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对哈希的安全缺陷的全面审查...
摘要：区块链是一种新兴技术，在很大程度上依赖哈希功能的效率和性能。最初开发的旨在满足特定的加密需求，这些功能现在已成为开发人员和协议程序员的司空见惯。自2004年以来，对常规哈希算法的攻击急剧增加。在本文中，我们仔细检查了众所周知的哈希算法中报告的安全缺陷，并确定了容易被利用的安全缺陷。哈希功能被认为是断开的，我们的分析会涉足加密漏洞的不断变化的景观，突显了2004年后攻击的急剧上升。By analyzing reported security flaws we categorize and analyze attacks, providing a nuanced understanding of weaknesses in different hashing algorithms Furthermore, we provide a comprehensive summary of a it deals with hash algorithms that have been compromised, providing a valuable resource for blockchain developers This collection not only supports blockchain selection, design, and implementation but also forms the basis for future research to increase the security of hash在区块链和其他新兴技术的背景下实施。
通过双通用哈希估计 QKD 参数
当纠缠量子态的分布特别困难时，有限尺寸效应会产生实际影响。例如，考虑在地球表面相距甚远的用户之间使用 QKD 的问题。墨子号卫星实验 [ 26 ] 试图通过使用卫星将纠缠光子对分发到相距 1120 公里的两个地面站来解决这一问题。然而，将纠缠光子对从太空发送到地球非常困难。在墨子号实验中，必须经过几个晚上的好天气，地面站才能积累出 3100 大小的筛选块。地面站需要容忍的错误率为 4.51%。参考文献 [ 12 ] 对此数据进行了最先进的安全性分析，并得出结论：安全级别优于 10 − 6 左右时根本不会生成密钥，而安全级别为 10 − 6 时仅可提取六位密钥。本例中实现的输出大小和安全级别不足以满足加密应用的要求。这为本文提供了动机。是否有 QKD 协议和安全证明能够实现小块大小与输出大小和安全级别相结合，从而满足加密应用的要求？
虚构类组的有效哈希功能
摘要。时锁拼图是独特的加密原始图，它使用计算复杂性来使信息秘密在某些时间的时间上保持秘密，然后安全性到期。这个话题虽然超过25年，但仍处于无法充分理解基础的状态下：例如，当前的时间锁定原料的分析技术没有提供合理的机制来构建组成的多方加密原始系统，这些密码使用将到期安全性作为基础。此外，有一些分析采用理想化和模拟器的不现实构成能力，成为可接受的合理安全论点。我们用这篇简短论文的目标是倡导了解哪些方法可能会导致理想化超出理想化的声音建模，而哪种方法实际上可能对这项声音建模的任务变得绝望。我们在本文中解释了这个微妙的问题的现有尝试如何缺乏合成性，完全一致的分析或功能。现有框架中的微妙缺陷减少了Mahmoody等人的不可能，他表明，具有超多项式差距（在委员会和求解器之间）的时间锁定难题不能单独使用随机牙齿（或任何重复的计算，即下一个状态是完全随机的，就完全随机地给出了先前的状态）；然而，如今对代数难题的分析仍将求解过程视为每个步骤都是通用或随机的甲骨文。我们还描述了用于锁定拼图的证明技术的其他问题。具体来说，当时间锁定拼图必须保留一段时间时，减少应限制模拟器的运行时间。我们指出，如果生成过程依赖于无法将其视为随机甲骨文的陷阱门功能（在避免这种不可能的结果的同时允许有效产生），那么，要保持一致，对解决过程的分析也不应将这种陷阱门函数（及其中间状态）视为随机的Oracle。一个可以“模拟”的模拟器，如果给出的时间，如果给予对手允许所述对手解决拼图不是有效的安全参数。我们调查了各种尝试对该原则的遵守，以及不同尝试实现组成的特性。
后 FIPS 202 哈希函数的硬件加速器......
