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文档构成了思想的具体体现，它是纸质或其他适合物理处理、跨空间运输和随时间保存的材料上的工作记录。它可能包括手稿、手写和雕刻材料，包括印刷书籍、期刊、缩微胶片、照片、留声机唱片、磁带唱片等。科学技术的最新进展有助于产生另一种文档，即计算机可读形式，包括 CD、DVD、笔式驱动器、硬盘、网络资源等。所有文档都是人类观察和思想的记录，在其创建过程中需要直接的人为干预。它们向读者或用户提供一些信息。图书馆作为知识门户，提供对各种此类文档信息源的访问。它是由提供给用户的服务生成的。这是一种将信息具体化的整合和呈现过程。
![arXiv:2202.01817v3 [quant-ph] 2023 年 1 月 17 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e70523b0bc7eb6c65d2efe5ddd3435cda4c7aa67.webp)
arXiv:2202.01817v3 [quant-ph] 2023 年 1 月 17 日
摘要 量子信息网络 (QIN) 引起了越来越多的关注，因为它们能够实现长距离量子设备连接，从而大大增强了其固有的计算、传感和安全功能。QIN 的核心机制是量子态隐形传态，消耗量子纠缠，在这种情况下，量子纠缠可以看作是一种新型的网络资源。在这里，我们确定了每个活动部门的用例，包括关键性能目标，作为网络要求的参考。然后，我们定义了通用 QIN 的高级架构，然后重点介绍空间段的架构，目的是确定主要的设计驱动因素和关键要素。介绍了这些关键要素的最新进展，以及与标准化相关的问题。最后，我们解释了开发第一个 QIN 的路线图，并详细介绍了已经完成的第一步，即空间对地纠缠分布演示器的设计和数值模拟。
国家网络犯罪战略指南
“网络依赖型犯罪”（或“纯粹”网络犯罪）是指只能使用计算机、计算机网络或其他形式的信息通信技术 (ICT) 实施的犯罪。这些行为包括传播病毒或其他恶意软件、黑客攻击和分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。这些活动主要针对计算机或网络资源，但攻击可能会产生各种次要结果。例如，通过入侵电子邮件帐户收集的数据随后可能用于实施欺诈 4 。 “网络犯罪”是传统犯罪，可以通过使用计算机、计算机网络或其他形式的 ICT 扩大规模或范围。与仅依赖 ICT 的网络依赖型犯罪不同，网络犯罪的基本犯罪行为无需使用 ICT 即可实施。欺诈和盗窃是两种最常见的网络犯罪 5 。例如，诈骗电子邮件试图诱骗收件人向未知发件人转账。
加拿大和欧洲面临 21 世纪政策挑战
本出版物是由加拿大社会科学与人文研究委员会（SSHRC）在其战略知识群体计划（2008-2017）下资助的项目的结果。我们感谢卡尔顿大学对该项目以及其他合伙大学和组织的主要支持。加拿大 - 欧洲跨大西洋对话的内容和其他出版物的内容是作者的唯一责任，绝对不可能反映任何合作伙伴或支持组织的观点。编辑：Joan Debardeleben编辑助理：Dara Marcus，Cathleen Schmidt和Joe Landry合作伙伴大学在加拿大 - 欧洲跨大西洋对话中，我们对合作伙伴大学表示感谢，每个大学都对这些项目的经营贡献了相关的学者的参与，这使他们对这些项目的运作做出了贡献。卡尔顿大学麦吉尔大学蒙特利亚大学不列颠哥伦比亚大学维多利亚大学的首席研究人员负责组织CETD五个主题研究小组的工作；他们在项目中提供了智力和行政领导，并担任管理委员会的成员。 网络资源：CETD网站（在卡尔顿大学运营）：http：//labs.carleton.ca/canadaeurope/ eucanet（在维多利亚大学运营）：http：//www.eucanet.org卡尔顿大学麦吉尔大学蒙特利亚大学不列颠哥伦比亚大学维多利亚大学的首席研究人员负责组织CETD五个主题研究小组的工作；他们在项目中提供了智力和行政领导，并担任管理委员会的成员。网络资源：CETD网站（在卡尔顿大学运营）：http：//labs.carleton.ca/canadaeurope/ eucanet（在维多利亚大学运营）：http：//www.eucanet.org少数卡尔顿大学（项目主任）麦克吉尔大学，麦克吉尔大学库尔特·赫伯纳，不列颠哥伦比亚大学，哥伦比亚大学简·詹森大学达尔豪西大学（Dalhousie University）我们感谢欧洲人的创建者兼经理击败施密特克（Schmidtke），以自2008年以来为该项目提供服务。
Rohit Sharma，Kapil Kumar Kaswan Mtech Scholar，CSE ...
