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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
orions Quest 2024.pdf
在亚利桑那州立大学生物建筑研究所的传染病与疫苗学中心的首席研究员Cheryl Nickerson博士的这一基础破裂研究是感染活生物体以实时研究宿主病原体相互作用的第一个实验。本研究通过感染模型有机体C.秀丽隐杆圆形蠕虫，用沙门氏菌病原体感染微重力对人免疫系统的影响，从而导致人类食物中毒。学生将参与与尼克森博士的数据库分析，并将其数据提交，以便将其包含在她的数据库中。
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。
Stegastylegan：迈向通用和实用的生成图像隐志
由于具有促进安全性和散装嵌入能力的潜力，生成图像隐志的最新进展引起了人们的关注。但是，通常用于特定任务的生成隐志方案，并且几乎不应用于具有实际约束的应用。为了解决这个问题，本文提出了一种通用的生成图像steganography方案，称为隐肌Stylegan（Stegastylegan），该方案符合同一框架内的安全性，容量和稳健性的实际目标。在Stegastylegan中，使用新颖的分布保护秘密数据模块（DP-SDM）用于通过保留模型输入的数据分布来实现可证明的固定构成图像隐肌。此外，发明了一种通用和有效的秘密数据提取器（SDE），以进行准确的秘密数据提取。通过选择是否在训练过程中合并图像攻击模拟器（IAS），一个人可以获取两个具有不同参数但相同结构（发电机和提取器）的模型，以进行无损和有损的通道隐秘通信，即Stegastylegan-ls and Stegastylegan和Stegastylegan。此外，通过与GAN倒置交配，也可以实现有条件的生成型软糖。实验结果表明，无论是对于无损或有损的通信陈列而言，提出的Stegastylegan都可以显着超过相应的最新计划。
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。
离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
图像隐志：学习如何隐藏图像中的数据
在安全的通信和数据保护领域中，隐身志通过在看似无害的载体文件（例如图像）中隐藏信息来扮演关键角色。本文提出了用于图形用户界面（GUI）和Python Imaging库（PIL）的Python应用程序，旨在实现图像隐肌。所提出的系统允许用户将秘密消息嵌入数字图像中，同时保持载体图像的视觉完整性。此外，它还提供了从地对图像中提取隐藏消息的功能。通过用户友好的界面，用户可以选择图像和编码/解码消息无缝，从而增强了隐形技术的可访问性和可用性。该实施证明了Python在开发数据安全和隐私的实用解决方案方面的有效性，为个人和组织提供了一种多功能工具，以通过掩护通信渠道来保护敏感信息。
基于各向同性二次形式的有效签名的隐脑分析
基于晶格的签名方案[8]和Falcon [15]已被NIST [22]选择为量子后加密后的第一个标准。但是，这种量子后的安全性是有代价的：Pub-lit键的大小和Dilithium and Falcon的签名的大小明显大于ECDSA和RSA。拥有更有效的量词后签名方案和/或基于不同的假设是有用的：这激发了NIST在2022年打开呼吁其他数字签名建议[21]。在该电话中，Feussner和Semaev提交了基于晶格的签名方案EHTV3V4 [12]，该方案目前在修复后仍未破裂。Very recently [13], the same authors proposed a very different and much more efficient scheme, called DEFI, on the NIST pqc mailing list: with a 800-byte public key and a 432-byte signature, DEFI is more efficient than both Dilithium and Falcon, and beats all additional NIST submissions except for SQISign in (public key + sig- nature) size [23].即使实施了不优化的实施，DEFI的签名和验证时间似乎也与所有提议的签名相比有利[5]。defi是从多元加密和基于晶格的加密术借用的特殊方案：其安全性是基于求解整数上二次方程的硬度的硬度，以及Z [x] /（x 64 + 1）等多项式环R等多项式环R。以其一般形式，已知这个问题是NP-HARD，因此Defi的作者在最坏的情况下认为它很难，但是Defi使用了问题的特殊实例，这可能更容易解决。因为r是多项式更确切地说，DEFI私钥是通过defi公共密钥确定的二次方程式小型系统的解决方案。