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World File Search System蛮力
使用Markovian Morestoning用Voronoi Tessellations
摘要：Janus激酶（JAK）是非受体酪氨酸激酶（NRTKS）家族中的一组蛋白质，在生长，生存和血管生成中起着至关重要的作用。它们通过janus激酶 - 信号传感器和转录（JAK-STAT）信号途径的激活因子激活它们。JAK-STAT信号通路在细胞分裂，凋亡和免疫力的调节中具有重要作用。在JAK2的JANUS同源性2（JH2）域中对V617F突变的鉴定导致骨髓增生性疾病已激发了对药物发现群落的极大兴趣，以开发JAK2特异性抑制剂。但是，这种抑制剂应在其他JAKS上选择JAK2并显示长时间的停留时间。最近，新型的JAK2/STAT5轴抑制剂（N-（1H-吡唑-3-基）吡啶蛋白-2-氨基衍生物）在目标和适当的选择性上显示了延长的停留时间（小时或更长时间），不包括JAK3。为了促进对激酶 - 抑制剂相互作用并推动这种抑制剂的发展，我们在启用模拟的启用模拟率估算的基于这些KIN属性的属性的多尺度的Markovian Morestonting使用Voronoi Tessellations（MMVT）方法中，并将其排名为KIN的属性，并将JAK3的抑制剂。我们的方法研究了与其他蛮力和杂交增强的采样方法相比，用户友好，快速，高效和准确的JAK-抑制剂复合物的动力学和热力学特性。
分析攻击表面和工业互联网设备的威胁
物联网（IoT）越来越多地进入我们的日常生活。智能设备在智能房屋，医疗和基础设施应用以及构建自动化中无处不在。工业应用，例如在制造商中，汽车和石油和天然气行业，是其他主要的应用领域，总结为工业互联网（IIOT）。围绕物联网和IIOT周围的炒作引起了数十个不同平台，因此引起了兼容性问题。在最短的市场上进行的竞赛也导致了安全和隐私问题，因为到目前为止，这些主题已被忽略甚至完全忽略。为了解决后一个问题，我们在[1]中的工作以及该扩展旨在支持IIT设备制造商和运营商确定对其设备的威胁。根据[2]由于远程桌面协议（RDP）连接的增加也导致蛮力攻击对它们的增加也增加了，因此也因远程桌面协议（RDP）的连接而加剧了这种情况。 无论如何，可以观察到的具有网络能力的运营技术（OT）综合作用已有多年[3]。 主要威胁源于勒索软件，即加密文件和需求赎金的恶意软件，以及用于开采加密货币的恶意软件[4]。 对殖民管道[5]的攻击再次表明，较大的人群也可能受到此类攻击的影响。 此外，对的攻击也因远程桌面协议（RDP）的连接而加剧了这种情况。无论如何，可以观察到的具有网络能力的运营技术（OT）综合作用已有多年[3]。主要威胁源于勒索软件，即加密文件和需求赎金的恶意软件，以及用于开采加密货币的恶意软件[4]。对殖民管道[5]的攻击再次表明，较大的人群也可能受到此类攻击的影响。此外，对
比特币区块链中使用的SECP256K1椭圆曲线的安全性：
摘要：本文深入研究了用于比特币区块链中地址生成的SECP256K1椭圆曲线的复杂特征和安全属性。比特币区块链是一个分散的数字分类帐，记录了用比特币加密货币进行的所有交易。在这项工作中，描述了SECP256K1椭圆曲线及其参数以及使用随机数生成私钥和公共密钥的方法。虽然专用密钥允许签署交易来花费比特币，但相应的公钥和地址使其他人能够验证交易并将资金发送到区块链上的特定地址，以确保分散网络中的安全性，真实性和隐私性。讨论了对使用SECP256K1的使用来生成诸如蛮力攻击，扭曲攻击，故障攻击以及椭圆曲线实施中的侧渠道攻击之类的比特币地址。通过维护SECP256K1的安全性和完整性，我们可以确保加密操作（例如数字签名和关键交换）仍然不妥协。如果曲线的安全性受到了损害，恶意用户可能会从公共钥匙中衍生出私钥，从而导致未经授权的交易，双人支出或其他恶意活动。可以通过确保使用SECP256K1进行彻底的测试和验证以确保正确且安全的操作来增强实施的安全性。讨论了对区块链技术的重要攻击，例如51％的攻击，SYBIL攻击，双重支出攻击和智能合同漏洞。通过全面的探索，读者将了解为什么选择这种特定的椭圆曲线以用于比特币的加密协议中，从而强调了其在确保区块链生态系统的鲁棒性和完整性方面的作用。
一个低温CMOS芯片，用于生成多个Qubits的控制信号
问题1 - 5。但是，有用的量子计算机将需要大量的高保真量子台和控制界面6 - 14，该界面6 - 14通过经典（通常在室温下）和量子（通常在低温温度下）域之间传递信号（图1a）。与经典处理器不同，量子cir-cuits无法粉丝和扇出数据15、16，因此面临着重要的输入 - 输出瓶颈17。尤其是，量子计算机中的每个量子都由外部电路7、9、18单独控制，这为量子系统19增加了噪声和热量。蛮力的方法来管理这些信号（VIA）每量子的使用单个组件的使用 - 限制了这些系统的缩放潜力16。最近的最新实验说明了这种挑战，该实验需要大约200个宽带电缆，45个笨重的微波循环器和室温电子设备来控制53吨的室温（参考20）。在本文中，我们报告了一种基于芯片的低温含量金属 - 氧化物 - 氧化剂（CMOS）界面系统，该系统可以生成100 mk时多个Qubits的控制脉冲。我们的方法是基于具有超低功率分离并实现量子及其对照电路之间紧密整合的CMO芯片。我们的体系结构不需要控制系统和Qubits在同一基础21上的整体整合，也不需要从室温（或4 K）到每个量子11、13的单个电气连接。相反，我们的体系结构利用芯片到芯片互连22来管理输入 - 输出瓶颈，并有可能与各种基于半导体的Qubit平台相兼容，包括基于Majorana零模式（MZMS）23，Electron Spins 24或Gatemon 24或Gatemon设备25。
插入手稿的标题
在本文档中，提出了一个新型的图像加密设计系统，该系统利用定点流密码混乱图。该系统由固定的混乱地图与生成的32位伪号（PN）组成，所有这些都使用字段可编程门阵列（FPGA）通过Xilinx System Generator（XSG）环境实现。这项工作涉及的最常见的基于混乱的密码是逻辑，Lozi和帐篷。每种类型的参数确定解密原始图像的原始像素所需的关键空间，Logistic Map具有一个参数R，Lozi具有两个参数α和β，帐篷有一个参数µ。主要想法是结合另一个参数伪数（PN）以增加关键空间，这是针对蛮力攻击的安全性能的主要衡量标准。创新的伪数量生成器（PRBG）称为这些混沌图被称为固定点级联混沌maps-prbg（fpccm-prbg），其中八个最不重要的位，32位伪数字生成器（PN）此方法被称为固定点casgoto cascaTo cascadoico casgotic maps-ppcm fpcm fpcm。使用国家标准技术研究所（NIST）测试评估生成的密钥的随机性，包括频率，频率（Mono BIT）和运行测试。通过直方图分析，相关系数分析，信息熵，像素更改速率和结构相似性评估的安全性能。Xilinx系统生成器是用于工作实施的MATLAB/SIMULINK环境中的有效工具。32 MB/秒。32 MB/秒。使用Zynq 7000 SOC ZC702评估套件上使用共模拟方法实施的系统，关键空间为2 288，吞吐量为269。
生物识别技术在增强网络安全中的作用-IJRPR
