無線通訊中 TLS 開銷的自適應優化：關鍵基礎設施應用
本文旨在探討如何針對關鍵基礎設施中資源受限的無線通訊環境，動態調整 TLS 參數以優化其效能，並提出一個基於預先計算的設定檔選擇最佳 TLS 配置的方案。
중요 인프라 무선 통신에서 TLS 오버헤드의 적응형 최적화
자원 제약적인 중요 인프라 환경에서 무선 통신 보안을 위해 TLS 오버헤드를 최소화하는 적응형 접근 방식이 필수적이다.
重要インフラストラクチャにおける無線通信のためのTLSオーバーヘッドの適応的な最適化
重要インフラストラクチャにおける無線通信のセキュリティ確保において、TLSは必須だが、リソースの制約があるデバイスやネットワークではオーバーヘッドが課題となる。本稿では、TLSの設定の自由度を活用し、アルゴリズム、パラメータ、その他の設定を動的に適応させることで、無線通信シナリオにおけるリソースとセキュリティの制約に最適に対応する方法を提案する。
Adaptive Optimization of TLS Overhead for Resource-Constrained Wireless Communication in Critical Infrastructure
Adaptively optimizing TLS configurations based on real-time resource constraints and security needs is crucial for enabling secure and efficient wireless communication in critical infrastructure.
LiDAttack：針對基於光達的物體偵測系統的強健黑盒攻擊
本文提出了一種針對基於光達的物體偵測系統的新型黑盒攻擊方法 LiDAttack，該方法利用基因模擬退火算法生成擾動點，可以有效地躲避現有防禦機制，并在數字和物理環境中實現對物體偵測模型的高達 90% 的攻擊成功率。
LiDAR 기반 객체 감지에 대한 강력한 블랙박스 공격, LiDAttack
LiDAR 센서를 사용하는 자율 주행 시스템의 객체 감지 모델에 대한 새로운 블랙박스 공격 기법인 LiDAttack을 제안하고, 이 공격의 효과와 강 robustness, 실제 환경에서의 실현 가능성을 검증했습니다.
LiDARベースの物体検出に対する堅牢なブラックボックス攻撃：LiDAttack
LiDARベースの物体検出システムは、敵対的な摂動に対して脆弱であり、自動運転などの安全性が重要なアプリケーションにリスクをもたらします。
LiDAttack: A Robust Black-Box Adversarial Attack on LiDAR-Based Object Detection for Autonomous Driving Systems
LiDAttack, a novel black-box adversarial attack method, exploits the vulnerabilities of LiDAR-based object detection systems used in autonomous driving, potentially compromising their safety and reliability.
量子一次性程序再探
本文重新审视了量子一次性程序的概念，针对经典随机函数提出了新的安全定义，并在经典预言机模型和平面模型中给出了相应的构造，同时探讨了这些定义的局限性，展示了其在一次性密码学原语构造中的应用。
양자 일회성 프로그램 재고
본 논문에서는 기존의 하드웨어 기반 일회성 프로그램의 보안 취약성을 해결하기 위해 양자 기술을 활용한 새로운 일회성 프로그램을 제안하고, 그 실현 가능성과 한계점을 제시합니다.
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