量子计算有望在某些问题上提供比传统计算更快的速度。然而,发挥其全部潜力的最大障碍是这些系统固有的噪声。这一挑战被广泛接受的解决方案是实现容错量子电路,而这超出了当前处理器的能力。我们在此报告了在嘈杂的 127 量子比特处理器上进行的实验,并展示了在超越蛮力传统计算的规模上对电路体积的准确期望值的测量。我们认为这代表了量子计算在容错时代之前的实用性的证据。这些实验结果得益于超导处理器在这种规模上的相干性和校准方面的进步,以及表征 1 和可控制地操纵如此大型设备上的噪声的能力。我们通过将测量的期望值与精确可验证电路的输出进行比较来确定其准确性。在强纠缠状态下,量子计算机提供了正确的结果,而基于纯态的一维(矩阵积态,MPS)和二维(等距张量网络态,isoTNS)张量网络方法 2,3 等领先的经典近似方法则无法实现。这些实验展示了实现近期量子应用的基础工具 4,5 。
摘要:在能源过渡过程中,分布式,混合能源系统(例如光伏(PV)和电池储藏的组合,出于经济和生态原因而越来越多地使用。但是,可再生电力产生高度挥发性,存储容量通常受到限制。如今,新的存储组件正在出现:电力到燃气(PTGTP)技术,即使在更长的时间内也能够以氢的形式存储电力。尽管从技术上讲,这项技术在技术上得到了很好的理解和开发,但在现实的法律和经济市场条件下,几乎没有任何评估和可行性研究其广泛的整合到当前的分布式能源系统中。为了能够进行这样的评估,我们开发了一种方法和模型,该方法和模型优化了PTGTP系统的尺寸和操作,这是当前德国市场条件下混合能源系统的一部分。评估基于对成本和CO 2排放的多标准方法优化。为此,使用基于蛮力的最佳设计方法来确定最佳系统尺寸,并与能量系统仿真工具OEMOF.SOLPH结合使用。为了进一步了解这项技术及其未来前景,进行了敏感性分析。该方法用于检查德国乳制品的案例研究,并表明PTGTP尚未提示,而是有希望的。
由于医疗保健信息系统技术的最新进步,数据级别的数据泄漏一直在上升。因此,需要使用数据级别的医疗保健系统中的加密算法来分析现有的数据保护技术。为确保医疗保健信息系统中的数据级保护而开发的现有数据级保护技术缺乏关键安全模型和数据库安全方法的整合,例如增强的加密算法在数据保护技术的设计和开发中。在这项研究中,设计科学研究方法用于设计和开发具有碱基64 512位的加密算法,以增强数据级别的数据保护。Python编程语言用于制定用于实验的仿真程序。在医疗保健信息系统中测试了开发算法的性能。将结果与现有的加密算法进行了比较,以评估加密和解密过程,蛮力攻击的强度和纯文本脆弱性。结果表明,碱基64和512位的固定长度的开发算法达到了最佳性能。总而言之,医疗保健数据非常敏感且至关重要,因此需要增强的加密算法来减少数据级别的数据泄漏。关键字:算法,加密,安全性,加密,解密标准,医疗保健,网络安全,医疗保健
摘要:数字景观中的身份验证是由于不断发展的网络威胁而面临的持续挑战。传统的基于文本的密码,这些密码容易受到各种攻击,因此需要创新解决方案来加强用户系统。本文介绍了Rosecliff算法,该算法是一种双重身份验证机制,旨在提高针对复杂的黑客尝试的弹性并不断发展存储的密码。该研究探讨了加密技术,包括对称,不对称和混合加密,从而解决了量子计算机构成的新兴威胁。Rosecliff算法将动态介绍给密码中,该密码允许在多个平台上进行更安全的通信。评估算法的强大攻击,例如蛮力,字典攻击,中间攻击和基于机器学习的攻击。Rosecliff算法通过其动态密码的一代和加密方法,证明了针对这些威胁有效的。可用性评估包括实施和管理阶段,专注于无缝集成以及用户体验,强调清晰度和满意度。限制被承认,从而敦促对加密技术的弹性,鲁棒性的鲁棒性以及对新兴技术的整合的进一步研究。总而言之,Rosecliff算法是一种有希望的解决方案,从而有效地应对现代身份验证挑战的复杂性,并为未来的数字安全研究和增强功能奠定了基础。
