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可追溯的身份曝光SAAS用户指南
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讲座15：哈希用于消息身份验证...
•在图1（a）中所示的基于对称的对称加密方案中，将消息及其哈希码串联在一起形成一个复合消息，然后将其加密并放在电线上。接收器解密了消息并将其标签分开，然后将其与从接收到的消息中计算出的哈希码进行比较。HashCode提供了对文档的身份验证 - 文档身份验证的意义是我们可以确定它与最初创建的相同 - 并且加密提供了确定性。[什么
RFC 9678：向改进的可扩展身份验证协议方法进行验证和关键协议（EAP-AKA'FS）
我们将术语“身份验证和密钥协议”（或“又名”）用于第三代（3G）及以前的3GPP移动网络使用的主要身份验证和关键协议协议。后代添加了AKA的新功能，但核心保持不变。它基于挑战 - 响应机制和对称加密。与较早的GSM对应物相比，又名提供了长长的密钥长度和相互认证。手机通常在USIM中执行AKA。从技术上讲，USIM只是一个可以驻留在可移动通用集成电路卡（UICC），嵌入式UICC或集成在受信任的执行环境（TEE）中的应用程序。在本文档中，我们使用术语“ usim卡”来参考任何能够运行AKA的订户身份模块（SIM）。
位置身份：生成AI的观点
城市有集体身份吗？生成人工智能（AI）模型的最新进步已使创建从大量数据中学到的现实表示形式。在这项研究中，我们测试了生成AI作为文本和视觉信息的潜在，以捕获通过过滤的描述和图像评估的城市的位置的位置。我们向两个生成AI模型Chatgpt和Dall·e2询问了64个全球城市的地点身份的问题。此外，鉴于伦理上的担忧表达了生成AI的可信度，我们研究了结果是否与真正的城市环境一致。尤其是，我们通过Wikipedia数据和从Google搜索的图像和图像进行了测量，并分别在案例中进行了比较，以确定每个城市生成的输出的独特性。我们的结果表明，生成模型有可能捕获使其可区分的城市的显着特征。这项研究是探索生成AI在模拟特定含义方面的建筑环境中的第一次尝试。它通过使用生成的AI来促进研究机会并讨论未来研究的潜在局限性，从而为城市设计和地理文献做出了贡献。
高级身份验证大型机2.0 -Broadcom TechDocs
TSS7288E.......................................................................................................................................................................377 Troubleshooting................................................................................................................................378
选择AWS安全性，身份和治理服务
Identity and access management ...................................................................................................... 16 Data protection ..................................................................................................................................... 19 Network and application protection ................................................................................................. 23 Detection and response ....................................................................................................................... 26 Governance and compliance ............................................................................................................... 30 Explore .......................................................................................................................................................... 32 Document history ................................................................................................................................................................................................................................................ 34
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了重大进步，尽管有高度可变的属性为1,2。这是神经系统面临的同样挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）3-6中描述的特定人员/地方的神经元。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。我们实施了使用随时间变化的人群神经数据作为输入的DL模型，并解码了每个帧中主要特征的视觉存在。在训练和测试DL模型之前，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据7的性能可比性相当），以检测和标记每个帧中所有重要字符。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。