How can we defend against the brute force attacks in practice?
Defending against brute force attacks is crucial in maintaining the security of web applications. Brute force attacks involve trying numerous combinations of usernames and passwords to gain unauthorized access to a system. These attacks can be automated, making them particularly dangerous. In practice, there are several strategies that can be employed to protect against brute
TensorFlow 2.0 ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨ ਹੁਣ ਸਿੱਧੇ ਨਹੀਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਕਾਰਨ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ, ਜੋ ਕਿ TensorFlow ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ ਸੀ, ਨੂੰ ਬਰਤਰਫ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। TensorFlow 1.x ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, TensorFlow 2.0 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਬਣ ਗਿਆ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, TensorFlow, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਬੇਸਿਕਸ
ਕੀ ਟੈਂਸਰ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਮ ਉਲਝੀਆਂ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੁਪਰਪੁਜੀਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ, ਉਲਝਣਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਣ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਕਣ ਦੀ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਕਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਿਆਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਵੱਡੀਆਂ ਦੂਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਣ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਗੈਰ-ਕਲਾਸੀਕਲ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਕੁਆਂਟਮ ਫਸਾਉਣਾ, Entanglement
ਕੀ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਉਲਝੇ ਹੋਏ ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡੀਕੋਹੇਰੈਂਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤਾਲਮੇਲ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲਾਸੀਕਲ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਉਭਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਕੁਆਂਟਮ ਫਸਾਉਣਾ, Entanglement
ਕੀ ਗਰੋਵਰ ਦਾ ਕੁਆਂਟਮ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੂਚਕਾਂਕ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਘਾਤਕ ਗਤੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਗਰੋਵਰ ਦਾ ਕੁਆਂਟਮ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਸੂਚਕਾਂਕ ਖੋਜ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਘਾਤਕ ਗਤੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, 1996 ਵਿੱਚ ਲਵ ਗਰੋਵਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ O(√N) ਸਮਾਂ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਿੱਚ N ਐਂਟਰੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਅਣ-ਛਾਂਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਬਰੂਟ-ਫੋਰਸ ਖੋਜ ਲਈ O(N) ਸਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਆਰਬਿਟਰੇਰੀ ਆਰਥੋਨਰਮਲ ਆਧਾਰ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਆਰਬਿਟਰੇਰੀ ਆਰਥੋਨਰਮਲ ਅਧਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਸੰਕਲਪ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਹਾਂ, ਇੱਕ ਕੁਆਂਟਮ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਰਬਿਟਰੇਰੀ ਆਰਥੋਨਰਮਲ ਆਧਾਰ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਕੁਆਂਟਮ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ
ਕੀ ਬੈੱਲ ਜਾਂ CHSH ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਸਥਾਨਕ ਹੈ ਪਰ ਵਾਸਤਵਿਕਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਬੇਲ ਜਾਂ CHSH (ਕਲਾਜ਼ਰ-ਹੋਰਨ-ਸ਼ਿਮੋਨੀ-ਹੋਲਟ) ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ। ਬੇਲ ਜਾਂ CHSH ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਲੁਕਵੇਂ ਵੇਰੀਏਬਲ ਥਿਊਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਥਾਨਿਕਤਾ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਕੁਆਂਟਮ ਫਸਾਉਣਾ, ਸੀਐਚਐਸਐਚ ਅਸਮਾਨਤਾ
ਕੀ |+> ਅਤੇ |-> ਨਾਮਕ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਾਲਾ ਆਧਾਰ |0> ਅਤੇ |1> (ਮਤਲਬ ਕਿ |+> ਅਤੇ |-> 45 ਡਿਗਰੀ 'ਤੇ ਹਨ | 0> ਅਤੇ | 1>) ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ?
ਕੁਆਂਟਮ ਸੂਚਨਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਬੇਸ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਬੇਸ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਸੁਮੇਲ ਦੁਆਰਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਆਧਾਰ, ਅਕਸਰ |0⟩ ਅਤੇ |1⟩ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਧਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ, EITC/QI/QIF ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਸਪਿਨ, ਕਲਾਸੀਕਲ ਨਿਯੰਤਰਣ
ਕੀ CNOT ਗੇਟ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਿਊਬਿਟਸ ਨੂੰ ਉਲਝਾਏਗਾ?
ਨਿਯੰਤਰਿਤ-ਨੌਟ (CNOT) ਗੇਟ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਦੋ-ਕਿਊਬਿਟ ਕੁਆਂਟਮ ਗੇਟ ਹੈ ਜੋ ਕੁਆਂਟਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਊਬਿਟ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਿਊਬਿਟ ਉਲਝਣ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਿਊਬਿਟਸ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਕੀ ਨੋ-ਕਲੋਨਿੰਗ ਥਿਊਰਮ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਊਬਿਟ ਦੀਆਂ ਆਧਾਰ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਲੋਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ?
ਨੋ-ਕਲੋਨਿੰਗ ਥਿਊਰਮ ਕੁਆਂਟਮ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਮਨਮਾਨੇ ਅਣਜਾਣ ਕੁਆਂਟਮ ਅਵਸਥਾ ਦੀ ਸਟੀਕ ਕਾਪੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਅਸੰਭਵਤਾ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਥਿਊਰਮ ਦੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਕੁਆਂਟਮ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ, ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ। ਨੋ-ਕਲੋਨਿੰਗ ਥਿਊਰਮ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝੀਏ