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infinigen：具有动态KV缓存管理的大语言模型的有效生成推断
基于变压器的大语言模型（LLMS）在各种自然语言处理任务中都具有令人印象深刻的表现。为LLM推断为生成长含量而构成挑战，这是由于瞬态状态的巨大内存足迹（称为键值（KV）缓存），该状态以序列长度和批处理大小缩放。在本文中，我们提出了Infinigen，这是一种针对Longext Genertion量身定制的新型KV缓存管理框架，该框架协同与现代卸载基于卸载的推理系统合作。Infinigen利用了关键见解，即可以通过对当前层的最小彩排以及查询权重的一部分和后续层的关键缓存进行最小化的彩排来推测，对于计算变压器中后续注意力层至关重要的重要洞察力。这使我们只能预取基本的KV缓存条目（不提供所有内容），从而在基于卸载的LLM服务系统中减轻主机内存中的提取开销。我们对几种代表性LLMS的评估表明，与先前的KV高速缓存管理方法相比，Infinigen将基于现代卸载系统的总体性能提高了3.00倍，同时提供了更好的模型准确性。
系统安全编程项目（2025春季）阶段1
第1阶段：安全频道一般说明。在班上有2或3名学生组成的小组中一起工作。截止日期：第1部分设计文档。2/21（星期五）11:59 PM在CMS第2部分扩展系统代码上。 3/5（星期日）11:59 pm在CMS上的键值存储在0阶段0使用网络链接客户端和服务器。 该系统可以由Dolev-yao攻击者颠覆，他可能会插入，修改或监视客户端发送的请求消息或服务器发送的响应消息。 第1阶段的重点是消除这类漏洞。 您将（i）设计协议以抵制Dolev-yao攻击者，（ii）通过扩展阶段0代码来实现这些协议。 因此，阶段1关注使用我们提供的网络创建安全渠道。 此安全频道将启用客户端与服务器之间的身份验证，秘密和完整性保护的通信，反之亦然。 构建阶段0可交付时所做的扩展名导致客户端和服务器之间的交互作用，并最多可以随时进行一次会话。 每个会话从登录操作开始，并以注销操作结束。 审慎的安全工程将使每个会话都使用一个单独的安全渠道，涉及新的秘密。 因此，损害为会话实施的安全渠道不会帮助攻击者损害上一次会话或以后会话期间发送的流量。 加密构建块以实现安全的渠道，您将需要使用加密。 使用这些例程作为您的构建块。2/21（星期五）11:59 PM在CMS第2部分扩展系统代码上。3/5（星期日）11:59 pm在CMS上的键值存储在0阶段0使用网络链接客户端和服务器。 该系统可以由Dolev-yao攻击者颠覆，他可能会插入，修改或监视客户端发送的请求消息或服务器发送的响应消息。 第1阶段的重点是消除这类漏洞。 您将（i）设计协议以抵制Dolev-yao攻击者，（ii）通过扩展阶段0代码来实现这些协议。 因此，阶段1关注使用我们提供的网络创建安全渠道。 此安全频道将启用客户端与服务器之间的身份验证，秘密和完整性保护的通信，反之亦然。 构建阶段0可交付时所做的扩展名导致客户端和服务器之间的交互作用，并最多可以随时进行一次会话。 每个会话从登录操作开始，并以注销操作结束。 审慎的安全工程将使每个会话都使用一个单独的安全渠道，涉及新的秘密。 因此，损害为会话实施的安全渠道不会帮助攻击者损害上一次会话或以后会话期间发送的流量。 加密构建块以实现安全的渠道，您将需要使用加密。 使用这些例程作为您的构建块。3/5（星期日）11:59 pm在CMS上的键值存储在0阶段0使用网络链接客户端和服务器。该系统可以由Dolev-yao攻击者颠覆，他可能会插入，修改或监视客户端发送的请求消息或服务器发送的响应消息。第1阶段的重点是消除这类漏洞。您将（i）设计协议以抵制Dolev-yao攻击者，（ii）通过扩展阶段0代码来实现这些协议。因此，阶段1关注使用我们提供的网络创建安全渠道。此安全频道将启用客户端与服务器之间的身份验证，秘密和完整性保护的通信，反之亦然。构建阶段0可交付时所做的扩展名导致客户端和服务器之间的交互作用，并最多可以随时进行一次会话。每个会话从登录操作开始，并以注销操作结束。审慎的安全工程将使每个会话都使用一个单独的安全渠道，涉及新的秘密。因此，损害为会话实施的安全渠道不会帮助攻击者损害上一次会话或以后会话期间发送的流量。加密构建块以实现安全的渠道，您将需要使用加密。使用这些例程作为您的构建块。将建立与会话关联的安全频道，以响应用户提交登录操作，并应终止安全频道以响应您提交注销请求。执行通用加密功能的代码包含在您使用系统其余部分下载的文件Crypto_utils/crypto_utils.go中。在使用公开密码学的系统中，需要某些手段才能为其他校长提供公共钥匙。经常使用认证授权。我们的项目忽略了图片的这一部分，相反，进行了一些预处理，如下所示。
