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朝基于混乱的加密系统
摘要 - 尽管进行了广泛的研究，但基于混乱的密码学尚未实现实用的现实应用。一个主要的挑战是很难分析这些密码系统的安全性，这些密码系统通常在设计中显得临时。与常规密码学不同，评估基于混乱的加密对诸如差异密码分析之类的攻击的安全边缘很复杂。本文引入了一种直接的方法，即以促进密码分析的方式在加密算法中使用混沌图。我们演示了如何使用固定点表示可以构建基于混乱的替换函数，从而实现了常规的密码分析工具（例如差分分布表）的应用。作为概念验证，我们将方法应用于逻辑图，表明差异属性会根据初始状态和迭代次数而变化。我们的发现证明了设计可分析的基于混乱的加密组件的可行性。
混乱的根源——产品差异化和市场结构是混乱的根源 Malek Simon GRIMM 卡塞尔大学 Henschelstraße 2,
doi: 10.25019/STR/2023.020 摘要 产品差异化和多样化是使公司产品与客户需求更加紧密结合的重要方法，同时可以提高价格、增加收入、提高盈利能力并增强竞争优势。使公司的产品与客户的需求和愿望紧密结合变得越来越重要。以客户为中心也是为了使公司的产品与客户需求保持一致，而客户体验有助于提高客户满意度。产品差异化描述了产品的改变，而产品多样化描述了为未开发的市场提供新产品，一些学者认为这是产品差异化的广泛形式。在促进产品差异化的同时，研究表明，通过差异化的产品供应可以从市场中获得更多支付意愿。此外，由于每个客户都能找到最能满足其需求的产品，因此销售量会增加。然而，品种过多会导致公司不经济，并增加复杂性成本。本文阐述了产品差异化的假设、动态和影响，以及随之而来对市场和市场定位的影响。结果表明，产品差异化并不总是符合理论假设，偏离理论最优品种数量会带来过度差异化的风险。 关键词 选择过剩；客户困惑；市场动态；市场结构；产品差异化；产品多样化 简介 市场已逐步从简单转向复杂、从稳定转向动态，最后从单一转向整体 (Neu & Brown, 2005)。因此，公司通过向客户提供更适合其需求的产品，变得更加以客户为中心 (Gebauer et al., 2011)。以客户为中心被视为公司生存和盈利的先决条件——它描述了将客户利益置于公司中心的努力 (Gummesson, 2008; Habel et al., 2020)。产品多样化和差异化是经常用于此目的的有用方法。客户需求也是产品多样化的原因之一，随着时间的推移，产品多样化显著增加（ElMaraghy 等，2013）。在自我一致性方面，选择性消费产品是展示某人身份的一种广受欢迎的方法（Sirgy，1982）。客户有机会在个性化产品变体中进行选择，并有机会订购单个定制产品，总结如下
将深Q学习与掌握质量网络的集成用于机器人在混乱的环境中抓住
摘要在机器人臂运动过程中，如果手臂直接抓住多个紧密堆叠的物体，则很容易发生碰撞，从而导致掌握故障或机器损坏。可以通过重新排列或移动对象清除抓握空间来提高成功。本文提出了一个高性能的深Q学习框架，可以帮助机器人手臂学习同步的推动和掌握任务。在此框架中，使用GRASP质量网络用于精确识别物体上的稳定掌握位置，以加快模型收敛性并解决由于掌握故障而在训练期间造成的稀疏奖励问题。此外，提出了一种新颖的奖励功能，以有效评估推动作用是否有效。在模拟和现实世界实验中，提出的框架分别达到了92％和89％的成功率。此外，仅需要200个培训步骤才能达到80％的成功率，这表明拟议的框架在工业环境中快速部署的适用性。
动态系统和混乱理论
