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World File Search System混淆
两种人工智能，或者如何不混淆客体和主体
以下文章是《跨学科科学评论》的文体实验，反映了作者所从事学科的个人研究议程和轨迹。跨学科研究通常源于个人在好奇心的驱使下偶然做出的特殊经历和决定，以及影响任何人职业生涯的实际偶然性。如果从一个人的视角跨越多个学科，这种反思不可能全面，而且肯定会暴露出知识上的差距和严谨性的缺失，而这些缺陷和缺失本可以在一个学科内得到纠正。提出这种个人议程的目的不是要明确，而是通过拉开学科边缘的松散线索来展开讨论。实验的主要目标是颠覆既定的学科观点，即使同样的问题可以在另一个领域得到更权威的解决。1
量子非线性函数的通用量子混淆
关于量子加密的研究在最近几十年中迅速发展，并结合了量子力学和加密理论。在现有的量子加密原始图中，量子混淆是不可忽视的新兴力量。量子混淆是指通过量子力学使电路混淆以提高安全性。它用于隐藏功能并防止量子电路的反向工程。然而，由于量子混淆的构建研究相对不成熟，这是由于其在实施和应用方面的困难。另外，尚未提出量子非线性函数的混淆，尽管量子非线性函数涵盖了可以混淆的广泛量子函数。在本文中，我们启动了量子混淆的通用定义，该定义利用量子传送来构造量子非线性函数的混淆器和解释器。此外，我们证明了将混淆性应用于量子不对称的加密方案的有效性，并严格地证明，量子混淆所实现的加密满足了IND（难以区分） - 苏格拉。这项工作为量子非线性函数提供了量子混淆的积极可能性，并将补充量子混淆和量子不对称加密的理论。
数据中的混淆——对“解码大脑”的评论……
带通滤波。换句话说，第一个块中的所有刺激都标记为 1 类，即使它们反映不同的对象类，第二个块中的所有刺激都标记为 2 类，即使它们反映不同的对象类，依此类推。请注意，所有分类器的分类准确率都很高，没有带通滤波，这表明它们对 EEG 信号和块之间的虚假相关性进行分类，而不是对刺激类别进行分类。即使使用带通滤波，这个准确率也可能过高，情况通常如此。其余表格报告跨块分类。对于受试者 2-6，第一和第二次块运行以相同的顺序呈现刺激。对于受试者 6，第三次块运行以不同的顺序呈现刺激。首先，我们报告第一次块运行的训练和第二次块运行的测试的平均结果，反之亦然，两者都使用
Maya：利用形式控制来混淆电力侧通道
由于信息通过功耗泄露，计算机的安全面临风险。攻击者可以使用高级信号测量和分析从此侧信道恢复敏感数据。为了解决这个问题，本文介绍了 Maya，这是一种简单有效的电源侧信道防御方法。其理念是使用形式控制以应用程序透明的方式重新塑造计算机消耗的功率——防止攻击者了解正在运行的应用程序的任何信息。借助形式控制，即使运行时条件发生不可预测的变化，控制器也可以可靠地将功耗保持在接近所需目标函数的位置。通过智能地选择目标函数，控制器可以使功率遵循任何所需的形状，看似携带活动信息，但实际上与应用程序无关。Maya 可以在特权软件、固件和硬件中实现。我们在三台机器上仅使用特权线程来抵御基于机器学习的攻击，并展示了其有效性和易于部署性。Maya 已经挫败了新开发的远程电源攻击。
生物医学数据中的doppelgänger如何混淆...
参考文献1。GOH WWB，Wong L. NetProt：基于复杂的功能选择。2017年蛋白质组研究杂志； 16（8）：3102--3112。2。Guo T，Kouvonen P，Koh CC等。 将组织活检样品快速质谱转化为永久定量数字蛋白质组图，自然医学2015; 21：407-413。Guo T，Kouvonen P，Koh CC等。将组织活检样品快速质谱转化为永久定量数字蛋白质组图，自然医学2015; 21：407-413。
使用 unc-58 选择标记的混淆凸显了对共 CRISPR 基因进行基因分型的重要性
使用模型遗传生物秀丽隐杆线虫 (C. elegans)，人们在提高 CRISPR/Cas9 编辑效率方面取得了多项进展。我们在此报告了 co-CRISPR“标记”基因的使用：发生过 co-CRISPR 事件的线虫具有明显的、可见的表型，这有助于选择携带目标基因中 CRISPR 事件的线虫。然后通过与野生型杂交去除 co-CRISPR 基因中的突变，但如果 CRISPR 和 co-CRISPR 基因难以分离，则这可能具有挑战性。但是，如果所选线虫呈现野生型并且是从一窝中选出的，则分离出 co-CRISPR 修饰基因可能不那么困难。在这些窝中，单个注射线虫的后代中有很大一部分表现出 co-CRISPR 表型，表明 CRISPR 效率高。这样可以产生在目标基因位点含有所需突变但不带有 co-CRISPR 突变的线虫。使用此方法，我们成功地在秀丽隐杆线虫 nlg-1 基因中产生了离散突变。然而，在对 nlg-1 基因进行测序以验证编辑的过程中，我们发现在 co-CRISPR 基因 unc-58 处发生了基因组重排，通过目测观察，这些重排在表型上是无声的，但却导致以挣扎行为评分的运动能力显著降低。这突出表明，在下游基因功能分析之前，应仔细考虑 co-CRISPR 介导的基因变化的隐藏后果。鉴于此，我们建议在利用表型选择作为流程一部分的 CRISPR 程序之后对 co-CRISPR 基因进行测序。
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准加密构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受无实例的证明（尽管在此模式下，方案对于是实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们表明，这种放宽足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO）。为了确定该构建块的可行性，我们提出了一种安全的陷门双模 CVQC 构造，假设量子随机预言模型 (QROM) 中的带错误学习 (LWE) 问题的难度。
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准密码构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受证明（尽管在此模式下，方案对于是的实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们证明这种放松足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO），并提出一种陷门双模 CVQC 的构造，可以防止量子随机预言模型 (QROM) 中的带错学习 (LWE) 问题。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