明确的键/安全键/受保护的键启动techDocid
摘要：从Z10 Microcode的最新更新开始，以及ICSF，FMID HCR7770，IBM加密硬件的新支持，支持三种键。本文介绍了清晰键，安全键和受保护的键之间的基本差异，并且是对硬件如何为安全键提供额外保护的介绍。了解这三个区域之间的差异将有助于设计正确的加密解决方案并确定加密工作的硬件要求。加密是为了保护数据的过程。使用加密算法（一系列步骤）将数据拼写，该算法由密钥控制。键是输入算法的二进制数字序列。加密的安全性依赖于保持密钥的价值为秘密。在密码学中，必须确保所有对称密钥和公共/私钥对的私钥以保护数据。对于对称键，需要保护钥匙值，以便只有两个交换加密数据的双方才能知道键的值。DES，TDE和AES算法已发布，因此键提供了安全性，而不是算法。如果第三方可以访问密钥，则可以像预期的接收者一样轻松地恢复数据。对于非对称键，必须保护私钥，以便只有公共/私钥对的所有者才能访问该私钥。公共密钥可以并且将与将向键盘所有者发送加密数据的合作伙伴共享。安全的密钥硬件要求加载主密钥。在系统z加密环境中定义键为安全键时，该密钥将由另一个称为主键的密钥保护。IBM安全密钥硬件提供篡改感应和篡改响应环境，在攻击时，将对硬件进行归零并防止钥匙值受到损害。该主密钥存储在安全硬件中，用于保护操作密钥。硬件内（通过随机数生成器函数）生成安全密钥的清晰值，并在主密钥下进行加密。当安全密钥必须离开安全的硬件边界（要存储在数据集中）时，将密钥在主密钥下进行加密。因此，加密值存储，而不是密钥的清晰值。一段时间后，当需要恢复数据（解密）时，安全的键值将加载到安全的硬件中，在该硬件中将从主密钥中解密。然后将在安全硬件内使用原始键值，以解密数据。如果安全密钥存储在CKD中，并且主密钥更改，ICSF提供了重新启动安全键的能力；那就是将其从原始的主密钥中解密，然后在新的主密钥下重新加密它，所有这些都在安全硬件中，然后将其存储回新的CKD，现在与新的主密钥值相关联。当需要与合作伙伴共享时，也可以在密钥加密密钥或运输密钥下加密安全密钥。在这种情况下，当它留下硬件的安全边界时，它将在传输密钥（而不是主密钥）下进行加密。
在持续故障下对Ascon Cipher的安全分析
摘要。这项工作调查了NIST美国最近对Ascon Cipher进行的持续故障分析，用于轻巧的加密应用。在持续的故障中，在整个加密阶段，系统中都存在曾经通过Rowhammer注入技术注入的故障。在这项工作中，我们提出了一个模型，以安装Ascon Cipher上的持续故障分析（PFA）。在Ascon Cipher的最终回合中，我们确定置换回合中注入故障的S-box操作P 12很容易泄漏有关秘密密钥的信息。该模型可以存在于两个变体中，其中一个平行S-box调用中的单个输出s-box的实例，同一错误的S-box迭代64次。攻击模型表明，具有经过身份验证的加密使用相关数据（AEAD）模式运行的任何spongent构造都容易受到持续故障的影响。在这项工作中，我们演示了单个故障的场景，其中一旦注射后，在设备关闭电源之前，该故障持续了。使用采用的方法，我们成功地检索了Ascon中的128位键。我们的实验表明，所需查询的最小数字和最大数量分别为63个明文和451个明文。此外，我们观察到，安装攻击所需的查询数量取决于S-box LUT中的故障位置，如报告的图所示，该图报告了最小查询数量和100个键值的平均查询数量。
AASD：通过在多模式大型语言模型中对准投机解码来加速推理
多模式大型语言模型（MLLM）在视觉教学调整中取得了显着的成功，但由于大型语言模型（LLM）骨干的自动回归解码，它们的推论既耗时又耗时。传统的加速推理方法，包括模型压缩和从语言模型加速的迁移，通常会损害输出质量或有效整合多模式特征的face Challenges。为了解决这些问题，我们提出了AASD，这是一个新型的框架，用于加速使用精制的KV缓存并在MLLM中对准投机解码。我们的方法利用目标模型的缓存键值（KV）对提取生成草稿令牌的重要信息，从而有效地投机解码。为了减少与长多模式令牌序列相关的计算负担，我们会引入KV投影仪，以压缩KV缓存，同时保持代表性保真度。此外，我们设计了一种目标放射线注意机制，以优化草稿和目标模型之间的对齐方式，从而以最小的计算开销来实现真实推理情景的好处。主流MLLM的广泛实验表明，我们的方法在不牺牲准确性的情况下达到了2倍推理的速度。这项研究不仅为加速MLLM推断提供了有效且轻巧的解决方案，而且还引入了一种新颖的对齐策略，用于在多模式背景下进行投机解码，从而为未来的有效MLLM研究奠定了强大的基础。代码可在https://anonymon.4open.science/r/asd-f571上使用。
