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World File Search System隐志
有问题的社交网络使用中的隐式认知
摘要：研究了焊接联合制造对焊接到玻璃环氧基板（FR4）的IGBT的热性能的影响。使用厚度为1.50 mm的玻璃 - 环氧基底，覆盖有35 µm厚的Cu层。从热空气平整（HAL）SN99CU0.7AG0.3层厚度为1÷40 µm。 IGBT晶体管ngb8207亿固定在sacx0307（sn99ag0.3cu0.7）糊中。样品被焊接在不同的焊接和不同的温度下框架中。测量了样品的热阻抗z t（t）和热电阻。进行了微观结构和空隙分析。发现不同样本的差异分别达到z th（t）和rth的15％和20％。尽管焊接接头中气体的比率在3％至30％之间变化，但发现空隙比与r TH的增加之间没有相关性。在不同的焊接技术的情况下，焊接接头的微观结构在金属间化合物（IMC）层的厚度上显示出显着差异。这些差异与焊接过程中Lilesus上面的时间息息相关。与焊料的热导率相比，IGBT的热参数可以更改，因为IMC层的导热率增加。我们的研究强调了使用IGBT组件组件的焊接技术的重要性和热量文件的重要性。
基于DNA的数据存储的隐式神经多重描述
DNA由于其固有的生物分子结构而引起，由于其令人印象深刻的储存密度和长期稳定性，它具有出色的潜力作为数据存储解决方案。但是，开发这种新型媒介有其自身的挑战，尤其是在解决储存和生物操纵引起的错误时。这些挑战进一步由DNA序列的结构限制和成本考虑。响应这些局限性，我们开创了一种新颖的压缩方案和使用神经网络进行DNA数据存储的尖端多重描述编码（MDC）技术。我们的MDC方法引入了一种创新方法，将数据编码为DNA，该方法专门设计用于有效承受错误。值得注意的是，我们的新压缩方案过于表现DNA-DATA存储的经典图像压缩方法。此外，我们的方法比依赖自动编码器的常规MDC方法具有优越性。其独特的优势在于它绕过对广泛模型训练的需求及其对微调冗余水平增强的适应性的能力。实验结果表明，我们的解决方案与现场最新的DNA数据存储方法竞争，提供了出色的压缩率和强大的噪声弹性。
关于数字图像安全性深度学习应用的调查
摘要。在数字时代，在社交媒体上共享图片已成为一个共同的隐私问题。为了防止私人图像被窃听并破坏，开发了安全有效的图像密封造影，图像加密和图像身份验证非常困难。深度学习为数字图像安全提供了解决方案。首先，我们就图像隐志中的深度学习应用做出了总体结论，以产生五个方面：封面图像，seego-image，嵌入变化概率，无封面隐肌和Steg-分析。第二，我们还将和比较了六个方面中使用的深度学习方法：图像加密从图像压缩，图像分辨率改进，图像对象检测和分类，钥匙生成，端到端图像加密和图像加密式分析。第三，我们从五个角度收集图像身份验证中的深度学习方法：图像伪造检测，图像产生，图像水印提取和检测，图像水印攻击以及图像水印。最后，我们总结了图像密集术，图像加密和图像身份验证中深度学习利用的未来研究方向。©2021光学仪器工程师协会（SPIE）[doi：10 .1117/1.OE.60.12.120901]
关于签证及国籍申请人进行DNA鉴定的资料
Privacy Act 1988 （《 1988 年隐私法》）包含澳大利亚关 于隐私的 13 项原则，规范了内政部收集及处理个人信 息的方式。内政部如何为了履行其主要职能而收集、 使用及披露个人信息的请见表 1442i Privacy notice （《关 于隐私的通知》）。关于内政部处理一般资料的做法 （包括于表 1442i 中）的情况请见内政部的隐私政策： https://www.homeaffairs.gov.au/access-and- accountability/our-commitments/privacy
通过使用多种嵌入方法
