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World File Search System谜题
大脑是一个无限的谜题。
Brain Canada 的加拿大脑研究未来领袖计划正在推动神经科学领域的下一波发现。通过支持早期职业研究人员，该计划赋予了新一代科学家权力，为他们提供资源和机会，以突破我们对大脑的了解和理解的界限。该计划由 Azrieli 基金会的一笔主要捐赠支持，证明了集体慷慨的变革力量。自成立以来，这一富有远见的捐赠激励了许多其他人加入这一事业，扩大了该计划的影响力。Brain Canada 的捐赠者共同创造了强大的连锁反应，使更多早期职业研究人员能够追求大胆和创新的想法，推动脑科学的关键进步。
二硫代蛋白酶死亡：六个亟待解答的谜题
相关蛋白，以及其他细胞骨架相关蛋白（如中间丝、微管甚至信号蛋白）是否也参与二硫键诱导。目前尚不清楚内质网中的蛋白质为何对应激相关的二硫键不敏感，而内质网中由于氧化环境而形成大量二硫键 [3]。可能，由于还原环境，肌动蛋白细胞骨架等细胞质蛋白通常不会形成广泛的二硫键，因此在应激条件下，它们可能比细胞中其他位置的蛋白质对氧化还原更敏感 [4]。事实上，在葡萄糖饥饿的 SLC7A11 高细胞的粘着斑相关酪氨酸激酶中也发现了二硫键 [2]。酪氨酸激酶信号如何导致二硫键应激将成为研究的热门话题。此外，粘着斑与癌细胞侵袭和转移有关 [5]。粘附-侵袭-转移序列在二硫键凋亡中的作用值得进一步研究，例如在高 SLC7A11 表达抑制转移的情况下 [6]。
AI 自适应 POW：用于 DDoS 防御的 AI 辅助工作量证明 (POW) 框架
在客户端-服务器架构中，负载均衡器负责验证和分配各个服务器实例之间的传入客户端请求。这可以防止单个服务器实例不堪重负。客户端通过发起请求开始交互。成功建立连接后，负载均衡器将请求放在服务器队列上。假设服务器的队列大小是有限的，大量恶意流量可能会耗尽此队列，使其无法处理真正的客户端请求。在本文的范围内，我们重新讨论了容量密集型分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。在这里，对手假装是真正的客户端，从而消耗大量服务器资源，并且几乎没有资源留给真正的客户端。一种可能的防御策略是强制所有连接的客户端在初始客户端-服务器连接建立阶段解决工作量证明计算难题。通用工作量证明 (POW) 框架由难题生成器、难题解答器和难题验证器组成。谜题生成器将谜题发送给解算器，解算器解开谜题并将解决方案发送给验证器。这些谜题的难度级别不同，即每个谜题需要不同数量的计算资源才能解决。解决谜题的任务会在交互过程中引入延迟，并且此延迟时间与谜题难度成正比。在本文中，我们使用 Java 编程语言 AI Adaptive POW 构建了一个基于 POW 的 DDoS 防御框架。该框架由人工智能 (AI) 协助，通过分配适当的 POW 谜题自适应地减慢对抗流量，从而在持续的 DDoS 攻击期间提高服务器的可用性。我们的 AI Adaptive POW 框架利用声誉分数来指导决定每个客户端应该解决多难的谜题。声誉分数是一种启发式方法，可指导系统区分真实客户端和恶意客户端。此启发式方法是使用检查传入客户端请求特征的 AI 算法计算的。
论量子随机预言模型中时间锁难题的（不）可能性
时间锁谜题 (TLP) 允许谜题生成器 Gen 高效地为解决方案 s 生成谜题 P ，这样，即使对手使用多台计算机并行运行，将谜题 P 解回 s 也需要更多的时间 。TLP 允许“向未来发送消息”，因为它们只在解算器花费大量时间时才允许“打开信封” P 。Rivest、Shamir 和 Wagner [RSW96] 的工作都提出了时间锁谜题的构造，并介绍了此类原语的应用。它们的构造基于这样一个假设：即使使用并行计算，也无法加快对 RSA 合数模整数的重复平方，除非知道合数的因式分解，在这种情况下他们可以加快该过程。因此，谜题生成器可以通过捷径“解决谜题”来找到解决方案，而其他人则被迫遵循顺序路径。 [ RSW96 ] 的工作还建议将 TLP 用于其他应用，如延迟数字现金支付、密封投标拍卖和密钥托管。