使用山丘密码和修饰DNA的混合物进行加密技术，以进行安全数据传输
摘要：由于技术的快速进步，21世纪经历了信息激增，这使知识变得更加重要的战略资产。由于缺乏通过通信网络传输和收到的信息安全性，黑客可以用他们的所有力量和智能窃取信息。因此，信息字段安全的任务变得越来越重要。不幸的是，当前的经典加密方法已经以各种方式容易受到攻击。因此，我们必须在介绍者黑客技术的存在下改善沟通的现有过程和学习功能以保护数据。密码学是电信和计算机安全基础架构的最重要部分。使用隐肌和加密技术来进行数据安全性，正在获得普及并广泛采用。已经对基于DNA的数据加密技术进行了大量研究。基于DNA的加密方法是密码学领域的一种创新范式，通过将原始文本转换为不可理解的格式来保护传输过程中的数据。这项工作提出了一种新型的加密方法，将修饰的DNA序列与山丘密码整合在一起。建议的方法包括四个阶段：在第一阶段，山丘密码算法将纯文本编码为n位二进制值。随后，在结果上执行XOR操作，然后在XOR输出中添加32位键值。第三，修饰的DNA密码学用于产生不确定性并促进隐肌。使用最终阶段的解密过程用于检索接收者方面的原始消息。建议的方法满足了安全要求，并显示了应对几个安全威胁的能力。此外，与当前系统相比，建议的卓越数据安全性的建议方法。建议的技术可以隐藏数字数据并确保关键信息的安全传输。
光子集成电路（图片）：从INP到Gan- ...
关键字：从第一个实用的（商业）系统实现（SOC）实现到当前状态的基于INP的光子积分电路（PICS）的光子集成电路，光发射器，光子接收器，光子传感器，量子计算抽象进步的抽象进步。使用基于GAN的半导体扩展到光子IC到可见的和近脉冲光谱，有望在光学通信，传感和量子溶液中大量应用。ntroduction Modern Electronics始于晶体管的发明和少数载体注入的发现[1]。综合电路（IC）的发明以及半导体技术的可扩展性[2，3]急剧改变了我们的现代世界，因为晶体管和半导体技术的能力不断提高固态循环的功能，性能和可靠性，同时降低其大小，电力，电力，成本和成本。此缩放率是指数级的，如今导致了每芯片超过500亿晶体管的综合电路，每晶体管成本<0.1微米。集成电路的关键值是通过消除需要通过半导体批处理和晶圆刻度处理来提供设备和电路连接来实现这些改进的能力。半导体激光[4]，半导体合金激光[5]以及化合物半导体合金[5]的相关可行性引发了将电子集成电路概念扩展到光子学的可能性。这是Miller [6]在《贝尔系统技术杂志》中首次提出的：本文概述了针对激光束电路微型形式的提案……光刻技术可能允许同时构建复杂的电路模式……如果实现……经济应产生。在该提案以来的过去50多年中，有许多有关图片的研究演示。但是，从综合组成部分中得出的经济价值通常不会超过整合本身的成本，这限制了图片的商业成功和发展。迄今为止，图片的介绍和缩放主要是由它们用于光学通信的使用
ISSN：2454-132X 影响因子：6.078（第 8 卷，第 1 期 - V8I1-1423）可在线获取：https://www.ijariit.com Jocata Grid：研究用于欺诈的人工智能 (AI)
当今领域的欺诈检测面临诸多挑战，因为欺诈实例存在于所有来源和各行各业。随着大数据和人工智能的兴起，技术创新一直被证明是金融犯罪和合规行业的福音，利用先进的人工智能模型也出现了新的自由。随着打击欺诈和其他金融犯罪的承诺重燃，寻找能够预防和发现内部欺诈的智能解决方案势在必行。监管机构鼓励使用分析、机器学习 (ML) 和其他形式的人工智能 (AI) 等先进技术来管理金融犯罪风险。我们总结了研究中的发现，以减少误报并提高欺诈检测的效率，并通过从我们的分析中得出创建和捕获的关键值来得出结论。关键词：欺诈、金融犯罪、大数据、误报、人工智能。1.简介 1.1 人工智能 麦肯锡将人工智能定义为“机器执行与人类思维相关的认知功能的能力，例如感知、推理、学习和解决问题”（麦肯锡，2018 年，第 1 页）。人工智能有两个主要分支。第一个是机器学习，涵盖一系列算法，分为三种学习技术：监督、无监督和强化。机器学习算法不同于传统的程序化算法，它们不是接收直接命令，而是使用数据和过去的计算来做出决策、检测模式和做出预测。有了新的数据和模式，算法能够随着时间的推移进行适应和学习（麦肯锡，2018 年，第 1 页）。