Black Hat USA 2011: Alexander Polyakov - CTO - ERPScan

最新推荐文章于 2025-07-19 12:26:01 发布
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2011年Black Hat USA大会上，Alexander Polyakov作为ERPScan的CTO，分享了关于企业资源计划（ERP）系统的最新威胁和防御策略，深入探讨了ERP系统的安全风险及应对措施。
https://www.infosecisland.com/security-videos-view/15897-Black-Hat-USA-2011-Alexander-Polyakov-CTO-ERPScan.html
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Chimera：混合的 RLWE-FHE 方案
weixin_44885334的博客
10-27 1339
[CGGI20] 给出了实数环面（Torus）上的 T( R )LWE-based FHE 算法 TFHE，其密文的底层代数结构是连续的环面（而非 BGV/BFV、CKKS 的离散的环）。[BGGJ20] 提出了如何把 BFV、CKKS 的明密文空间都映射到环面上，**可以将 BFV、CKKS、TFHE 的明密文空间统一起来**，实现了三者之间的密文转换。开源代码：[DPPH/**chimera-iDash2018**](https://github.com/DPPH/chimera-iDash2018)
消除 TFHE 的限制：WoP-GenPBS
weixin_44885334的博客
12-27 855
对比 [CIM19] 的 Multi-value PBS，它需要把 ACC 乘以各个函数的 Test Vector（FHEW-like），这导致了依赖于各个函数的噪声增长。注意 [CLOT21] 是将 LWE 的整数采取 Coeff Packing 编码在 GLWE 的多项式上，多项式乘积的系数包含了大量的无用结果，为了不发生回绕多项式的长度。在后续的算法中，LWEMult 是关键的部件，被用于组合多个 PBS 的结果，搭建出 WoP-PBS（不需要 Pading 成为半环）为了计算任意函数，我们将。
20、快速算法助力p - 弹性模型及相关功能拓展
yy01234的博客
06-16 24
本文介绍了用于解决p-弹性模型的两种快速算法，并探讨了其在图像修复和曲线重建中的应用。通过使用快速傅里叶变换（FFT）和优化内存使用的改进方法，提高了计算效率并减少了计算时间。此外，文章还提出了对贝尔特拉米-芒福德-沙阿泛函的推广，旨在构建一个统一的图像处理框架，结合真正各向异性扩散和动态调整的度量张量。研究还展示了初步结果，并对未来将模型扩展到三维曲面重建进行了展望。
latex编译参考文献报错 LaTeX Error: Something‘s wrong--perhaps a missing \item 解决办法
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qlkaicx的博客
11-06 1万+
【代码】latex编译参考文献报错 LaTeX Error: Something's wrong--perhaps a missing \item 解决办法，以及latex如何通过bib文件编译参考文献。
53、基于Polyakov作用与曲率最小化的图像与表面处理方法
yy01234的博客
07-19 50
本博客围绕Polyakov作用和曲率最小化展开研究，探索其在图像处理和表面重建中的应用。通过研究不同李群表示下的Polyakov作用，推导出相关的诱导度量和演化方程，并应用于图像正则化，发现酉表示适用于图像去噪，非酉表示适用于图像分割。同时，提出了一种结合图割与局部交换策略的新型表面重建方法，利用基于曲率的变分模型和Delaunay四面体网格，有效恢复尖锐特征并避免阶梯效应。未来研究方向包括寻找更合适的李群表示以及优化Polyakov作用的最小化度量。
Faster Key-Switch via Decomposition
weixin_44885334的博客
04-26 1066
[KLSS23] 的设计思路为： * 外积运算**本身使用了某个 Gadget 向量** $g=(g_0,g_1,\cdots,g_{d-1}) \in R_{\tilde Q}^d$ 及其对应的 Gadget 分解函数 $h: R_{\tilde Q} \to R^d$ * 给定某**元素** $a \in R_Q$，把它分解为**行矢** $\vec b=h(a)=(b_0,\cdots,b_{d-1}) \in R^d$ * 我们**额外再使用一个 Gadget 向量** $\tilde g=(\t
Full-RNS BGV/BFV
weixin_44885334的博客
12-05 1281
一般地，FHE 需要很大的模数 QQQ，将它写作 Q=∏i=1LqiQ=\prod_{i=1}^L q_iQ=∏i=1L​qi​，满足 qi=1(mod2N)q_i=1\pmod{2N}qi​=1(mod2N)，我们简记 Qi=q1⋯qiQ_i=q_1\cdots q_iQi​=q1​⋯qi​，集合 {qi}\{q_i\}{qi​} 称为 RNS basis，它们的大小至多为 646464 比特。我们希望 FHE 的全部运算都是单精度的（现代计算机的机器字），也就是全部运算都在 RNS 下完成，而
AI人工智能核心算法原理与代码实例讲解：数据隐私
AI天才研究院
09-25 1219
AI人工智能核心算法原理与代码实例讲解：数据隐私 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着互联网和大
DIP-VBTV: Color Image Restoration Model Combining Deep Image Prior and Vector Bundle Total Variation
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07-09 1159
在本文中，我们引入了一种新的彩色图像恢复的变分模型，称为DIP-VBTV，它结合了两种先验：深度图像先验(DIP)，它假设恢复后的图像可以通过神经网络生成，以及一个向量束全变分(Vector Bundle Total Variation，VBTV)，它推广了向量束上的向量向量全变分(VTV)。VBTV由一个几何三元组决定：一个基流形上的黎曼度量，一个协变导数和一个向量束上的度量。VTV先验促使恢复后的图像是分段常数，而VBTV先验促使它们相对于协变导数是分段平行的。对于精心选择的几何三元组，我们证明了VBT
用于AdS循环的Polyakov-Mellin引导程序
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我们使用Polyakov-Mellin引导程序提取所有运算符的CFT数据，包括标量，直到O（1 / N 4）。 我们在Mellin空间中添加了一个接触项，它对应于AdS中有效的ϕ 4理论，并导致标量在O（1 / N 2）处出现异常。 使用此方法，...
两色QCD的Polyakov-夸克-介子-双夸克模型
04-17
我们使用基于功能重整化组（FRG）... 我们讨论了扰动紫外线贡献的影响，通过现象学Polyakov环势包含的量规场动力学以及物质反向耦合对量规部门的影响。 发现包括这些效应的相应相图与最近的晶格研究在质量上是一致的。
在Polyakov-Mellin引导程序上
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我们详细介绍了Polyakov到共形bootstrap的交叉对称方法的一些一般方面，如最近在Mellin空间中提出的。 这种方法使用AdS中的Witten图作为构建块。 我们显示了在两种不同的情况下，除了交换图外，还需要有接触维滕图的...
Polyakov环夸克-介子模型中的Pion凝聚和相图
04-10
我们使用Polyakov环扩展的两味夸克介子模型作为QCD的低能有效模型，研究了μI–T平面中的相图，其中μI是同位旋化学势。 特别是，我们着重于带电介子的玻色凝聚。 根据精确的结果，在T = 0时，离子冷凝的开始时间为...
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
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内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
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