XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对称
通过组合对称＆...
摘要 - 完全无法检测到的（FUD）Crypter's，用于避免防病毒检测的关键，需要先进的技术。这项研究探讨了FUD Crypter开发中实施的加密，代码混淆和反病毒逃避技术。它通过绕过警惕的防病毒软件来起着至关重要的作用。随着恶意软件创建者和安全辩护者之间的军备竞赛加剧，FUD Crypter的发展需要高级技术的整合。这项研究严格检查了我们FUD Crypter设计的功效以及参与此过程的不同机制，对它们进行了针对各种防病毒解决方案的全面评估。此外，该研究还深入研究了某些众所周知的麦芽作用的转化过程，局限性和标准化特征的复杂性。它通过标准化曲线的镜头进一步仔细检查了基于Python的恶意软件的属性，包括大小和执行时间指标。经验分析包含广泛的Python恶意软件数据集和跨突出平台的评估。这些见解的结晶强调了强大而整体的防病毒逃避策略的发展。
对称能量和
对称能量及其密度依赖性是许多核物理和天体物理学应用的关键输入，因为它们确定了从核的中子皮肤厚度到外壳厚度到中子星的半径。最近，Prex-II报告的值为0。283±0。071 FM的中子皮肤厚度为208 pb，这意味着斜率参数106±37 MEV，比从显微镜计算和其他核实验获得的大多数范围大。我们使用基于高斯过程的状态表示的非参数方程来限制对称能量S 0，L和R 208 Pb皮肤直接从具有最小建模假设的中子星的观察结果中观察到。产生的天体物理约束来自重脉冲质量，Ligo/处女座，而较好的人显然偏爱中子皮肤和L的较小值，以及负对称性不压缩性。将天体物理数据与prex-II和手性效能的结构理论约束结合得出S 0 = 33。0 +2。0-1。8 MeV，L = 53 +14-15 MeV，R 208 Pb Skin = 0。17 +0。04-0。04 FM。
超对称量子力学
超对称是玻色子和费米子之间的一种理论对称，它为标准模型中的一些问题提供了令人满意的解决方案。目前还没有实验表明它的存在。超对称量子力学 (SUSY QM) 最初是在破缺超对称的背景下研究的，作为量子场论测试方法的环境。SUSY QM 很快成为一个独立的研究领域，除了测试超对称破缺之外，还发现了它的几种应用。本文介绍了超对称量子力学。推导了主要公式，并讨论了作为玻色子-费米子对称的数学形式主义的解释。研究了上述两个应用，即形状不变势和准可解系统。研究发现，SUSY QM 提供了一种对势进行分类和求解的简洁方法，势是一种与形状不变性相关的属性。两个已知的可解势被证明是形状不变的。此外，还展示了如何使用 SUSY QM 来解决和寻找新的准可解势。最后，以这两个应用作为激励示例，论证了研究超对称量子力学的动机。
量子纠缠、超对称以及……
纠缠态（例如 Bell 态和 GHZ 态）是使用已知满足杨-巴克斯特方程及其推广的矩阵从可分离态生成的。这一非凡事实暗示了使用编织算子作为量子纠缠器的可能性，并且是拓扑和量子纠缠之间更大推测联系的一部分。我们通过展示超对称代数可用于构造谱参数相关的广义杨-巴克斯特方程的大量解来推动对这种联系的分析。我们提供了许多明确的例子，并概述了任意数量量子比特的通用算法。我们获得的算子依次产生多量子比特系统中的所有纠缠态，该系统由量子信息论中引入的随机局部操作和经典通信协议分类。
对称密钥管理
- 奥地利航天局（ASA）/奥地利。- 比利时科学政策办公室（BELSPO）/比利时。- 机器建筑中央研究所（TSNIIMASH）/俄罗斯联合会。- 北京跟踪与电信技术研究所（CLTC/BITTT）/中国/中国卫星卫星发射和跟踪控制将军/中国。- 中国科学院（CAS）/中国。- 中国太空技术学院（CAST）/中国。- 英联邦科学与工业研究组织（CSIRO）/澳大利亚。- 丹麦国家航天中心（DNSC）/丹麦。- deciênciae tecnologia Aerospacial（DCTA）/巴西。- 电子和电信研究所（ETRI）/韩国。- 埃及航天局（EGSA）/埃及。- 欧洲剥削气象卫星（Eumetsat）/欧洲的组织。- 欧洲电信卫星组织（Eutelsat）/欧洲。- 地理信息和太空技术发展局（GISTDA）/泰国。- 希腊国家太空委员会（HNSC）/希腊。- 希腊航天局（HSA）/希腊。- 印度太空研究组织（ISRO）/印度。- 太空研究所（IKI）/俄罗斯联合会。- 韩国航空航天研究所（KARI）/韩国。- 通信部（MOC）/以色列。- 穆罕默德垃圾箱拉希德航天中心（MBRSC）/阿拉伯联合酋长国。- 国家信息与通信技术研究所（NICT）/日本。- 国家海洋与大气管理局（NOAA）/美国。- 国家太空组织（NSPO）/中国台北。- 哈萨克斯坦共和国国家航天局（NSARK）/哈萨克斯坦。- 海军太空技术中心（NCST）/美国。- 荷兰太空办公室（NSO）/荷兰。- 粒子与核物理研究所（KFKI）/匈牙利。- 土耳其科学技术研究委员会（Tubitak）/土耳其。- 南非国家航天局（SANSA）/南非共和国。- 太空和高中气氛研究委员会（Suparco）/巴基斯坦。- 瑞典太空公司（SSC）/瑞典。- 瑞士太空办公室（SSO）/瑞士。- 美国地质调查局（USGS）/美国。
对称密钥管理
