XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System安全基础
附带后果：
本报告概述了支持和反对对有犯罪记录的人施加附带后果的相关数据和论据。每年，联邦和州监狱释放超过 620,000 人返回社区。虽然这些人通常已经完全脱离了刑事监督（例如，通过监禁或缓刑），但有犯罪记录的人在重返社会时仍可能面临数千种附带后果。这些附带后果是由于某人的犯罪历史而附加在某人身上的制裁、限制或取消资格。例如，有犯罪记录的人可能会面临投票、陪审服务、担任公职、获得就业、获得住房、获得公共援助、拥有枪支、获得驾驶执照、获得经济援助和大学录取资格、获得军事服役资格以及保持合法移民身份的障碍。每种附带后果的影响范围都超出了有犯罪记录的人，影响到家庭和社区。委员会多数派（六名委员赞成，一名委员反对）批准了以下关键调查结果：在个人完成法院判处的刑期后，附带后果会加重刑事定罪以外的惩罚。有效的公共安全基础支持某些附带后果，例如对被判犯有特定危险罪行的人限制与儿童一起工作。然而，许多附带后果与一个人被定罪的潜在罪行或公共安全目的无关。当附带后果以这种方式无关时，它们的实施通常会对公共安全和公共利益产生负面影响。
附带后果：
本报告概述了支持和反对对有犯罪记录的人施加附带后果的相关数据和论据。每年，联邦和州监狱释放超过 620,000 人返回社区。虽然这些人通常已经完全脱离了刑事监督（例如，通过监禁或缓刑），但有犯罪记录的人在重返社会时仍可能面临数千种附带后果。这些附带后果是由于某人的犯罪历史而附加在某人身上的制裁、限制或取消资格。例如，有犯罪记录的人可能会面临投票、陪审服务、担任公职、获得就业、获得住房、获得公共援助、拥有枪支、获得驾驶执照、获得经济援助和大学录取资格、获得军事服役资格以及保持合法移民身份的障碍。每种附带后果的影响范围都超出了有犯罪记录的人，影响到家庭和社区。委员会多数派（六名委员赞成，一名委员反对）批准了以下关键调查结果：在个人完成法院判处的刑期后，附带后果会加重刑事定罪以外的惩罚。有效的公共安全基础支持某些附带后果，例如对被判犯有特定危险罪行的人限制与儿童一起工作。然而，许多附带后果与一个人被定罪的潜在罪行或公共安全目的无关。当附带后果以这种方式无关时，它们的实施通常会对公共安全和公共利益产生负面影响。
6G安全性中的大型语言模型
在教育和医疗保健等部门中，生成AI（Genai）和大语言模型（LLM）的快速整合已标志着技术的重大进步。但是，这种增长也导致了一个很大程度上没有探索的方面：它们的安全漏洞。作为包括离线模型和在线模型，各种工具，浏览器插件和第三方应用程序的生态系统，它不断扩大，它显然扩大了攻击面，从而升级了安全漏洞的潜力。在6G和景观之外的这些扩展为对手而言，为恶意目的操纵LLMS提供了新的途径。我们从对手的角度专注于LLM的安全性方面。我们旨在剖析其目标和方法论，对已知安全弱点进行深入分析。这将包括开发全面的威胁分类法，分类各种对手行为。此外，我们的研究还将集中于如何将LLMS纳入国防团队（也称为蓝色团队）的网络安全工作中。我们将探讨LLMS和区块链技术之间的潜在协同作用，以及这种组合如何导致下一代，完全自主的安全解决方案的发展。这种方法旨在在整个计算连续体中建立统一的网络安全策略，从而增强整体数字安全基础架构。我们的全面分析，从学术研究，概念研究和OWASP等著名的网络安全资源中借鉴，旨在为LLM利益相关者配备详细的，可行的路线图。本指南的重点是增强因对LLM应用程序威胁而告知的国防策略。此外，威胁分类法的发展，特别是针对生成AI和LLM的发展，将显着增强AI互连等新型框架的鲁棒性。通过对潜在的对抗行为进行分类，该分类法赋予了框架
2023-2024 Qulliq Energy Corporation的年度报告
•庆祝了贝克湖总部大楼的盛大开业。•选择了四（4）名员工参加学徒计划，该计划于2023年3月获得董事会批准。•通过与QEC的INUIT雇用计划（IEP）一致的竞争或发展内部转移任务填补了32个职位•恢复了工会管理咨询委员会。•通过在2023-2024会计年度实施安全工具，系统和供应商补丁以及升级，扩大了IT安全基础架构。•机柜批准将QEC采用到GN IT网络中，指示QEC和CGS建立了信息管理（IM）IM/IT服务的提供，用于将QEC IT网络集成到GN网络中。•LED路灯更换项目在Sanikiluaq，Baker Lake，Chesterfield Inlet，Naujaat和Kinngait完成。•签署了Qulliq Energy Corporation与Nunavut Nukkiksautiit Corporation Nunavut的首个由社区领导的Inuit Inuit拥有的可再生能源项目之间的能源购买协议。•克莱德河和池塘入口的发电机集更换项目已完成。•完成了在剑桥湾，Igloolik和Gjoa Haven建造新电厂的设计阶段。•完成了Sanirajak 1阶段升级和Kinngait绝缘体升级项目的工程分配。•报告了整个领土的可靠性率为99.96％。•池塘入口报告没有计划或计划外的中断，可靠性为100％。•操作继续为珊瑚港，格里斯·菲尔德和萨尼基卢伊克的紧急发电机安装项目的工程提供支持。
LaZer 库：基于格的零知识和简洁的量子安全隐私证明
格问题的难度为量子安全密码学提供了最有前途的安全基础之一。公钥加密和数字签名的基本方案已接近 NIST 和其他几个标准化机构的标准化，研究前沿已转向构建具有更高级隐私功能的原语。许多此类原语的核心是零知识证明。近年来，格关系的零知识证明（和使用格关系的零知识证明）的效率有了显著提高，目前它们为许多场景提供了可以说是最短、计算效率最高的量子安全证明。非专家（和专家！）使用这些证明的主要困难在于它们有很多活动部件，并且许多内部参数取决于人们试图证明的特定实例。我们的主要贡献是一个零知识和简洁证明库，它由简单易用的 Python 接口下高效灵活的 C 代码组成。没有任何基于格的证明背景的用户应该能够指定他们想要证明的格关系和范数界限，然后该库将自动创建一个带有内在参数的证明系统，使用 LaBRADOR 的简洁证明（Beullens 和 Seiler，Crypto 2023）或 Lyubashevsky 等人的线性大小（尽管对于某些应用来说较小）证明（Crypto 2022）。Python 接口还允许基于格的密码学中使用的常见操作，这将使用户能够在语法简单的 Python 环境中编写和原型化他们的完整协议。我们通过提供盲签名、匿名凭证、最近的 Swoosh 协议（Gaj-land 等人，Usenix 2024）中所需的零知识证明、证明 Kyber 密钥的知识和聚合签名方案的协议实现来展示该库的一些实用性。从大小、速度和内存的角度来看，其中大多数都是最有效的，已知的量子安全实例。
使用Ensemble检测混淆的恶意软件...