第二个分支是深度学习。这种更复杂的人工智能“可以处理更广泛的数据资源，需要更少的人类数据预处理，并且通常可以产生比传统机器学习方法更准确的结果”（麦肯锡，2020 年，第 6 页）。1.2 Jocata 金融咨询服务 Jocata GRID 是一个复杂的企业生态系统技术平台，致力于提供业务、风险、运营和合规性的综合实时视图。它被设计为一个多层技术功能堆栈，可帮助金融机构开展数字化转型计划，每一层都解决一个特定的挑战。(Jocata Grid,2010)尽管 GRID 的各个功能集都映射到离散产品，但其架构允许根据您的解决方案要求单独部署它们，或一起部署或以特定组合部署。GRID 通过安全接口插入您的后端系统，为您带来 Jocata 尖端软件的优势，同时大幅降低培训、设置和基础设施的前期成本。
课程描述机器学习和大数据SSD：...
知识和理解学生必须了解主要的机器学习（ML）算法，并且必须证明根据问题本身的要求选择最合适的ML算法以解决特定问题的能力。学生还必须知道用于正确评估ML算法的性能的技术。学生必须了解主要的大数据框架，以获取，模型，共享，分析，分析和可视化大量信息。学生还必须证明他/她能够选择最合适的框架来处理不同的任务。应用知识和理解学生必须证明能够通过使用机器学习技术来解决实际问题。学生还必须证明他/她可以正确评估基于机器学习的系统的性能。学生必须证明能够通过不同的大数据框架来管理，建模和分析大量数据，以处理不同的任务，还可以评估设计架构的性能。课程内容/教学大纲数据挖掘和机器学习。知识表示：树木，规则，集群。（0.5 CFU）基本机器学习方法：统计建模，线性模型，基于实例的学习，聚类。（0.75 CFU）绩效评估：交叉验证，成本敏感分类，ROC曲线。（0.5 CFU）高级机器学习：决策树，支持向量机，MLP（0.75 CFU）数据转换：属性选择，PCA（0.25 CFU）。深度学习：深网的培训和绩效评估，卷积神经网络。（0.75 CFU）大数据库系统简介。大数据的数据模型。NOSQL数据库：键值 - 列 - 族，图数据库系统。（1.5 CFU）大数据系统简介。大数据系统的定义。Hadoop生态系统。纱。猪。蜂巢。Giraph。 火花。 （2.5 CFU）大数据分析简介（BDA）：BDA生命周期：数据库中的知识发现，数据准备，模型计划，模型构建，数据可视化。 （1 CFU）商用和开源工具的示例：Oracle，IBM业务分析，Microsoft Power BI，Microsoft Azure。 aws。 SAP HANA（1 CFU）阅读/参考书目数据挖掘：实用的机器学习工具和技术。 - 第4版。 / Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div> 霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。 大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。 课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。 考试/评估标准Giraph。火花。（2.5 CFU）大数据分析简介（BDA）：BDA生命周期：数据库中的知识发现，数据准备，模型计划，模型构建，数据可视化。（1 CFU）商用和开源工具的示例：Oracle，IBM业务分析，Microsoft Power BI，Microsoft Azure。aws。SAP HANA（1 CFU）阅读/参考书目数据挖掘：实用的机器学习工具和技术。- 第4版。 / Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div> 霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。 大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。 课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。 考试/评估标准- 第4版。/ Ian H. Witten，Frank Eibe，Mark A. < / div>霍尔，克里斯托弗·J·帕尔 - 摩根·考夫曼（Morgan Kaufmann），2017年。大规模数据集的采矿”，J。Leskovec，A。Rajaraman，J.D.Ullman，2014年（在线书）。课程（或模块）讲座和实验室活动的教学方法。考试/评估标准