摘要。白盒密码学的对手模型包括一个极端情况,坐在端点的对手可以完全访问加密方案。激励的是,大多数现有的白盒实现都集中在对称加密上,我们介绍了基于哈希的签名的实现,以便针对白盒攻击者的安全性(他们读取了读取具有空间硬度参数M大小的数据的读取访问,这取决于白色盒子安全cipher的可用性(此外还取决于白色盒子安全cipher(此外)(此外)(此外还有一个一般的一般单程功能)。我们还引入了参数和密钥生成的复杂性结果,以实现无状态哈希的签名方案SPHINCS+的白色盒安全实例化,这是Quantum耐量子的数字签名算法的NIST选择之一,以及其较旧的版本。我们还提出了一个基于哈希树的解决方案,以在白色框攻击者上下文中安全的一次性密码。我们实施了建议的解决方案并分享我们的绩效结果。
方法与结果:2012 年,1,214 名日本社区居民(年龄 ≥ 65 岁)接受了脑磁共振成像 (MRI) 扫描和全面健康检查。本研究调查了尿白蛋白:肌酐比 (UACR) 和估计肾小球滤过率 (eGFR) 与 WMH 体积与颅内容积 (WMHV : ICV) 比的关联,以及 UACR 和 WMHV : ICV 比的组合与认知能力下降和死亡风险的关联。整个研究人群的 WMHV : ICV 比的几何平均值为 0.223%,在调整潜在混杂因素后,随着 UACR 水平的提高而显著增加(正常白蛋白尿为 0.213%,微量白蛋白尿为 0.248%,大量白蛋白尿为 0.332%;P 趋势 =0.01)。相反,eGFR 与 WMHV : ICV 比值之间无明显关联。与白蛋白尿正常且 WMHV : ICV 比值较小(<0.257% [中位数])的受试者相比,白蛋白尿且 WMHV : ICV 比值较大(≥0.257%)的受试者在基线时认知能力下降的概率和随访期间全因死亡的概率更高。
虽然没有统一的定义,但监管沙盒通常是指允许企业在监管机构的监督下在有限时间内测试和试验新的创新产品、服务或业务的监管工具。因此,监管沙盒具有双重作用:1)促进商业学习,即在现实环境中开发和测试创新;2)支持监管学习,即在监管机构的监督下,制定实验性法律制度,指导和支持企业开展创新活动。在实践中,该方法旨在在受控风险和监管框架内实现实验性创新,并提高监管机构对新技术的理解。1
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