摘要 - 恶意软件是一种入侵，旨在损害计算机和任何网络连接的设备。由于数字时代的技术进步，恶意软件每天都以不同的形式发展。一些恶意软件包括病毒，特洛伊木马，勒索软件等。混淆的恶意软件是一种恶意软件，无法使用预定的签名模式或通过正常的检测策略来识别。混淆的恶意软件是对安全基础架构的主要威胁，很难检测到。为了自动化混淆的恶意软件检测过程，机器学习起着主要作用。本文旨在开发合适的机器学习模型作为一个合奏框架，以检测混淆的恶意软件。目标本文是在堆叠和提升下找到最有效，性能最高的合奏学习方法。堆叠的合奏学习分类器是通过机器学习模型（如随机森林，决策树，k-neart邻居和天真的贝叶斯）开发的。使用ADABOOST分类器，极端梯度提升分类器和直方图梯度增强算法开发增强集合学习分类器。从加拿大网络安全研究所进行的MalmeManalisy-2022数据集进行研究，其中包括58,598个记录，具有57个功能。使用准确性，精度，召回和F1得分等度量评估集合模型的性能。基于模型之间的比较分析，在堆叠方法中，随机森林和决策树以99.99％获得最高的精度。在增强方法中，通过直方图梯度提升和100％的极端梯度增强模型获得了最高精度。索引术语 - 合奏学习；恶意软件检测；机器学习；混淆的恶意软件；绩效评估
使用山丘密码和修饰DNA的混合物进行加密技术，以进行安全数据传输
摘要：由于技术的快速进步，21世纪经历了信息激增，这使知识变得更加重要的战略资产。由于缺乏通过通信网络传输和收到的信息安全性，黑客可以用他们的所有力量和智能窃取信息。因此，信息字段安全的任务变得越来越重要。不幸的是，当前的经典加密方法已经以各种方式容易受到攻击。因此，我们必须在介绍者黑客技术的存在下改善沟通的现有过程和学习功能以保护数据。密码学是电信和计算机安全基础架构的最重要部分。使用隐肌和加密技术来进行数据安全性，正在获得普及并广泛采用。已经对基于DNA的数据加密技术进行了大量研究。基于DNA的加密方法是密码学领域的一种创新范式，通过将原始文本转换为不可理解的格式来保护传输过程中的数据。这项工作提出了一种新型的加密方法，将修饰的DNA序列与山丘密码整合在一起。建议的方法包括四个阶段：在第一阶段，山丘密码算法将纯文本编码为n位二进制值。随后，在结果上执行XOR操作，然后在XOR输出中添加32位键值。第三，修饰的DNA密码学用于产生不确定性并促进隐肌。使用最终阶段的解密过程用于检索接收者方面的原始消息。建议的方法满足了安全要求，并显示了应对几个安全威胁的能力。此外，与当前系统相比，建议的卓越数据安全性的建议方法。建议的技术可以隐藏数字数据并确保关键信息的安全传输。
机构研究
BIOL 2010 普通微生物学 $35 BIOL 2300 湖沼学简介 $50 BIOL 2410 解剖学和生理学 I 实验室 $40 BIOL 2430 解剖学和生理学 II 实验室 $70 CHEM 1010 化学简介 $30 CHEM 1210 普通化学 I $30 CHEM 1220 普通化学 II $30 CHEM 1220 普通化学 II $30 CJUS 1120 防御战术 $20 CJUS 1150 警察/惩戒防御性驾驶 $50 CJUS 1230 调查 $20 CULA 1060 食物制备基础知识 $50 CULA 1080 专业烘焙 $40 CULA 1130 肉类技术 $125 CULA 2060 古典烹饪 $50 CULA 2160 经典甜品 $40 CULA 2180 Garde-Manger $40 CYBR 1100 网络安全基础 $100 CYBR 1200 思科网络简介 $100 CYBR 1200 思科网络简介 $100 CYBR 1300 Security+ $100 CYBR 2000 渗透测试 $100 CYBR 2200 思科路由和交换 $100 CYBR 2200 思科路由和交换 $100 CYBR 2600 数字取证 $100 CYBR 2600 数字取证 $100 DCMT 1020 平面设计 $10 DCMT 1120 商业无人机操作员 $50 DCMT 1150 音频制作 $10 DCMT 1440 数码摄影 $10 DCMT 2040 视频捕捉 $10 DCMT 2240 视频制作与编辑 $10 DCMT 2310 直播与制作 $10 DCMT 2320 新兴媒体技术 $10 EEET 1110 D.C.电路分析 $10 EEET 1130 电子设备 $10 EEET 1230 A.C.电路分析 $10 EEET 2150 数字电路 $10 EEET 2210 工业仪器仪表与控制 $10
