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Verismo：机密VMS的经过验证的安全模块
近年来，硬件供应商已引入了指定的VM档案（例如AMD SEV-SNP，Intel TDX和ARM CCA）。他们消除了对管理程序的信任，并导致对AMD Secure VM Service模块（SVSM）等安全模块的需求。这些安全模块旨在为客人提供以前由管理程序提供的安全功能。由于此类模块的安全性至关重要，因此生锈用于实施其已知的MEM-ORY安全功能。但是，使用Rust进行实施并不能保证正确性，并且使用不安全的RUST会损害内存安全保证。在本文中，我们介绍了v eri sm o，这是AMD SEV-SNP上的第一个验证的安全模块。v eri sm o具有功能齐全，并提供了安全功能，例如代码完整性，运行时测量和秘密管理。更重要的是，作为基于生锈的实现，V eri sm o被充分验证了功能正确性，安全信息流以及VM的确定性和完整性。验证v eri sm o的关键挑战是，不信任的虚拟机能够中断v eri sm o的执行并随时修改硬件状态。我们通过将验证分为两层来应对这一挑战。上层处理并发的处理程序执行，而下层则处理V eri Smo的同时执行。与基于C的实现相结合时，VERI SM O会达到相似的性能。在验证V eri sm o时，我们确定了对VM符合性的微妙要求，并发现它被AMD SVSM忽略了。这证明了正式验证的必要性。
用组件验证的点焊接分离的高级工业模拟方法
注意：近似MAT100故障表面是CAE模拟的特征。高级Seeger模型也使用测试数据来表征，该数据提供了更好的相关性。请参阅Mohammad Shojaee的演示文稿以获取更多详细信息
对安全语言和经过验证的图书馆进行现代化FIP
正式验证具有30多年的历史，使软件更安全，更安全，更可靠。最近，正式验证已将其覆盖范围从航空和关键系统扩展到密码学，尤其是加密库。结合了促进安全语言和正式验证的最新行政命令，加密图书馆的时间已经成熟，可以提高游戏并开始接受最先进，经过验证，安全和安全的加密图。我们在本文中辩称，不幸的是，当前化身中的FIP标准阻碍了采用更现代的工具链和语言。我们的立场是，许多当前的要求，从自我限制和自我启用（邮政）到代码审查，几乎没有受益，同时对现代加密图书馆的FIPS认证征税。简而言之，FIP会阻止采用更好的加密软件而不是促进。幸运的是，我们相信有许多低悬挂的水果可以使FIPS标准现代化。具体来说，我们认为NIST有机会与学术界和行业合作，起草一套新的标准，这些标准将谈论现代加密图书馆的安全性和设计，并将在其最新执行命令中实施白宫提供的准则。
pernod ricard的基于零科学的基于零科学的目标，该目标与基于科学的目标计划（SBTI）验证的1.5°C轨迹
•酿酒厂：采用可再生电力，使用包括用于热恢复和驱动能源效率的新技术转移到替代能源（生物量，生物燃料）。•包装：减轻瓶子的重量，增强可回收的内容，创新和探索新材料以及开发闭环分配模型。•运输和物流：优化运输负载，改用电动或生物燃料供电的运输以及探索替代的运输方式。•农业：实施旨在恢复自然生态系统，减少碳排放并增强土壤中碳固执的再生农业实践。玛丽亚·皮亚·德·卡罗（Maria Pia de Caro） - EVP，综合运营和可持续性，宣称：“基于科学的目标倡议（SBTI）对我们的新碳减少目标（SBTI）的验证是对我们团队为在我们的运营范围内以及我们整个价值链中建立强大碳降低路线图的努力的认可。世界正面临着增加的社会和环境压力，敦促我们采取行动更快。我们基于零零科学的目标为我们提供了正确的野心，并驱动了我们到目前为止取得的进步，并在应对气候变化挑战方面的葡萄酒和烈酒领导者。”
建立基于丝氨酸整合酶的平台对真核细胞中的基因开关控制器进行功能验证的协议