然而，它们的脆弱性，例如对盗窃和蛮力攻击的敏感性，突显了需要更强大的身份验证机制。为了应对这些挑战，整合生物识别技术已成为增强网络安全的有希望的解决方案。结合计算机科学，工程和生物学的生物识别技术使用独特的身体或行为特征来验证个人的身份。通过利用指纹，面部特征，虹膜图案，语音色调和行为等功能，生物识别身份验证比传统方法具有许多优势，包括改善的安全性，便利性和用户接受。在网络安全中采用生物识别技术是由于其有效地解决身份验证脆弱性和应对新兴威胁的潜力所推动的。生物识别系统提供了高度准确和可靠的身份验证，从而降低了未经授权的访问和欺诈的风险。此外，它们无缝集成到智能手机和笔记本电脑（例如智能手机和笔记本电脑）等数字设备中，导致用户广泛接受和可用性。，尽管生物识别技术有望在增强网络安全方面，但它们也带来了挑战和考虑。关注生物识别数据的隐私和安全性，潜在的欺骗攻击以及监管合规性问题引发了网络安全社区中的辩论。应对这些挑战需要对生物特征识别验证的技术，道德和法规方面有全面的了解。本研究论文旨在对生物识别技术作为网络安全方法进行全面综述。通过探索生物识别验证的潜在概念，技术，应用，挑战和未来的前景，本文旨在阐明其在增强网络安全防御方面的作用。通过批判性地评估生物识别技术的优势，局限性和道德意义，本文旨在为数字时代的网络安全提供更好的理解。
利用量子化学指导的多目标贝叶斯优化发现储能分子材料
氧化还原液流电池 (RFB) 因其灵活的设计、可扩展性和低成本而成为固定储能应用的一项有前途的技术。在 RFB 中，能量以可流动的氧化还原活性材料 (redoxmers) 的形式传输，这些材料存储在外部并在运行期间泵送到电池中。要进一步提高 RFB 的能量密度，就需要设计具有更宽氧化还原电位窗口和更高溶解度的氧化还原聚合物。此外，设计具有荧光自报告功能的氧化还原聚合物可以监测 RFB 的健康状况。为了加速发现具有所需特性的氧化还原聚合物，最先进的机器学习 (ML) 方法（例如多目标贝叶斯优化 (MBO)）非常有用。在这里，我们首先采用密度泛函理论计算，基于 2,1,3-苯并噻二唑 (BzNSN) 核心结构，为 1400 个氧化还原聚合物分子生成还原电位、溶剂化自由能和吸收波长的数据库。根据计算出的属性，我们确定了 22 种兼具所有所需属性的帕累托最优分子。我们进一步利用这些数据开发和基准测试了 MBO 方法，以快速有效地识别具有多种目标属性的候选分子。使用 MBO，与蛮力或随机选择方法相比，从 1400 个分子数据集中识别最佳候选分子的效率至少提高 15 倍。重要的是，我们利用这种方法从 100 万个基于 BzNSN 的分子的未知数据库中发现了有前途的氧化还原体，我们发现了 16 种新的帕累托最优分子，其性能比最初的 1400 种分子有显著改善。我们预计这种主动学习技术是通用的，可用于发现满足多种所需属性标准的任何一类功能材料。
使用水印
摘要 - 基于EEG的神经网络，医学诊断和脑部计算机界面的关键，由于依赖敏感的神经生理数据和资源密集型发展，面临着重要的知识产权（IP）风险。当前的水印方法，尤其是使用抽象触发器集的方法，缺乏强大的身份验证，并且无法解决EEG模型的独特挑战。本文介绍了针对基于EEG的神经网络量身定制的基于密码的Wonder滤清器水印框架。利用抗碰撞的哈希功能和所有者的私钥，Wonder Filter在训练过程中嵌入了位水印，可确保最小的失真（EEG任务准确性下降5％）和高可靠性（100％水印检测）。该框架是针对对抗性攻击的严格评估，包括微调，转移学习和神经元修剪。的结果表明，即使在积极的修剪后，水印状态的分类准确性仍然超过90％，而主要的任务绩效降低了速度，却阻止了去除尝试的速度。盗版性耐药性通过无法嵌入次级水印而没有严重准确性损失（在EEGNET和CCNN模型中> 10％）来验证。加密散列可确保身份验证，从而降低了蛮力攻击成功概率。在DEAP数据集上进行了跨模型（CCNN，EEGNET，TSEPTION）的评估，该方法达到了> 99。4％的无效剂量准确性，有效地消除了误报。通过将Wonder过滤器与EEG特异性改编整合在一起，这项工作弥合了神经生理模型的IP保护方面的关键差距，为医疗保健和生物识别应用提供了安全的，防篡改的解决方案。该框架针对对抗性修饰的鲁棒性强调了其在维护诊断效用的同时维护敏感的脑电图模型的潜力，从而促进了对AI驱动的生物医学技术的信任。