U. Chatterjee等。[6]使用椭圆曲线加密方法（ECC）方法来确保物联网网络的通信。实验表明，与现有方案相比，它提供了轻巧的身份验证和关键管理过程，这些过程消耗了更少的网络资源（在妥协网络的限制下）。Q. Ma等。 [7]为智能家用设备开发了身份验证方案。 它使用设备签名来通过物联网网络的身份验证邻居的身份验证。 分析表明，中间设备可以互相验证，以确保防止锻造的安全通信。 Y. Li [8]使用ECC加密图为IoT网络开发了一种多因素身份验证方案。 它使用实体模型进行安全性，并且还根据设备签名来计算信任因素。 分析表明，与现有的身份验证方案相比，它更加安全/资源。 R. Krishnasrijaet Al。 [9]为IoT网络开发了基于多项式的身份验证过程。 它使用会话密钥进行设备身份验证。 仿真结果表明，它可以防止网络资源免受常见的安全威胁，并且其计算开销较少。 Z. Wang等。 [10]引入了针对物联网网络的轻质身份验证方案。 它将唯一ID（基于设备硬件）分配给网络中的每个设备，然后使用集中式服务器注册设备以进行安全通信。 分析表明，与现有方案相比，它消耗了较少的计算资源。Q. Ma等。[7]为智能家用设备开发了身份验证方案。它使用设备签名来通过物联网网络的身份验证邻居的身份验证。分析表明，中间设备可以互相验证，以确保防止锻造的安全通信。Y. Li [8]使用ECC加密图为IoT网络开发了一种多因素身份验证方案。它使用实体模型进行安全性，并且还根据设备签名来计算信任因素。分析表明，与现有的身份验证方案相比，它更加安全/资源。R. Krishnasrijaet Al。 [9]为IoT网络开发了基于多项式的身份验证过程。 它使用会话密钥进行设备身份验证。 仿真结果表明，它可以防止网络资源免受常见的安全威胁，并且其计算开销较少。 Z. Wang等。 [10]引入了针对物联网网络的轻质身份验证方案。 它将唯一ID（基于设备硬件）分配给网络中的每个设备，然后使用集中式服务器注册设备以进行安全通信。 分析表明，与现有方案相比，它消耗了较少的计算资源。R. Krishnasrijaet Al。[9]为IoT网络开发了基于多项式的身份验证过程。它使用会话密钥进行设备身份验证。仿真结果表明，它可以防止网络资源免受常见的安全威胁，并且其计算开销较少。Z. Wang等。[10]引入了针对物联网网络的轻质身份验证方案。它将唯一ID（基于设备硬件）分配给网络中的每个设备，然后使用集中式服务器注册设备以进行安全通信。分析表明，与现有方案相比，它消耗了较少的计算资源。A. G. Mirsaraei等。 [11]将ECC方法与区块链技术集成在一起，用于通过物联网网络的基于智能卡的身份验证。 它使用私人信任的服务器进行基于区块链的用户注册。 分析表明，它在计算开销/能耗方面表现出色。 P. Tyagi等。 [12]研究了与多因素身份验证方案有关的问题。 研究表明，由于会话密钥可能会在中间设备级别妥协，因此与中间攻击的安全性较差。 可以进一步利用分析数据来克服该方案的缺点。 Z. Siddiqui等。 [13]使用集中式服务器对IoT网络进行了基于数字证书的身份验证。 