1 巴西利亚大学生物科学研究所细胞生物学系，巴西联邦区巴西利亚，2 巴西联邦区巴西利亚国家合成生物学科学技术研究所 (INCT BioSyn)，巴西联邦区巴西利亚，3 Embrapa 遗传资源和生物技术，巴西联邦区巴西利亚，4 癌症转化研究中心，Instituto do Caˆncer do圣保罗州医院，圣保罗大学医学院临床医院，圣保罗，巴西，5 分子致癌计划，研究协调，国家癌症研究所 (INCA)，里约热内卢，巴西，6 D'Or 研究与教育研究所 (IDOR)，里约热内卢，巴西，7 里约联邦大学生物医学科学研究所热内卢, 里约热内卢, 巴西, 8 Cell巴西里约热内卢国家癌症研究所 (INCA) 研究协调和基因治疗项目、9 研究和生物收藏副总裁 (VPPCB)、FIOCRUZ – 奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会研究所，巴西里约热内卢
精确疗法：将验证的技术应用于炎症和免疫疾病治疗
炎症和免疫学疾病局势炎症和免疫学（I＆I）疾病影响约3500万美国人或超过10％的人口。尽管普遍存在，但目前的治疗方法在管理这些疾病方面却无效。毫不奇怪，这种缺乏有效的治疗方法导致了对安全有效的新型和创新疗法的重大需求。然而，迄今为止，生物技术和制药R＆D的重点在很大程度上是更严重的迹象（例如肿瘤学），尽管大小较小，但市场的增长迅速。精确治疗方法，利用源自精确肿瘤学的已建立和脱离风险的技术，具有催化在I＆I疾病治疗中进行类似革命的希望。这为增强疾病管理，最终是出色的患者结果提供了机会。I＆I药物开发缺乏创新是导致I＆I市场增长降低的关键因素。有趣的是，尽管患者人群的两倍是肿瘤学的两倍，但I＆I疾病仅产生市场规模的60％（图1）。图1：I＆I疾病和肿瘤学市场的比较。
未精制（原）糖、经验证的可持续未精制（原）糖、糖蜜、乙醇用糖蜜、动物饲料用糖蜜、蒸馏用糖蜜
未精制（原）糖、经验证的可持续未精制（原）糖、糖蜜、用于生产乙醇的糖蜜、用于动物饲料的糖蜜、用于蒸馏的糖蜜、用于食品配料的糖蜜、结晶果糖粉、葡萄糖粉、一水葡萄糖、高果糖玉米糖浆、液体葡萄糖糖浆、麦芽糊精粉、麦芽糖浆、乙酰磺胺酸钾 (Ace-K)、阿斯巴甜、糖精钠、三氯蔗糖、木糖醇、天然玉米淀粉、改性玉米淀粉、玉米粉、天然木薯淀粉、木薯淀粉、小麦淀粉、苹果、葡萄、柠檬、芒果、橙子、梨、菠萝、番茄、芦荟、杏、香蕉、樱桃酸、番石榴、橘子、胡萝卜、椰子、百香果、桃子、椰果、草莓、碱化脂肪还原可可粉、去皮花生碎、碎花生、去壳芝麻、花生粉、花生酱/花生酱、花生、芝麻、花生碎、全澳洲坚果、无水乳脂、黄油、酪蛋白粉、全脂奶粉、全脂奶粉、脱脂奶粉、甜乳清粉、乳清蛋白浓缩物、全脂奶粉、AFP 卷、HDPE 树脂、LDPE 树脂、LLPDE 树脂、PP 树脂、PET 树脂、PS 树脂、不透明白色 r、rPET 薄片、rPET 树脂、rHDPE 树脂、rPP 树脂、玻璃瓶、纸、大卷、牛磺酸、酸度调节剂、无水柠檬酸、柠檬酸粉、一水柠檬酸、苹果酸、苹果酸粉、柠檬酸钠、柠檬酸钠粉末、抗坏血酸、抗坏血酸粉末、丙酸钙、丙酸钙粉末、谷氨酸钠、味精粉末、山梨酸钾、山梨酸钾粉末、苯甲酸钠、苯甲酸钠粉末、羧甲基纤维素 (CMC)、角叉菜胶、改性淀粉、天然玉米淀粉、果胶、木薯淀粉、黄原胶、青苹果香精、清凉薄荷、大米基葡萄糖糖浆、大麦、木薯片、可溶性干酒糟 (DDGS)、玉米、棉花、柑橘颗粒、鱼粉、大米、大豆、豆粕、大豆油、葵花籽油、硝酸铵、混合 NPK、NPK、尿素、甘蔗渣、甘蔗渣颗粒、椰子壳、椰子壳、混合热带草颗粒、秸秆颗粒、棕榈仁、稻壳、稻壳颗粒、木材颗粒、空果串、VIVE 验证的可持续生物质、传统能源、激励能源（可再生）、VIVE 或 I-REC 验证的可持续能源信用、含水乙醇、无水乙醇、燃料级乙醇、工业级乙醇、中性级乙醇、太阳能……
指定：加速使用基于树的投机推理和验证的大型语言模型