摘要 — 在当今的数字环境中，密码学通过加密和身份验证算法在确保通信安全方面发挥着至关重要的作用。虽然传统的密码方法依靠困难的数学问题来保证安全性，但量子计算的兴起威胁到了它们的有效性。后量子密码学 (PQC) 算法（如 CRYSTALS-Kyber）旨在抵御量子攻击。最近标准化的 CRYSTALS-Kyber 是一种基于格的算法，旨在抵御量子攻击。然而，它的实现面临着计算挑战，特别是基于 Keccak 的函数，这些函数对于安全性至关重要，也是 FIPS 202 标准的基础。我们的论文通过设计 FIPS 202 硬件加速器来提高 CRYSTALS-Kyber 的效率和安全性，从而解决了这一技术挑战。我们选择在硬件中实现整个 FIPS 202 标准，以扩大加速器对所有依赖此类哈希函数的可能算法的适用性，同时注意提供对片上系统 (SoC) 内系统级集成的现实假设。我们针对 ASIC 和 FPGA 目标提供了面积、频率和时钟周期方面的结果。与最先进的解决方案相比，面积减少了 22.3%。此外，我们将加速器集成在基于 32 位 RISC-V 的安全导向 SoC 中，我们在 CRYSTALS-Kyber 执行中展示了强大的性能提升。本文提出的设计在所有 Kyber1024 原语中表现更好，在 Kyber-KeyGen 中的改进高达 3.21 倍。
创建R对象的紧凑型哈希摘要
描述多元时间序列的几种机器学习算法的实现。该软件包包括允许执行聚类，分类或异常检测方法等功能。它还结合了多元时间序列数据集的集合，该数据集可用于分析新提出的算法的性能。其中一些数据集存储在github数据软件包“ ueadata1'to“ ueadata8”中。要访问这些数据包，请运行'install.package（c（'ueadata1'，'ueadata2'，'ueadata3'，'ueadata4'，'ueadata4'，'ueadata5'，'ueadata6'，ueadata6'，'uea-- data7'，ueadata8'，'ueadata8'），ueadata8'），repos =''安装需要几分钟，但我们强烈鼓励用户如果想拥有MLMTS的所有数据集，就可以这样做。来自各种领域的从业者可以从“ MLMTS”提供的一般框架中受益。
咨询-II：使用对区域敏感的哈希
微生物群落的宏基因组测序产生了来自未知的微生物的简短DNA读数（Handelsman，2004），导致需要基于参考数据集的分类学识别。一种方法是从分类学上识别读取并总结结果以获得样本的分类学概况，显示了分类群体的相对丰度。但是，尽管有成熟的读取分类和分析工具的可用性，但基准测试揭示了现有方法的准确性的主要差距（McIntyre等人。，2017年； Meyer等人。，2019年； Sczyrba等。，2017年； Ye等。，2019年）。精确的识别通常会受到查询的新颖性与全基因组参考数据集和模棱两可的匹配的阻碍。此外，对大量基因组进行搜索是计算要求的。分类学识别方法采用各种策略，包括K -Mer匹配（Ames等人，2013年； Ounit等。，2015年；伍德等。，2019年； Lau等。，2019年； Lu等。，2017年），阅读映射（Zhu等人，2022），基于标记的对准（Liu等人。，2011年；米兰等。，2019年； Segata等。，2012年； Sunagawa等。，2013年）和系统发育放置（Asnicar等人。，2020年； Shah等。，2021; Truong等。，2015年）。无论如何，它们本质上都搜索了样本中的读数和参考集之间的匹配。，2017年），尤其是在众所周知的微生物栖息地（如海水或土壤）中（Pachiadaki等人。，2019年）。挑战是地球微生物多样性的很大一部分缺乏参考数据集中的近距离代表（Choi等人因此，大多数方法
讲座15：哈希用于消息身份验证...
•在图1（a）中所示的基于对称的对称加密方案中，将消息及其哈希码串联在一起形成一个复合消息，然后将其加密并放在电线上。接收器解密了消息并将其标签分开，然后将其与从接收到的消息中计算出的哈希码进行比较。HashCode提供了对文档的身份验证 - 文档身份验证的意义是我们可以确定它与最初创建的相同 - 并且加密提供了确定性。[什么