第 2 章 应用和属性 15 2.1 水印的应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ...
互联网作为全球分布式各方之间数据传输手段的依赖性日益增强,因此确保这些数据的安全成为一种必不可少的方式。为了实现这一目标,有两种方法,第一种方法依赖于以某种难以理解的方式对数据进行编码。这种方法被称为密码学。第二种方法依赖于将数据隐藏在隐藏介质中,这种隐藏介质看起来不引人注意,并且不会影响隐藏的质量,这种方法被称为隐写术。在音频隐写术中,托管介质将是音频文件,而需要隐藏的秘密数据可以采用任何形式的数据。由于人类音频系统与人类视觉系统相比具有高度敏感性,这使得在音频文件中隐藏数据变得具有挑战性。传统隐写术的缺点是,如果知道所使用的方法,它可以很容易地检测或恢复嵌入的数据。量子计算依赖于量子特性,这些特性具有强大的功能,可以执行超快速的数据处理。此外,它还能够解决使用传统计算机无法解决的问题,例如破解 RSA 算法。量子隐写术被认为是一项正在开发的重要新兴技术,它可以以新的方式提供数据保护。因此,在本文中,我们介绍并描述了一种基于量子计算机制的音频隐写术的新方法。在这个提出的量子音频隐写术系统 (QASS) 中,自适应最低有效量子比特 (ALSQ) 被用作设计算法,该算法考虑了经典最低有效位 (LSB) 的新版本。该算法在嵌入和提取阶段都使用量子比特,其中它修改了主机量子音频信号中选定的最低有效量子比特的状态,依赖于秘密量子音频信号的状态。主机和秘密音频都必须通过使用代表量子态的一种形式的光子偏振转换为量子态。所使用的方法确保了主机量子音频和其隐写版本之间的高度不可感知性,如本文所述,这在所有不同的隐写术系统中都很重要。这个新环境可以检测到通道上任何未经授权的访问以修改数据。
8.1 MC51F8114 烧录说明 ...................................................................................................... 18 8.2 MC32F7341 、 MC32F7342 烧录说明 ............................................................................... 19 8.3 MC32F7343 烧录说明 ...................................................................................................... 21 8.4 MC30F6910 烧录说明 ...................................................................................................... 22 8.5 MC32F7062 烧录说明 ...................................................................................................... 23 九、烧录软件 CRC 校验值说明 .................................................................................................... 24 十、错误信息对照表 ..................................................................................................................... 25 十一、更新记录: ......................................................................................................................... 29
简介 通过传统途径进行隐藏通信的技术称为隐写术。隐写术有时也称为“隐藏文字”,源于希腊语。隐写术是一种在其他媒体(图片、视频和音频通信)中保留隐藏通信的方法。在当前情况下,由于人们经常通过各种互联网通信应用程序交换数字图像或通过电子邮件传输数字图像,因此隐写术系统使用音频、视频、照片等多媒体项目作为掩护媒介。隐写术是一种通常指将相同的秘密信息隐藏在掩护对象中而不改变秘密信息结构的技术。隐写术使用两种不同的材料:信息和载体。载体是包含信息的物质,而信息是必须隐藏的机密信息。
欢迎学生使用基于AI的自然语言处理聊天机器人(即chatgpt等),机器学习或类似的算法工具作为技术进一步的研究目标和学术活动(即提高语言和可读性)。合格考试的主要目标,MS和PHD防御措施是检查学生的独立思维,创造力和独创性。因此,使用AI工具生成学术产品(即数字,表,数据摘要,文本),用于合格考试,MS论文和PHD论文,应在方法部分或其他适当的位置中披露,并引用所使用的模型或工具。学生应意识到,提出想法或复制基于AI的工具所产生的文本本身,没有适当的认可,将被视为学术和/或科学不当行为。以任何形式,窃或其他不当行为,量化宽松或论文国防委员会都可以裁定失败的结果。学生负责使用AI技术,并应进行适当的监督(即事实检查是否准确),因为AI可以生成似乎是权威的输出(即参考已发表的文献)可能是不正确,不完整或有偏见的。还应注意,AI工具可能不会被指定为学术作品的作者(即摘要,状态报告,手稿/出版物)。作为作者,学生对学术工作的质量,正直和原创性负责,并对内容负有全部责任。在准备出版作品时,强烈鼓励学生在期刊上检查AI使用政策,在那里他们计划提交工作(即,向作者咨询指示)。
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注意:研究可以帮助您确定写作中要关注的重要信息。您的意见可以提供写作材料,但是将其与涵盖相反观点的研究相结合是有用的,因此您可以通过反驳思考并了解该主题的复杂性。与某人讨论您的想法可以帮助您弄清楚您对某个主题的评价。考虑在与同龄人的随意对话中提出您的想法,发现或主张。查看其他人提出的问题,以及他们提出的反驳,然后将这些问题纳入您的写作中。您还可以将您的想法带给您的教练,TA或写作顾问,并通过您的想法进行交谈。此练习可以通过向您展示读者想要了解的内容来帮助您与听众建立联系,并了解论文的范围。免费写作免费写作可以帮助您从头部和纸上提出所有想法。开始,给自己一定的时间,并写下关于您的主题的想法 - 创意介绍,轶事,相关主题,研究,更具体的想法,任何事物。一旦写出想法,您就可以浏览它们,并确定要关注的主题,找出您想进行的更多研究,甚至将您的一些自由写作纳入您的粗略草案中。
生成式人工智能的最新进展表明,跨互联网等平台的自主代理和人类之间大规模交互的潜力。虽然这种互动可以促进富有成效的合作,但人工智能代理规避安全监督的能力引发了严重的多代理安全问题,特别是以无意的信息共享或不良协调的形式出现。在我们的工作中,我们建立了秘密勾结的子领域,这是多代理欺骗的一种形式,其中两个或多个代理使用隐写术来隐藏他们互动的真实性质,无论是交流还是其他方式,以避免被监督。我们为进行隐写术通信的人工智能代理提出了一个正式的威胁模型,并得出了关于大型语言模型 (LLM) 进行秘密勾结的能力和动机以及威胁缓解措施的局限性的严格理论见解。我们通过实证评估来补充我们的研究结果,这些评估展示了前沿单智能体和多智能体 LLM 设置中隐写能力的提升,并研究了可能出现勾结的潜在场景,揭示了监控、释义和参数优化等对策的局限性。我们的工作首次形式化并调查了前沿基础模型之间的秘密勾结,将其确定为 AI 安全的一个关键领域,并概述了一项全面的研究议程,以减轻未来生成 AI 系统之间勾结的风险。