由于其大量参数，复杂的架构和较高的计算要求。例如，最大的GPT-3体系结构具有1750亿个参数，该参数需要八个以上的NVIDIA 40GB A100 GPU才能存储在半精确的浮点中，并且需要几秒钟才能提供单个推断请求[3]。llm通常作为输入一个令牌序列，称为提示，并一次生成后续令牌一个，如图1a所示。序列中每个令牌的生成都在输入提示和先前生成的令牌上进行条件，并且不考虑将来的令牌。此方法也称为自回归解码，因为每个生成的令牌也被用作生成未来令牌的输入。令牌之间的这种依赖性对于许多NLP任务至关重要，这些任务需要保留生成的令牌的顺序和上下文，例如文本完成[55]。现有的LLM系统通常使用增量解码方法来服务请求，其中系统在单个步骤中计算所有提示令牌的激活，然后使用输入提示和所有先前生成的令牌进行迭代解码一个新的令牌[27]。这种方法在代币之间依赖于数据依赖性，但是实现了亚最佳运行时性能和有限的GPU利用率，因为在每个请求中的并行程度在增量阶段中受到极大的限制。此外，变压器的注意机制[48]要求访问所有前任令牌的键和值，以计算新令牌的注意力输出。为了避免重新计算所有上述令牌的键和值，当今的LLM系统使用缓存机制存储其键和值以在将来的迭代中重新使用。对于长期生成任务（例如，GPT-4在请求中最多支持32K令牌），缓存键和值引入了重要的内存开销，这防止了现有系统由于存储器的键和值的要求而并行提供大量的记忆。是出于在进程优化中进行投机执行的概念[13，42]，最近的工作引入了基于序列的投机推断，该推断利用了一个小的猜测模型（SSM）生成一个令牌序列，以生成一系列令牌并使用LLM在同时检查其正确性[5，22，22，22，22，22，22，22，22，444,44,44，51]。这些尝试仅考虑由单个SSM生成的令牌序列进行投机，因为它们之间的模型容量差距不能很好地与LLM保持一致，因为SSM通常比LLM小的数量级以保持低内存和运行时的空间开销。本文介绍了SpecInfer，该系统可以提高LLM的端到端潜伏期和计算效率，该系统具有基于树的投机推理和验证。图1b说明了现有的增量解码，基于序列的投机推断与基于树的投机推断之间的比较。一个关键的见解 - 指定者是同时考虑各种猜测候选者（而不是像现有的
研究PKI身份验证的安全效应，在汽车系统中
摘要：我们的研究分析了与某些无线通信功能有关的基于认证的公共密钥基础架构（PKI）的安全效应。在基于无线通信的汽车功能的情况下，本文的第一部分侧重于量化服务质量（QOS）参数的安全效应。基于此概念，本文讨论了两种情况：在第一种情况下，在通信过程中没有应用身份验证过程，在第二种情况下，通信是通过PKI身份验证确保的。这个概念使我们能够评估由与身份验证过程相关的其他计算需求引起的安全开销的安全效应。考虑到我们的研究结果，就可以在操作情况下定义要求和预期条件。
OPSA：带有TEE的有效且可验证的一通安全聚合用于联合学习
摘要 - 在联合学习，安全的聚合（SA）促成（S＆P'23）和Lerna（Asiacrypt'23）等诸如恶意模型中已实现了有效的多轮SA。但是，他们的每一轮聚合需要至少三个客户服务器往返通信，并且缺乏对聚合结果验证的支持。可验证的SA方案，例如Versa（TDSC'21）和Eltaras等。（TIFS'23），根据服务器不与任何用户相关的安全性假设提供可验证的聚合结果。尽管如此，这些方案会产生高沟通成本，并且缺乏对有效的多轮聚合的支持。完全在SEAR中（TDSC'22）中完全在受信任的执行环境（TEE）中执行SA，可以保证隐私和可验证的聚合。但是，T恤中的有限物理内存带来了重要的计算瓶颈，尤其是在汇总大型模型或处理众多客户时。在这项工作中，我们介绍了OPSA，这是一种基于TEE的多轮安全聚合框架，以实现有效的通信，简化的计算和可验证的聚合。OPSA采用了一种新的策略，可以在TEE中揭示共享键，并实例化两种类型的掩盖方案。 此外，结果验证模块设计为与在OPSA框架下实例化的任何类型的SA协议兼容，并且安全性假设较弱。 与最先进的方案相比，OPSA在多轮聚集中达到了2个〜10×速度，同时也支持结果验证。OPSA采用了一种新的策略，可以在TEE中揭示共享键，并实例化两种类型的掩盖方案。此外，结果验证模块设计为与在OPSA框架下实例化的任何类型的SA协议兼容，并且安全性假设较弱。与最先进的方案相比，OPSA在多轮聚集中达到了2个〜10×速度，同时也支持结果验证。OPSA对具有高网络延迟和大规模模型聚合的方案更友好。