基于两个不同的不对称算法加密量的银行数据安全系统
摘要保护银行基础设施内的私人财务数据在数字时代至关重要。为了为银行提供可靠有效的数据安全系统，本研究调查了RSA与ECC一起的组合。为了提高数据传输安全性，简化密钥管理并保证可信赖的身份验证，RSA，以其在数字身份验证和密钥交换方面的历史相关性而认可，而ECC及其对资源系统约束的有效性和适应性的ECC已集成。通过加强金融机构中的数据完整性，数据身份验证和机密性，这种集成的方法努力保护诸如客户帐户信息之类的资产。该策略通过融合RSA的弹性和ECC的有效性来解决现代银行业务所面临的困难，并提供了适应不断变化的安全要求所需的知识。随着更多的研究，这种合并策略将成为现代银行安全方法的支柱。关键字：RSA，ECC，数据传输，密钥管理，机密性1）在当今数字占用的情况下引入，以有担保的方式维护货币信息已成为银行基础架构内的小时。银行存储和保留了大量敏感数据，包括用户的帐户详细信息，财务记录和个人身份信息。但是，为了加强对各种网络黑客攻击者构成的脆弱性和威胁的防御，银行必须实施复杂而多层的隐私技术。一种这样的方法是两种大量使用的非对称加密算法的集成实现：RSA和ECC。这项研究研究了RSA和ECC的综合实施，以为银行建立强大而有效的数据安全系统。通过充分利用这两种不同的不对称技术的好处，银行可以强化自己的网络威胁金字塔。这种集成可以简化安全的数据通信，简化的密钥管理和可靠的身份验证技术，这都是现代银行安全基础架构的关键方面。由于RSA算法的可靠性和精通工作，它已在数字签名的范围内使用，并在相当长的一段时间内使用了密钥交换。，而有效且成本 -
人工智能与机器学习硕士
核心课程可用性 Tri 1 Tri 2 Tri 3 第 1 学期* 第 2 学期* COMP SCI 7210 计算机科学基础 A COMP SCI 7211 计算机科学基础 B COMP SCI 7327 人工智能与机器学习概念 MATHS 7027 数据科学数学基础 项目课程可用性 Tri 1 Tri 2 Tri 3 第 1 学期* 第 2 学期* COMP SCI 7205A 人工智能与机器学习研究项目 A COMP SCI 7205B 人工智能与机器学习研究项目 B COMP SCI 7206A 人工智能和机器学习行业项目 A COMP SCI 7206B 人工智能和机器学习行业项目 B 选修课 - 第 1 组课程 Tri 1 Tri 2 Tri 3 第 1 学期* 第 2 学期* COMP SCI 7059 人工智能 COMP SCI 7212 计算机科学中的人为和伦理因素 COMP SCI 7314 统计机器学习简介 COMP SCI 7315 计算机视觉 COMP SCI 7317 使用机器学习工具 PG COMP SCI 7318 深度学习基础 COMP SCI 7416应用机器学习 COMP SCI 7417 应用自然语言处理 COMP SCI 7419 深度学习：图像处理 ENG 7111 实习（6 个学分）（见下文注释） PHIL 7005 机器学习与人工智能 选修课 - 第二组课程 Tri 1 Tri 2 Tri 3 Sem 1* Sem 2* COMP SCI 7007 专业编程 COMP SCI 7039 计算机网络与应用 COMP SCI 7064 操作系统 COMP SCI 7076 分布式系统 COMP SCI 7088 系统编程 COMP SCI 7209 大数据分析和项目 COMP SCI 7305 并行和分布式计算 COMP SCI 7306 大数据挖掘 COMP SCI 7307 安全编程 COMP SCI 7308 网络安全基础 COMP SCI 7407 高级算法 MATHS 7103 概率与统计 PG POLIS 7024 政治机构和政策制定 STATS 7107 统计建模与推断 *请注意，虽然您的课程以三个学期为单位，但课程中也有一些以学期为基础的选修课可供选择。请联系 askecms@adelaide.edu.au 了解有关管理三个学期/学期混合入学的更多信息。ENG 7111 实习