的现实世界候选者的存在作为一个悬而未决的问题。事实上，我们的量子状态混淆器与 Coladangelo-Gunn 一起为所有多项式时间函数提供了“最佳”复制保护方案的第一个候选实现。我们的技术与之前关于量子混淆的研究有很大不同。我们开发了几种新颖的技术工具，我们期望它们在量子密码学中得到广泛应用。这些工具包括一个可公开验证的线性同态量子认证方案，该方案具有经典可解码的 ZX 测量（我们从陪集状态构建），以及一种将任何量子电路编译成“线性 + 测量”（LM）量子程序的方法：CNOT 操作和部分 ZX 测量的交替序列。
关于基于FPGA的工业和物联网应用程序嵌入式系统的特刊简介
现场可编程的门阵列（FPGA）广泛用于嵌入式和低功率系统，用于各种实时工业应用。他们的硬件可重构性可以使应用程序灵活性，并满足严格的计算，实时和控制要求，这是由大量工业和特征（IoT）应用在包括制造，汽车，无人机，无人机，机器人，机器人，军事，军事，空间站，智能家居和智能运输的领域中引起的。此外，与中等体积市场的ASIC相比，FPGA提供了有利的价格表现比，这要归功于它们的众多I/O引脚，可重新配置的逻辑和嵌入式数字信号处理核心以及现成的可用性。此外，他们能够在延迟和能量方面通过空间和可重构计算来胜过CPU。本期特刊的目的是突出基于FPGA的嵌入式系统的最新研究和开发，用于计算，实时和控制需求，这是由现有或新兴的工业和物联网应用产生的。它包括六篇有趣的论文，其中涵盖了许多主题，包括量词后加密（PQC），机器学习（ML），安全，设计和验证以及传感器系统。前两个作品为PQC利用FPGA。具体来说，G。Li等人的第一批作品“ ProgramGalois：基于晶格的加密术的Radix-4离散GALOIS转换架构的实体发电机”。旨在利用FPGA进行完全同态加密，尤其是数字理论转换操作。专注于数字签名类别中的括约肌+方案。本文提出了一种新型离散的Galois Transermation算法，该算法利用Radix-4变体和一组可扩展的构件来实现更高水平的并行性。J.López-Valdivivieso等人的第二件作品“基于HASHES的硬件软件体系结构的设计和实现”。本文通过利用在FPGA上合成的RISC-V处理器来介绍用于SPHINCS+方案的硬件 - 软件体系结构。选择在算法级别使用哪种类型的实例时，可以提供模块化。与参考软件相比，他们的实现通过Shake-256功能提高了15倍，使用Haraka时的效果提高了近90倍。E. Jellum等人的第三项工作“针对网络物理系统的面向反应器的硬件和软件的代码”。提出了一种形式的方法，这是一个定义明确的计算模型
讲义注释密码协议
序言是这些讲座中涵盖的加密协议的一个激励示例，以荷兰的传统为“ Sinterklaaslootjes trekken”，国际上被称为“秘密圣诞老人”，其中一群人匿名交换了小礼物，通常伴随着诗歌，伴随着相当多的押韵couplets long。许多网站可用来帮助人们通过互联网进行此类图纸；参见，例如，lootjestrekken.nl和elfster.com上的“秘密圣诞老人”服务。有趣的问题是如何安全地执行此操作！也就是说，不信任网站或程序提供此服务，但保证（a）确实执行了随机绘图，对应于没有固定点的随机置换，并且（b）使每个参与者什么也没学，除了他或她是秘密的圣诞老人。这种隐私保护密码协议的更严重的应用正在许多地方出现。例如，在过去的二十年中，已经进行了许多使用高级密码学的电子选举。其他应用程序涉及使用匿名现金，匿名凭证，团体签名，安全拍卖等，一直到（安全）多派对计算。为此，我们研究了超越我们喜欢称为加密1.0的加密技术。基本上，加密1.0涉及通信，存储和检索过程中数据的加密和认证。Commen目标是防止恶意局外人，例如攻击存储或通信媒体。整个治疗将在各个阶段进行入门却精确。众所周知的加密1.0原始词是对称的（se-cret键），例如流密码，块密码和消息身份验证代码；不对称（公钥）原始词，例如公钥加密，数字签名和密钥交换协议；而且，无钥匙的原始词，例如加密哈希功能。另一方面，Crypto 2.0还旨在保护恶意内部人士，也就是针对其他人正在运行的协议的攻击。因此，加密2.0涉及使用加密数据，部分信息发布数据以及隐藏数据所有者的身份或与它们的任何链接的计算。众所周知的加密2.0原始素是同态加密，秘密共享，遗忘转移，盲目签名，零知识证明和多方计算，在这些讲义中，这些都将在一定程度上对其进行处理。假定对基本密码学的熟悉。我们专注于加密协议的不对称技术，还考虑了各种构造的安全证明。零知识证明的主题起着核心作用。尤其是，详细将σ提议作为所谓的模拟范式的主要示例，该模拟范式构成了许多现代密码学的基础。这些讲义的第一个和主要版本是在2003年12月至2004年3月的时期编写的。多年来，所有的学生和读者都直接和间接地提供了他们的反馈，这最终帮助了本文的第一个完整版本。浆果Schoenmakers
非交互分布点功能
1简介。 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>。 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>2 1.1我们的结果。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.2申请。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2技术概述。 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>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1构建块：非相互作用乘法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2 NIDPF构造的概述。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 3预序。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 2.2 NIDPF构造的概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.1表示法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.2添加秘密共享。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.3加密假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.4 NIDLS框架。 。 。 。11 3.4 NIDLS框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.5度2秘密键HSS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 4非相互作用乘法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 4.1 NIM具有乘法输出重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2矩阵乘法的简洁nim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.3基于组假设的构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.4基于晶格假设的构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5非相互作用DPF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5.1模拟算术模量N.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 5.2 NIDPF框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.3 SXDH的随机付费实例化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 6对简洁的多键HSS的概括。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 7同态秘密共享。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32