动态系统。（v）通过使用软件模拟非线性系统和混乱系统，为参与者提供动手体验，以观察不同混沌系统及其吸引子的行为。（vi）探索蝴蝶效应的概念，并增强参与者了解小变化如何导致结果的显着差异。（vii）通过使用算法生成分形的实践练习来增强对参与者的理解，并探索产生的分形的自相似特性。（viii）通过基于混乱的加密或数据安全机制，提供实用问题及其解决方案的暴露。（ix）提供了设计和建模混乱系统的练习，并培训参与者创建自己的混乱模型并分析其行为。（x）探讨混乱理论在物联网和密码域中的含义和应用。课程目录L1：动力学系统简介：逻辑图。l2：时间逆转不变性，可观察的数量，不断发展和不变概率度量。t1：logistic图和其他一维离散动态系统的发展和不变概率的模拟。l3：liouville方程。l4：求解liouville方程式和使用fokker-planck方程。t2：简单连续的一维动力系统的发展和不变概率的模拟以及概率的数值计算。l5：牙齿和混合。l10：玻尔兹曼方程。L6：混乱理论和非线性系统简介。蝴蝶效应和对初始条件的敏感依赖性。T3：混沌系统的模拟。产生分形并理解自相似性。l7：混沌系统中的分形和自相似性。l8：混乱和奇怪吸引者的动态。t4：物联网设备和网络中的混乱应用程序。设计混乱的系统模型。l9：混乱及其在物联网和密码学中的应用。L11：简单动力学系统的线性和精确响应的比较。L12：耗散函数和一般反应理论。 T5：简单分子动力学系统中的响应。L12：耗散函数和一般反应理论。T5：简单分子动力学系统中的响应。
使用混乱工程研究Kafka簇的异常检测
分布式系统正在在IT组织中广泛采用。这些系统中的监视故障，包括松散的耦合应用程序，很麻烦，需要手动关注。本研究重点是在运行Kafka的沙箱中实现异常检测，以自动检测故障。用于训练和测试模型，“混乱工程”用于将受控故障注入系统。由于沙盒当前不在负载下，因此创建了负载模拟器以模拟五种不同的方案：恒定负载，线性增加负载，线性减小负载，正弦负载和现实生活中的场景负载。该研究还研究了从5、10到未来30分钟的各种预测范围上预测指标的能力。预测模型显示出不同的性能结果，具体取决于沙箱上的当前负载和预测度量，因为一些指标显示出较高的波动性，从而导致预测性能较差。总体而言，增加预测范围会导致预测较差，但在合理的利润率之内。该研究得出的结论是，CPU使用度量对于现实生活中的模拟以及所有模型的正弦载荷表现最佳。对于线性增加，消费者组滞后的指标对于所有型号都是最好的。该度量在线性减少载荷期间也对LSTM表现最好。但是，KNN最好的指标是网络错误增加和内存使用量。隔离森林的最佳指标是主题偏移。在整体模型性能方面，KNN是现实生活模拟和线性增加负载的最佳选择。对于持续的模拟，Kafka延迟是LSTM和KNN的最佳指标，而网络错误最适合隔离林。隔离森林最适合正弦，线性减少和恒定模拟。该研究还得出结论，与常规负载模拟相比，沙盒中的混乱工程能够注入足够的误差，以使模型对负载的反应不同。本研究中引入的新方法提供了一种方法，用于使用混乱工程在测试环境中建立机器学习模型，而无需生产数据或现实生活中的使用。
确保物联网设备之间的医疗信息传输：基于量子步行，DNA编码和混乱的创新混合加密方案
由于广泛使用先进的通信技术和无线传感器网络，例如医疗互联网（IOMT），健康信息交换技术（HIET），医疗保健互联网事物（IOHT）和Health IOT（HIOT），医疗保健行业已经进行了转变。这些技术导致医疗数据（尤其是医学成像数据）在各种无线通信渠道上的传输增加。但是，通过不安全的互联网渠道（如互联网和通信网络）（如5G）传输高质量的彩色医学图像，带来了可能威胁患者数据隐私的重大安全风险。此外，此过程还可能负担通信通道的有限带宽，从而导致数据传输延迟。为了解决医疗保健数据中的安全问题，研究人员将大量关注放在医疗图像加密上，作为保护患者数据的一种手段。本文提出了一种彩色图像加密方案，该方案集成了多个加密技术，包括替代量子随机步行，受控的魔方立方体变换，以及椭圆曲线加密系统与山地密码（ECCHC）的集成。所提出的方案通过分层固定尺寸的平面来创建常规立方体，从而将各种明文图像划分。每个平面沿逆时针方向旋转，然后进行行，柱和面部交换，然后进行DNA编码。将用DNA编码的图像立方与混沌立方通过DNA结合在一起，并选择了几个随机DNA序列以进行DNA突变。进行DNA突变后，然后使用DNA解码编码的立方体。提出的方法具有通过使用无限大的立方体加密无限尺寸和数字的2D图像的理论能力。已通过各种实验模拟和网络攻击分析对所提出的图像加密方案进行了严格测试，这显示了所提出的加密方案的效率和可靠性。
使用混乱和DNA的图像加密和解密...