– 奥地利航天局 (ASA)/奥地利。 – 比利时联邦科学政策办公室 (BFSPO)/比利时。 – 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。 – 中国卫星发射和跟踪控制总院、北京跟踪和通信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。 – 中国科学院 (CAS)/中国。 – 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。 – 英联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。 – 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。 – 航空航天科学和技术部 (DCTA)/巴西。 – 电子和电信研究所 (ETRI)/韩国。 – 欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)/欧洲。 – 欧洲通信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。 – 地理信息和空间技术发展局 (GISTDA)/泰国。 – 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。 – 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。 – 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。 – 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。 – 通信部 (MOC)/以色列。 – 穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。 – 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。 – 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。 – 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。 – 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。 – 海军空间技术中心 (NCST)/美国。 – 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。 – 土耳其科学技术研究委员会 (TUBITAK)/土耳其。 – 南非国家航天局 (SANSA)/南非共和国。 – 空间和高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。 – 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。 – 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。 – 美国地质调查局 (USGS)/美国。
量子纠缠和紧急对称
早在1946年，J。A. Wheeler提出了一个实验，以验证一对理论的预测，即在n灭nih灭时发出的两个量子，具有零相对角动量的正电子 - 电子对，彼此之间是正确的。该建议涉及对各种方位角上两个an灭光子散射的巧合测量。Pryce和Ward'以及Snyder，Pasternack和Hornbostel报告了详细的理论研究。 '当两个计数器彼此成直角时，预测的最大不对称比率是当相机的共同平面物与2个。85，以8 = 82'的散射角出现。bleuler和bradt4使用了两个末端窗口6-m计数器作为检测器，并观察到与该理论不一致的不对称比。尽管如此，与结果相关的误差范围是如此之大，以至于使理论和实验之间的详细比较变得相当不利。同时，汉娜（Hanna）进行了类似的实验，并进行了更多的E％CIENT计数器排列，发现观察到的不对称比率始终小于所预测的不对称比。因此，通过使用更多的E％CIENT探测器和更有利的条件来重新分配此问题，这似乎是非常需要的。最近开发的闪烁计数器已被证明是可靠且高度高的伽马射线检测器。随着这种提高的效率，大约是G-M计数器的十倍，重合计数率将增加一百倍。被使用。在我们的实验中，两个RCA 5819摄影管和两个蒽晶体1x1xs。用这些蒽晶体获得的歼灭辐射的效率为7％至8％，与计算值相比有利。几何布置在图中示意性1。正电子源Cu〜被Deuteron Bombard the激活在哥伦比亚回旋子的铜靶上。采用电镀方法将CU活性与其他
用于对称设计的人工智能......
现代密码学依赖于使用精确的数学定义和严格的证明来保证在特定对手策略模型下达到一定的安全级别。因此，设计一个可靠的密码原语或协议通常是一项艰巨的任务，对其进行密码分析也是如此。在这方面，人工智能 (AI) 提供了许多有趣的方法和工具来解决密码方案设计中的问题。通过查看现有文献，可以发现许多作品使用人工智能领域的各种方法来解决与密码学相关的几个用例。根据潜在问题的性质，可以将这些作品分为两个主要领域：搜索和优化。密码原语设计中的几个问题可以归结为离散搜索空间上的组合优化问题，例如，搜索具有所需加密属性的布尔函数和 S 盒等，它们是对称加密方案设计的基本构建块。为此，基于人工智能的启发式技术，如进化算法[51]、模拟退火[14]和群体智能[37]已被证明对于解决与密码学相关的优化问题非常有用。计算模型。第二个领域涉及使用属于人工智能领域的计算模型作为密码方案设计的组成部分。在这种情况下，基本思想是将整体方案的安全性与此类计算模型的复杂动态行为联系起来，这些计算模型原则上很难进行密码分析。也许这个研究线索中最著名的例子是细胞自动机，它主要用于设计对称加密原语，如用于流密码的伪随机数生成器（PRNG）[66，67]和用于分组密码的 S 盒 [20，39]。本章旨在对使用人工智能方法和模型设计密码原语和协议的最新进展进行概述，重点关注上述两个领域。特别是，我们考虑了基于人工智能的密码学最重要的用例，即布尔函数、S 盒和伪随机数生成器 (PRNG) 的设计。对于每个用例，我们介绍相应的密码设计问题，然后概述相关文献。最后，我们考虑了该研究领域在未来几年可能发展的两个新方向。本章的其余部分组织如下。第 2 节简要介绍了密码学的基本概念，并涵盖了与基于人工智能的启发式技术和细胞自动机相关的基本概念。第 3 至第 5 节重点介绍用于设计密码原语的人工智能技术，特别是布尔函数、S 盒和伪随机数生成器的用例。最后，第 6 节在最后讨论了基于人工智能的密码学领域的未解决的问题和未来研究的方向。