Boneh 和 Naor [ BN00 ] 通过定义和构造定时承诺并展示其在公平合约签署等应用中的用途，进一步证明了此类“顺序”原语的实用性。最近，时间锁谜题有了更多的应用，如非交互式非可延展承诺 [ LPS17 ]。尽管它们很有用，但我们仍然不知道如何基于更标准的假设（尤其是基于“对称密钥”原语）构建 TLP。人们可能会尝试使用单向函数的求逆（比如，指数级困难）作为解谜的过程。然而，具有 k 倍并行计算能力的对手可以通过将搜索空间仔细分成 k 个子空间，将搜索过程加快 k 倍。将对称基元视为其极端（理想化）形式，人们可以问随机预言是否可用于构建 TLP。预言模型（尤其是随机预言模型）的优点在于，人们可以根据向其提出的查询总数轻松定义信息论时间概念，还可以根据算法向预言提出的查询轮数定义并行时间概念。这意味着，向预言并行提出 10 个查询只算作一个（并行）时间单位。Mahmoody、Moran 和 Vadhan [MMV11] 的工作通过排除仅依赖随机预言的构造，为从对称基元构建 TLP 提供了强大的障碍。具体而言，已经证明，如果谜题生成器仅向随机预言机提出 n 个查询，并且该谜题可以通过 m 个预言机查询（诚实地）解决，那么总有一种方法可以将解决过程加快到仅 O(n) 轮查询，而总查询次数仍然是 poly(n, m)。请注意，查询总数的多项式极限是使此类攻击有趣所必需的，因为总是有可能在一轮中提出所有（指数级的） oracle 查询，然后无需任何进一步的查询即可解答谜题。 [ MMV11 ] 的攻击实际上是多项式时间攻击，但如果有人愿意放弃该特性并只瞄准多项式数量的查询（这仍然足以排除基于 ROM 的构造）他们也可以在 n 轮中实现它。受量子密码学领域发展的启发，密码系统的部分或所有参与方可能会访问量子计算，我们重新审视了在随机 oracle 模型中构建 TLP 的障碍。Boneh 等人的工作 [ BDF + 11 ] 正式引入了具有量子访问的 ROM 扩展。因此，我们可以研究量子随机预言模型中 TLP 的存在，其中谜题生成器或谜题解决器之一（或两者）都可以访问量子叠加中的随机预言。这引出了我们的主要问题：
策略驱动的 AI 辅助 PoW 框架
分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击是一种恶意攻击，它通过使用大量互联网流量淹没目标或其周围的基础设施来破坏目标服务器、服务或网络的正常流量。一种可能的防御策略是采用有效的基于工作量证明 (PoW) 的系统 [3]、[1]、[2]。PoW 系统的工作原理是要求传入的网络请求花费精力解决任意数学难题，以防止任何人攻击系统。在基于 PoW 的系统中，客户端必须投入一些计算（CPU 周期、带宽等）来解决难题以证明其真实性。PoW 系统通常由三部分组成：发行者、求解者和验证者。发行者（也称为生成器）将难题发布给求解者，求解者求解并将解决方案发送给验证者。在简单的联网客户端-服务器环境中，服务器包含发行者/生成器和验证者组件，而客户端是解算器。在本文中，我们构建了一个人工智能 (AI) 辅助的 PoW 框架。我们创建了一个“自适应”发行者，它可以生成具有不同难度的谜题。该系统背后的想法是通过向不可信连接发布“难”谜题来惩罚不可信连接，同时为可信请求提供“简单”谜题。至关重要的是，这些挑战会在环境中为不可信连接引入延迟。可以使用传入流量特定功能来区分可信/不可信客户端。换句话说，AI 子系统可以为传入请求计算信誉分数，从而指导谜题生成器。我们的框架有两个有用的属性。首先，每个客户端都需要为使用系统支付费用，并且随着客户端信誉分数的下降，该费用会增加。其次，难题的工作量是自适应的，可以进行调整。该框架将确保信誉评分较低的客户端比信誉评分较低的客户端接收服务器响应的延迟更长。
HH 月刊
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理解人类的感知和行为是科学面临的最大挑战之一。随着人工智能的最新进展，人们越来越需要掌握解决众多应用领域中这一谜题的方法和模型的专业知识。在本课程中，学生将获得参与这项工作的核心能力。