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软件化基础设施中的量子密钥分发
非对称密码学 (又称公钥密码学) 是我们系统的基石之一：它被广泛用于加密、数字签名和密钥协商算法 (如 RSA [ 1 ]、DSA [ 2 ] 和 ECDH [ 3 ])，而这些算法则嵌入在互联网通信中最广泛使用的协议中 (如 TLS [ 4 ])。这些密码系统依赖于这样的假设：某些问题 (如素数分解和离散对数问题) 在使用传统计算的情况下很难在合理的时间内解决：由于这种“计算”安全性，以及缺乏能够破解它们的有效算法，这些问题被认为是安全的。量子计算利用量子物理学，提供了一个完全不同的环境，并因此能够在多项式时间内解决难题的新算法 (例如，用于素数分解的 Shor 算法 [ 5 ])。目前，量子计算机还不足以对这些密码系统构成真正的威胁，但随着 Google 1 和 IBM 2 等众多贡献者的加入，研究进展越来越快，推动了技术发展。一些算法的破解时间已经进行了讨论 [ 6 ]，结果显示 2048 位 RSA 分解只需 8 小时。需要找到传统密码系统的替代解决方案来克服这一威胁。
24-0109核心网络案例研究V2
“我的五旬节去撰写报告时，曾经睁开眼睛，因为这对他们来说是最糟糕的部分，即使他们知道这是业务最重要的部分。现在他们实际上喜欢报告的写作，因为这在至关重要的时候是一项简单的舒适任务。尽管他们想破解而不是编译报告，因为这是对他们技能的更有价值的使用，但同时他们知道可交付成果是最重要的部分，并代表了他们的所有努力。”
挖掘印度城市的经济潜力
表 1.1 解决瓶颈问题. ... ................. ... ....................................................................................................................................................................................................................................... 19 2.5 选定城市................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 19 2.5 选定城市................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 20 4.1 政府利益相关者的关键结构化访谈主题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................. 55 6.1 破解城市经济增长瓶颈制约的行动领域.................................................................................................................... 58 6.2 城市中心区可开发区域用地结构....................................................................................................................................... 71 6.3 市级政策法规示例....................................................................................................................................................... 74 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 80
对抗议者进行技术监控
在密尔沃基的乔治·弗洛伊德抗议活动、沃瓦托萨抗议活动和基诺沙抗议活动中，手机被没收。 在抗议活动中被捕的抗议者经常报告说，他们获释后手机没有立即归还给他们。 警察需要搜查令才能搜查您的手机。您不应该同意。 Cellbrite 和 Greysmith 等公司出售执法工具来破解手机上的加密以提取数据。
mas-quantum-咨询.pdf
利用量子力学定律的量子计算机有可能以比传统计算机快得多的速度解决某些数学问题，从而为各行各业带来实质性变革。与此同时，它们也可能破解一些常用的加密和数字签名算法，这对网络安全构成了重大隐患。随着这些密码相关量子计算机（“CRQC”）的出现，金融机构（“FI”）处理的金融交易和敏感数据的安全性可能会面临风险 1 。2 顶尖专家预测，与量子相关的网络安全风险将在未来十年成为现实 2,3 。CRQC 将破解常用的非对称加密，而对称加密可能需要更大的密钥才能保持安全。为此，NIST 已启动后量子密码学（“PQC”）的全球标准化进程。这涉及筛选抗量子公钥加密算法，这些算法将能够与现有网络和通信协议配合使用，并保护敏感信息免受 CRQC 的攻击 4 。与此同时，涉及量子密钥分发（“QKD”）技术的研究计划正在推进中，该技术旨在建立用于分发加密密钥的安全通信通道 5 。3 为了应对与量子相关的网络安全风险，金融机构需要实现加密敏捷性，以便能够有效地从易受攻击的加密算法迁移到 PQC，而不会对其信息技术 (IT) 系统和基础设施产生重大影响。金融机构还可以实施其他量子安全解决方案，例如 QKD，
无需叠加查询的量子攻击
量子密码分析始于 Shor [40] 的开创性工作，他证明了 RSA 和 Diffie-Hellman 密码体制可以被量子计算机破解。Simon 算法 [41] 的工作原理非常相似，它可以在 ( { 0 , 1 } n , ⊕ ) 中找到一个隐藏周期，但它最近才开始应用于密码分析。2010 年，Kuwakado 和 Morii [29] 展示了如果允许对手进行叠加查询，如何在量子多项式时间内区分三轮 Feistel 网络和随机排列。后来，人们在这种情况下获得了更多结果 [30, 24, 31]。然而，尽管令人印象深刻，但这些破解需要叠加查询模型，在该模型中，攻击者可以将原语作为量子预言机进行访问；例如，对具有未知密钥的密码进行量子加密查询。在本文中，我们首次在标准查询模型中应用了 Simon 算法，表明上述中断可能会在该模型中产生影响。这也是量子隐藏周期算法在仅使用经典查询的对称密码学中的首次应用。我们的核心结果之一是，在解决具有隐藏结构的碰撞搜索问题时，我们可以用多 (n) 个量子比特替换指数大小的内存。即使时间加速仍然是二次的，这也为量子对手带来了之前意想不到的优势。
量子线性化攻击
摘要。最近的研究表明，量子周期查找可用于破解叠加查询模型中的许多流行构造（一些分组密码，如 Even-Mansour、多个 MAC 和 AE……）。到目前为止，所有被破解的构造都表现出强大的代数结构，这使得能够构造单个输入块的周期函数。恢复秘密周期可以恢复密钥，区分并破坏这些模式的机密性或真实性。在本文中，我们介绍了量子线性化攻击，这是一种使用 Simon 算法针对叠加查询模型中的 MAC 的新方法。具体来说，我们使用多个块的输入作为隐藏线性结构的函数的接口。恢复此结构可以执行伪造。我们还介绍了这种攻击的一些变体，这些变体使用其他量子算法，这些算法在量子对称密码分析中不太常见：Deutsch、Bernstein-Vazirani 和 Shor 的算法。据我们所知，这是这些算法首次用于量子伪造或密钥恢复攻击。我们的攻击破解了许多可并行化的 MAC，例如 LightMac、PMAC 以及具有（经典）超龄安全性（LightMAC+、PMAC+）或使用可调整分组密码（ZMAC）的众多变体。更一般地说，这表明构建可并行化的量子安全 PRF 可能是一项具有挑战性的任务。
研究表明人工智能生成的虚假网络安全报告欺骗了......