合作人类人工智能
具有学习能力是一种结果，雨果奖得主 Ted Chiang 在他的故事“软件对象的生命周期”中很好地描述了这一点。这可能符合不少人工智能研究人员的希望。作为一个优越的实体——优越于我们，因为它比人类具有更少的认知限制，可以获得更多的知识和更好的推理能力。这个想法可能会吓到人们，因为他们担心这样的人工智能对人类没有“同理心”。为了控制人工智能，我们希望“理解”它的工作原理，并在我们不同意其操作原则时改变它，这也是我们对可解释和负责任的人工智能感兴趣的原因之一。这是设计周期中的一个重要部分，有助于按照我们想要的方式开发系统。但如果将人类和人工智能视为对立面，这可能无法充分体现两者实力的具体情况。1972 年，Michie (pp.332) 写道：“当代国际象棋程序的‘蛮力’能力带来了一种有趣的可能性，那就是引入一种新的‘咨询象棋’，其中合作方是人与机器。人类玩家将使用该程序对自己直觉选择的变体进行广泛而棘手的前向分析……”。为了应对社会和科学中越来越复杂和越来越多的挑战，我们需要人类和人工智能之间建立这种合作伙伴关系。我们现在需要评估人类和人工智能可以做得更好的事情，并专注于此，以免浪费宝贵的资源。例如，在需要道德考虑和同理心的情况下，大多数人更喜欢人类做出决定。我们希望人类能够考虑案例的具体情况，富有同情心，而不仅仅是应用“一般规则”。在常识推理方面，人类仍然优于人工智能系统。一方面，我们的人类直觉（见上文）通常被视为典型的人类直觉，但另一方面，可能只是在处理数百个类似的例子并根据它们做出假设的基础上形成的。还有许多其他特征需要考虑，但它们都回到了哲学和心理学问题：是什么定义了我们作为人类？需要在人工智能和心理学的交叉点进行更多研究，以确定和比较人类和人工系统的潜力——避免“社会心理责任分散”。我们需要评估我们拥有什么以及人工智能系统最有潜力做什么，以便合作应对未来的新挑战。
围棋作为人工智能研究领域的挑战
1.0 简介 计算机程序几乎在各个游戏层面上都在挑战人类的表现：世界西洋双陆棋冠军是一个神经网络程序 [7]。国际象棋程序（最初是人工智能搜索技术研究的雏形）的性能处于大师级别：1994 年，世界上等级分最高的国际象棋选手卡斯帕罗夫在一场计时锦标赛中被计算机国际象棋程序击败，不过他还没有输过一场不计时比赛。然而，这些顶级程序早已不再能启发或教导人工智能和认知科学研究人员如何将人类认知的灵活性和技巧融入计算机程序。数十年的国际象棋研究中得出的一个常见误解是，一旦问题得到正式指定，利用良好的搜索和评估算法的蛮力技术就足以解决任何问题。围棋领域与这种常见误解相矛盾。正式指定围棋规则很容易，然而，所有当前程序的表现都比不上人类，甚至连初级中级玩家的水平都比不上。最初，我们认为国际象棋和围棋之间程序性能的差异与相对分支因子有关，因此也与国际象棋和围棋的相对复杂性有关。虽然围棋的分支因子确实要大得多，这对编程有相当大的影响（如表 1 所示），但我们逐渐意识到，这两种游戏中战略和战术之间的差异更为重要。在国际象棋中，棋盘位置的良好评估函数通常仅通过战术手段就可以估计出来——也就是说，搜索可能的走法树，直到发现位置强度的重大变化。在围棋中，战术考虑涉及争夺特定的棋子组（定义见第 2.1 节），而战略考虑涉及构建棋子组，这些棋子组将在后期对游戏产生巨大影响。人类棋手要想在国际象棋和围棋中表现出色，就必须精通战略和战术。在国际象棋程序中，战术技能与长远搜索技术相结合足以产生出色的表现。这些技术在围棋程序中失败了，原因我们将在下文中讨论。