实验表明，与现有方案（ProSANTA/BIPLAB身份验证）相比，它是高效的方案。A. G. Mirsaraei等。[11]将ECC方法与区块链技术集成在一起，用于通过物联网网络的基于智能卡的身份验证。它使用私人信任的服务器进行基于区块链的用户注册。分析表明，它在计算开销/能耗方面表现出色。P. Tyagi等。[12]研究了与多因素身份验证方案有关的问题。研究表明，由于会话密钥可能会在中间设备级别妥协，因此与中间攻击的安全性较差。可以进一步利用分析数据来克服该方案的缺点。Z. Siddiqui等。[13]使用集中式服务器对IoT网络进行了基于数字证书的身份验证。实验表明，与现有方案（ProSANTA/BIPLAB身份验证）相比，它是高效的方案。
人工智能赋能的未来无线网络：挑战、机遇和未决问题
摘要 — 大量苛刻的服务和用例要求未来无线网络资源管理发生革命性转变。事实上，当应用程序对服务质量的严格要求与网络复杂性的增加相结合时，传统的网络管理例程在 6G 中将变得不可行。人工智能 (AI) 正在成为从下到上协调网络资源的基本推动因素。支持 AI 的无线接入和支持 AI 的核心将为 6G 的自动配置开辟新的机遇。另一方面，支持 AI 的网络中存在许多挑战需要解决。较长的收敛时间、内存复杂性和不确定性下机器学习算法的复杂行为以及网络高度动态的信道、流量和移动性条件加剧了这些挑战。在本文中，我们调查了利用机器学习技术提高无线网络性能的最新研究。此外，我们确定了挑战和未解决的问题，为研究人员提供了路线图。
利用 AI 原生园区和分支机构解决方案转变体验
• 可定制的 Wi-Fi 服务级别：设置、监控和执行关键 Wi-Fi 性能指标的服务级别预期 (SLE) • 一键识别根本原因：使用瞻博网络的主动分析和关联引擎 (PACE) 主动识别并修复问题的根本原因 • 访客 Wi-Fi：提供可扩展的访客访问，并提供多种语言支持、可定制的品牌、社交登录以及外部门户/AAA/RADIUS 集成等选项 • AI-Native 无线电资源管理：优化无线电设置以确保性能，同时即时适应间歇性的外部干扰 • 实时用户状态信息：在事件发生时动态捕获数据包并回放以查看任何用户在任何时间点的状态 • 使用 WxLAN 进行简单的资源分配和 QoS：只需单击鼠标或通过预先分配的策略为 Wi-Fi 用户分配和确定网络资源的优先级
GSW 教师人工智能工具包
有些人很难理解人工智能与过去的计算机技术有何关系。人工智能不同于谷歌等传统的网络搜索。搜索引擎将用户关键词与网页匹配并提供网络资源链接。这就像图书管理员建议可能对图书馆顾客有用的资源。相反，人工智能用户提出的问题就像与另一个人交谈一样。作为回报，用户收到专门为满足他们的指示而定制的文本。与传统网络搜索的另一个区别是，某些系统（如 ChatGPT）可能不会为用户提供可点击的源链接。人工智能也不同于传统的计算机编程语言（如 javascript 或 C++），因为它更加非正式（自然语言输入）。输出也不同于传统的计算机软件，因为它不那么死板，更不可预测。人工智能输出也可能因模型甚至会话而异。最后，人工智能的发展是为了提供比传统计算机应用程序更具社交导向的计算机交互体验。