在这个现代时代，由于数字化的扩大而在未经许可的情况下复制，出售和复制版权所有者的作品变得更加简单，很难确定这种违规行为，对创造者的权利和版权所有的权利构成威胁。多年来，互联网一直被视为对版权的最严重威胁之一，并且可用的内容具有不同水平的版权保护。在互联网上，有许多受版权保护的作品，包括电子书，电影，新闻等。因此，通过使用水印和隐志技术，可以解决这些问题，这些问题基于作者的签名信息或徽标。本文得出的结论是，离散余弦变换（DCT），离散小波转换（DWT），一次性PAD（OTP）（OTP）和Playfair的技术在使用图像或嵌入秘密信息时非常有效。 （MSE），信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）。
PQCMC：后量子密码学 McEliece-Chen 隐式证书方案
摘要 —近年来，椭圆曲线 Qu-Vanstone (ECQV) 隐式证书方案已应用于安全凭证管理系统 (SCMS) 和安全车对万物 (V2X) 通信以颁发假名证书。然而，椭圆曲线密码 (ECC) 易受量子计算带来的多项式时间攻击的弱点引起了人们的担忧。为了增强对量子计算威胁的抵抗力，各种后量子密码方法已被采用作为标准 (例如 Dilithium) 或候选标准方法 (例如 McEliece 密码)，但事实证明，使用基于格的密码方法实现隐式证书具有挑战性。因此，本研究提出了一种基于高效随机可逆矩阵生成方法的后量子密码 McEliece-Chen (PQCMC)，以更少的计算时间颁发假名证书。该研究提供了数学模型来验证隐式证书的密钥扩展过程。此外，还进行了全面的安全性评估和讨论，以证明不同的隐式证书可以链接到同一个终端实体。在实验中，对证书长度和计算时间进行了比较，以评估所提出的 PQCMC 的性能。这项研究证明了基于 PQC 的隐式证书方案作为对抗量子计算威胁的手段的可行性。
基于 DNA 数据存储的隐式神经多重描述
DNA 因其固有的生物分子结构而具有惊人的存储密度和长期稳定性，因此作为数据存储解决方案具有巨大的潜力。然而，开发这种新型介质也面临着一系列挑战，特别是在解决存储和生物操作中出现的错误方面。这些挑战还受到 DNA 序列的结构限制和成本考虑的影响。为了应对这些限制，我们率先开发了一种新型压缩方案和一种利用神经网络进行 DNA 数据存储的尖端多描述编码 (MDC) 技术。我们的 MDC 方法引入了一种将数据编码到 DNA 中的创新方法，专门设计用于有效抵抗错误。值得注意的是，我们的新压缩方案优于用于 DNA 数据存储的经典图像压缩方法。此外，我们的方法比依赖自动编码器的传统 MDC 方法更具优势。其独特优势在于它能够绕过大量模型训练的需要，并且具有增强的微调冗余级别的适应性。实验结果表明，我们的解决方案与该领域的最新 DNA 数据存储方法具有优势，具有卓越的压缩率和强大的抗噪能力。
隐陪集及其在不可克隆密码学中的应用
量子力学的不可克隆原理断言量子信息不能被一般复制。这一原理对量子密码学有着深远的影响，因为它从根本上限制了恶意方可以实施的策略。其中一个影响是，量子信息可以实现经典加密无法实现的加密任务，最著名的例子就是信息论安全的密钥分发 [BB84]。除此之外，不可克隆原理还开辟了一条令人兴奋的途径来实现具有某种不可克隆性的加密任务，例如量子货币 [Wie83、AC12、FGH+12、Zha19a、Kan18]、用于数字签名的量子令牌 [BS16]、程序的复制保护 [Aar09、ALL+20、CMP20]，以及最近的不可克隆加密 [Got02、BL19] 和解密 [GZ20]。在这项工作中，我们重新审视了 Aaronson 和 Christiano 提出的隐藏子空间思想，该思想已用于上述几个应用。我们提出了这一思想的概括，其中涉及隐藏陪集（仿射子空间），并展示了该思想在签名令牌、不可克隆解密和复制保护中的应用。给定一个子空间 𝐴 ⊆ 𝔽 𝑛 2 ，相应的子空间状态定义为子空间 𝐴 中所有字符串的均匀叠加，即
通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。