美国在任何国家产生最大的塑料废物,是全球塑料污染的主要贡献者。必须实施多种寿命终止策略,以最大程度地减少环境影响并保留有价值的塑料材料,但是比较将产品与不同寿命和公用事业不同的选择进行比较。在此,他们提出了一个配备有结果的生命周期评估,成本分析以及考虑产品质量和寿命的塑料循环指标的材料流量模型。The model is used to estimate the greenhouse gas (GHG) emissions, circularity, and cost of polyethylene terephthalate (PET) bottle mechanical downcycling to lower-quality resin, closed-loop glycolysis to food-grade PET, upcycling to glass fiber-reinforced plastic, and conversion to non-plastic products (electricity, oil) on a United States economy-wide basis for the year 2020.一种蛮力算法表明,68%的糖酵解,11%的机械回收,6%的升级,9%的土地填充和5%的焚化可以最大程度地减少成本和温室气体的排放,并最大程度地提高当前宠物经济的循环系统。然而,运输距离,材料回收设施的官方和回收产量周围的不确定性可能导致不同的“最佳”途径。这个灵活的框架使知情的决策能够朝着具有成本和环境意识的塑料经济发展。
摘要近年来,新的基于混乱的加密算法激增,其中许多声称具有异常大的钥匙空间。尽管加密原语(例如对称键密码)应该具有足够大的秘密键空间以抵抗蛮力攻击,但仅增加秘密密钥的大小可能不会导致安全保障的提高。n -bit键不一定会由于密钥调度算法或如何使用密钥而具有2 n -1的密钥空间。在本文中,我们从其关键时间表的角度来看,加密基于混乱的算法。我们的数值分析基于Kerckhoff的原理,并考虑用于实数计算的数字表示。我们的分析表明,这些密码的实际安全保证金显着降低,其中有些比所声称的超过200倍以上。然后,我们为这些密码提供准确的键空间估计值。最后,我们重点介绍了如何在基于混乱的密码学背景下如何使用秘密密钥的替代解决方案,并提出了一个简单的密钥时间表作为概念证明。尽管简单起见,但提出的密钥时间表不仅可以确保钥匙空间匹配密钥长度,而且还通过NIST和ENT统计测试套件,也使其成为生成安全加密密钥的可行选择。我们的工作有助于解决基于混乱的密码学中基本问题之一,该问题限制了其在加密社区中的实际影响和声誉。
最近的技术进步引入了新的高通量方法来研究宿主-病毒相互作用,但在感染期间测试宿主基因对之间的协同相互作用仍然相对缓慢且劳动密集。识别有效抑制病毒复制的多基因敲除需要搜索所有可能的目标基因对的组合空间,而通过蛮力实验是行不通的。尽管用于顺序实验设计的主动学习方法已显示出良好的前景,但现有方法通常仅限于单基因敲除或小规模双基因敲除数据集。在本研究中,我们提出了一个集成的深度主动学习 (DeepAL) 框架,该框架结合了来自生物知识图谱 (SPOKE,可扩展精准医学开放知识引擎) 的信息,以有效地搜索 HIV 感染中 356 个人类基因的所有成对敲除的大型数据集的配置空间。通过图形表示学习,该框架能够生成特定于任务的基因表示,同时平衡探索-利用权衡,以精确定位高效的双基因敲除对。我们还提出了一种用于不确定性量化的集成方法,以及通过通路分析对我们的算法选择的基因对进行解释。据我们所知,这是第一项在规模可观的双基因敲除实验数据(356 x 356 矩阵)上显示出良好结果的研究。
