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小精灵的恶意：实用的耐药加密而没有随机的口腔
摘要。变形加密的概念（Persiano，Phan和Yung，Eurocrypt '22），旨在使私人通信能够在中央权威（Henceforth称为独裁者）大量控制的环境中，他们可以获取用户的秘密密钥。从那时起，各种作品就在几个方面（包括其局限性）提高了我们对AE的理解。在这方面，最近的两部作品构建了各种抗变形的加密（是）方案，即，最多允许Covert通信的O（log（log（λ））位的方案。但是，这些结果仍然不令人满意，每个结果都至少带有以下问题之一：（1）使用加密重型锤子（例如，难以区分性混淆（IO））； （2）滥用原始定义以定义过于强大的独裁者； （3）依赖随机甲骨文模型（ROM）。尤其是，ROM中的证据是有争议的，因为它们无法解释用于实例化随机Oracle的哈希函数的变形方案。在这项工作中，我们克服了所有这些局限性。首先，我们描述了一种耐药的加密（是）方案，仅依靠公开的加密和极其有损函数（ELFS）来实现实用性，这都是从（指数）DDH假设中得知的。进一步假设独特的Nizks（从IO中知道），我们提供了另一种结构，我们后来用它来意识到第一个确定性是：也就是说，一种同时达到对每个可能的变形安全水平的变形抗性水平的单一方案。
使用多药加固学习（RL）方法论的1型糖尿病（T1D）患者的基底核糖顾问
本文引入了一种新型的多代理增强学习（RL）方法，用于1型糖尿病患者（T1D）的个性化葡萄糖控制。所提出的方法利用了由血糖（BG）代谢模型和多代理角色批评的RL模型组成的闭环系统，该模型充当基底核糖顾问。在三种不同的情况下，评估RL药物的性能并与常规疗法进行了比较。评估指标包括最低，最大和平均葡萄糖水平，以及在二型BG范围内所花费的时间百分比。此外，分析了平均每日推注和基底胰岛素剂量。结果表明，基于RL的基底支柱顾问可通过降低血糖变异性并增加目标范围内70-180 mg / dl的时间的比例来显着改善葡萄糖的控制。具体来说，在方案A，B和C中，目标范围内花费的时间从66个增加。66±34。97％至92。55±4。05％，64。13±33。84％至93。91±6。03％和58。85±34。67％至78。 34±13。 分别为28％。 基于RL的方法还可以防止严重的高血糖事件（P≤0。 05）并减少低血糖的发生。 对于场景A和B，降血糖事件从14个下降。 2％±32。 27％至3.77％±4.01％和16。 59％±32。 分别为42％至2.63％±4.09％。 05）。67％至78。34±13。分别为28％。基于RL的方法还可以防止严重的高血糖事件（P≤0。05）并减少低血糖的发生。对于场景A和B，降血糖事件从14个下降。2％±32。27％至3.77％±4.01％和16。59％±32。分别为42％至2.63％±4.09％。05）。值得注意的是，在情况C中，由于胰岛素敏感性的降低，在任何一种方法中均未经历降血糖事件。此外，该研究表明，与常规治疗相比总的来说，这些发现表明多代理RL方法在获得更好的葡萄糖控制方面具有EFF的性质，并减轻T1D患者严重高血糖的风险。