我们的研究表明，变形器还会对医学和网络安全造成虚假信息威胁。为了说明这一问题的严重性，我们在讨论网络安全漏洞和攻击信息的在线公开资源上对 GPT-2 变形器模型进行了微调。网络安全漏洞是计算机系统的弱点，而网络安全攻击则是利用漏洞的行为。例如，如果漏洞是 Facebook 的弱密码，那么利用该漏洞的攻击就是黑客破解您的密码并侵入您的帐户。
后量子密码学：保护 SD-WAN
Q-day 指的是未来的事件，届时量子计算机将变得足够强大，能够破解目前保护我们数字通信和数据的加密算法。这包括保护网站、电子邮件、金融交易以及当今互联网和企业内部传输的几乎所有数据的加密。这种量子威胁是政府、企业和个人都关注的一大问题，因为它将允许量子计算机解密本应安全的加密信息，从而可能导致前所未有的数据泄露和网络威胁。
Eclinicalworks版本11用户指南
破解数据科学访谈是一本独特的书，可以将数据科学提炼为核心本质。它的结构与破解编码访谈类似，在该访谈中，在潜入访谈问题之前将引入基本概念。所涵盖的主题包括： *必要的先决条件（统计，概率，线性代数和计算机科学） * 18个数据科学中的重大思想（Occam的剃刀，过度拟合，偏见/差异折衷，云计算，维度的诅咒等）*数据争吵（探索性数据分析，功能工程，数据清洁和可视化） *机器学习模型（K-NN，随机森林，增强，神经网络，K-MEANS聚类，PCA等）*强化学习（Q-学习和深度Q学习） *非计算学习工具（图理论，Arima，线性编程） *案例研究（查看亚马逊和Uber等公司的数据科学）作者Maverick，具有强大的康奈尔大学运营研究和信息工程的背景，以及来自Cornell University的研究科学咨询公司的经验。他还在GCP上创建了流行的数据科学作弊地图和数据工程作弊地图。破解数据科学访谈旨在提供对数据科学概念的简洁明了的理解，使其成为面试准备的宝贵资源。准备征服数据科学世界！电子书版本现已在KDP Select上获得，而平装版已经发布了！作者Maverick还创建了一个破解数据科学采访GitHub Repo，并提供了链接，以帮助您进行面试。享受现场活动，通过工作角色策划的课程等等。This e-book and paperback guide covers essential topics like overfitting, bias/variance tradeoff, cloud computing, curse of dimensionality, data wrangling (EDA, feature engineering, cleaning, and visualization), machine learning models (k-NN, random forests, bagging, neural networks, k-means clustering, PCA), reinforcement learning (Q-Learning, Deep Q-Learning), non-machine learning tools (graph理论，Arima，线性编程），案例研究（探索亚马逊和Uber等公司的数据科学）等。在此处查看目录和无监督的学习章节！关于作者：Maverick拥有康奈尔大学的运营研究和信息工程学位，并拥有《财富》 500强公司的数据科学咨询经验。与O'Reilly进行10天的免费试验，可以完全访问《数据科学访谈》，以及60k+其他标题。希望在竞争性数据科学工作市场中脱颖而出？通过完成本访谈指南，您将获得成功的必要技能和信心。这种全面的资源涵盖了基本主题，包括：数据科学趋势和工作需求简历和访谈的投资组合Python和SQL编程机器学习模型深度学习组件与GIT进行代码版本，无论您是本领域的经验丰富的专业人员还是新的参赛者，本指南旨在帮助您。需要对Python，SQL和统计数据的基本知识；熟悉R还将为数据科学概念提供宝贵的见解。