第1章对它们的ciphers和攻击1 1.1密码学的重要性2 1.2对称加密2 1.2.1 AES 4 1.2.2对称算法对蛮力攻击的现状4 1.3非对称加密5 1.3非对称加密5 1.4混合程序7 1.5 kerckhoffs'1.6原理7 1.6关键空间:3 1.6关键空间:A A A A I疗法:A A A A A A a a anor action。密封器设备8 1.6.2应使用哪些关键空间假设11 1.6.3历史性密码设备的关键空间结束13 1.7对给定密码的最著名攻击14 1.7.1针对古典CIPHERS 15 1.7.2最著名的攻击1.7.2 1.7.2对现代CIPHERS 15 1.8 1.8攻击类型和安全性定义的攻击定义16 1.8.8.1 16 1.8 Security Definitions 21 1.9 Algorithm Types and Self-Made Ciphers 24 1.9.1 Types of Algorithms 24 1.9.2 New Algorithms 24 1.10 Further References and Recommended Resources 24 1.11 AES Visualizations/Implementations 25 1.11.1 AES Animation in CTO 26 1.11.2 AES in CT2 26 1.11.3 AES with OpenSSL at the Command Line of the Operating System 28 1.11.4 AES with OpenSSL within CTO 29 1.12使用SageMath的对称密码的教育示例29
工业排班调度是制造业高效规划和运营的重要组成部分。挑战在于为具有多个生产基地的端到端制造系统找到最佳生产计划。该计划必须遵守许多约束,包括法律法规和生产基地之间有限的中间存储。在汽车行业等批量密集型行业,还必须满足生产目标走廊。优化目标是在满足所有约束的同时最大限度地降低劳动力成本。工业排班调度 (QISS) 的量子算法 [1] 提供了第一个完全量子的方法来寻找受数量约束的工业劳动力规划问题的精确解决方案。基于 Grover 自适应搜索 (GAS) [2, 3],它继承了 Grover 算法相对于经典非结构化搜索方法(如蛮力搜索或随机搜索)的渐近二次加速。但是,这种二次加速导致实际加速的问题规模受到限制。一方面,寻求非常大的问题的精确解是不切实际的,因为:1)解决方案空间随着问题规模呈指数增长;2)约束通常对解决方案空间施加的结构非常小。因此,必须诉诸(经典的)启发式方法,例如模拟退火 [4] 或张量网络方法 [5]。另一方面,对于可以找到精确解的足够小的问题,与经典计算机相比,量子计算机的时钟速度较差,这往往会抵消二次加速 [6]。那么一个自然的问题是:是否存在一种机制,其中 QISS 可以返回精确的解决方案,其运行时间在现实世界中是可以接受的,并且优于经典的非结构化搜索?
摘要-2.5D和3D综合电路(IC)是传统2D SOC的自然演变。2.5D和3D集成是在插头或堆栈中组装预先制造的芯片的过程。此过程会损坏芯片或导致连接故障。因此,芯片后测试的重要性。IEEE STD 1838(TM)-2019(IEEE 1838)设计的设计(DFT)标准定义了用于访问chiplet上DFT功能的强制性和可选结构。兼容的chiplet形成了一个DFT网络,攻击者可以利用该网络来违反在串行路径上传递的消息的机密性或完整性。在这项工作中,我们将消息完整性验证系统与扫描加密机制相结合,以保护IEEE 1838符合DFT实施的扫描链。扫描加密可防止未经授权的参与者将有意义的数据写入扫描链中。消息完整性验证使可检测到的不信任来源的消息。结合使用,两个安全性基原始人都保护了扫描链免受堆栈中恶意芯片的影响,基于扫描的攻击和蛮力攻击。拟议的解决方案在典型的DFT实施的设计中导致的设计少于1%的面积开销,由超过500万门组成,测试时间开销少于1%。索引术语-3DIC,chiplet,可测试性设计(DFT),硬件安全性,信任根