Narayana工程学院，印度Nellore。 摘要：近年来，通过公共网络对安全图像通信的需求大大增加。 为了满足这一需求，该项目提出了一种使用混乱和DNA算法进行图像加密和解密的新方法。 提出的方法利用混沌图的混沌性质生成伪随机序列进行加密，而DNA编码技术则用于增强加密过程的安全性和稳健性。 在加密阶段，原始图像使用混乱的图将原始图像转化为混沌域，然后使用基于DNA的技术进一步加密。 解密过程涉及反向转换，其中使用相同的DNA编码方案和混沌图来解码加密图像以检索原始图像。 实验结果证明了针对各种加密攻击的提议方法的有效性和安全性，包括统计分析和蛮力攻击。 此外，该方法具有较高的计算效率，使其适用于实时图像加密应用。 总体而言，所提出的方法为需要高水平机密性和完整性的应用程序提供了有希望的解决方案。 未来的研究方向可能包括探索优化技术，以进一步提高所提出方法的性能和可伸缩性。 本摘要简要概述了模型的目标，方法论，结果和潜在含义，作为读者的简洁摘要。Narayana工程学院，印度Nellore。摘要：近年来，通过公共网络对安全图像通信的需求大大增加。为了满足这一需求，该项目提出了一种使用混乱和DNA算法进行图像加密和解密的新方法。提出的方法利用混沌图的混沌性质生成伪随机序列进行加密，而DNA编码技术则用于增强加密过程的安全性和稳健性。在加密阶段，原始图像使用混乱的图将原始图像转化为混沌域，然后使用基于DNA的技术进一步加密。解密过程涉及反向转换，其中使用相同的DNA编码方案和混沌图来解码加密图像以检索原始图像。实验结果证明了针对各种加密攻击的提议方法的有效性和安全性，包括统计分析和蛮力攻击。此外，该方法具有较高的计算效率，使其适用于实时图像加密应用。总体而言，所提出的方法为需要高水平机密性和完整性的应用程序提供了有希望的解决方案。未来的研究方向可能包括探索优化技术，以进一步提高所提出方法的性能和可伸缩性。本摘要简要概述了模型的目标，方法论，结果和潜在含义，作为读者的简洁摘要。
金融混乱对货币经济的真正影响
摘要 ———————————————————————————————– 大量宏观经济学文献得出结论，金融市场的混乱对产出和（失业）就业有巨大的负面影响。尽管这些文献中的论文各不相同，但它们有一个共同的特点：它们都采用了没有明确模拟货币的框架。本文认为，省略货币可能会妨碍模型评估金融冲击的实际影响，因为它剥夺了代理人可以用来应对由此产生的流动性混乱的支付工具。在一个经过精心校准的新货币主义模型中，该模型具有摩擦性劳动力、产品和金融市场，我们表明，货币的存在会抑制甚至几乎消除金融冲击的实际影响，这取决于冲击的性质。我们还表明，金融冲击对实体经济的传播取决于通胀水平：高通胀制度会放大不利金融冲击的实际影响。 ———————————————————————————————————————
通过3D形状完成在混乱环境中改善机器人水果收获
摘要 - 世界人口正在增加，到2050年，其对食物，饲料，燃料和纤维的需求几乎一倍。面临环境挑战，劳动力短缺也对农业生产系统构成了至关重要的挑战。农作物生产中手动任务的自动化可能会提高效率，但也会导致农业实践的变化，以更有效地使用可用的土地。在本文中，我们解决了在具有挑战性的现实情况下（例如垂直农场）的机器人果实收获的问题，在垂直农场中，机器人感应和表演需要应对杂乱无章的环境。机器人果实的收获通常是通过直接检测传感器读数中的掌握点来完成的，传感器读数可以根据农作物收获的要求在果实本身或其花梗上进行。然而，掌握点检测并不总是可能的，因为理想的抓紧点可能隐藏在叶子或其他水果后面。我们的方法利用了形状的完成技术，使我们能够估算目标果实的完整3D形状，即使在强烈的遮挡下，它的姿势也可以估算其姿势。以这种方式，即使只有部分可见，我们也可以估计一个掌握点。我们评估了在一个真正的机器人操纵器中运行在垂直农场中的实际机器人操纵器，并采用不同的收获工具。我们的实验表明，与最竞争的基线相比，我们提议的管道平均将成功率提高了18.5个百分点，而不是依赖形状完成的基线。
