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基于同态加密的联邦学习隐私保护方案设计与效率评估
在数据隐私日益受到重视的今天，联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习范式，能够在保护用户数据隐私的前提下，实现模型的联合训练。然而，联邦学习仍然面临着一些安全挑战，例如，参与方可能恶意攻击，或者通过推理攻击泄露其他参与方的数据隐私。为了进一...
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零知识证明赋能：构建企业级隐私合规数据共享平台的深度实践与挑战
在数字经济的浪潮中，数据作为新型生产要素的价值日益凸显。然而，随之而来的数据隐私保护和合规性挑战，尤其是像GDPR、CCPA这类严格法规的落地，让企业在数据共享和协作时如履薄冰。传统的匿名化、加密或沙箱隔离方案，往往难以在数据可用性与隐私...
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zk-SNARK 筑起 AI 长城：验证模型完整性，抵御恶意攻击
近年来，人工智能（AI）发展迅猛，渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到医疗诊断，从金融风控到智能客服，AI 模型的应用越来越广泛。然而，随着 AI 模型的复杂度和重要性日益增加，其安全性问题也逐渐凸显出来。你有没有想过，如果驱动自动驾驶...
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深挖区块链游戏与元宇宙：MPC和ZKP如何解锁隐私与复杂链上逻辑
当我第一次接触到区块链游戏和元宇宙，那种开放、透明、资产真正归属于玩家的理念，真的让我心潮澎湃。但很快，我作为一名技术人，也看到了一个核心的矛盾点：区块链的“透明性”固然是其核心优势，可这在涉及到玩家隐私，尤其是那些核心的、不希望被公之于...
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如何优化音频信号处理算法以减少噪声干扰？
在现代音频处理技术中，如何有效减少噪声干扰是一个关键问题。噪声干扰不仅影响音频质量，还可能对音频信号的处理结果产生负面影响。因此，优化音频信号处理算法以减少噪声干扰成为了研究的重点。本文将介绍几种常见的噪声减少技术和算法优化策略，以帮助读...
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Bulletproofs 在实际应用中的局限性及性能改进策略
Bulletproofs 作为一种高效的零知识证明方案，在区块链和隐私计算领域受到了广泛关注。然而，在实际应用中，它也面临一些局限性，需要进一步改进才能更好地满足实际需求。 1. 证明大小: Bulletproofs 的证明大小...
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揭秘 zk-SNARKs 安全与审计：构筑可信计算的基石
揭秘 zk-SNARKs 安全与审计：构筑可信计算的基石 嘿，哥们，今天咱们聊聊 zk-SNARKs，这玩意儿可是密码学界的“当红炸子鸡”，特别是在区块链和去中心化应用（dApp）里，简直是“标配”一样的存在。它最牛逼的地方，就是能证...
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三年实战踩坑总结：现场总线诊断工具开发中遇到的7大雷区与破解之道
1. 物理层之殇：那些年我们交过的硬件学费 2019年参与某地铁PIS系统改造时，我们开发的PROFIBUS DP诊断工具在实验室测试一切正常，但现场上线后频繁出现误码。凌晨三点蹲在设备间用频谱仪抓信号，发现变频器运行时2.4GHz频...
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WebAssembly+零知识证明(ZKP): 如何在RISC-V上构建隐私且可扩展的区块链？
在区块链技术飞速发展的今天，隐私保护和可扩展性成为了制约其大规模应用的关键瓶颈。传统的区块链交易透明公开，用户隐私难以保障；而随着交易量的增长，区块链的处理速度和吞吐量也面临严峻挑战。为了解决这些问题，密码学研究人员和区块链架构师们正在积...
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5G专网边缘计算：工业互联网数据安全与超低时延的闭环方案
在工业互联网场景下，5G专网正逐渐成为推动数字化转型的关键基础设施。然而，工业数据的敏感性和对实时控制的严格要求，对数据安全和传输时延提出了极高的挑战。如何利用边缘计算，在5G专网中实现数据的本地化闭环管理和超低时延控制，避免数据外泄风险...
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RISC-V平台轻量级Transformer模型极致能效推理：RVV、BFloat16与稀疏化的深度融合
在资源受限的RISC-V平台上部署轻量级Transformer模型，实现极致的能效比推理，是一项极具挑战但又充满吸引力的任务。本文将深入探讨如何结合RISC-V向量扩展（RVV）、低精度浮点运算（如bfloat16）和稀疏化技术，在有限的...
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zk-SNARKs 预言机在 DEX 隐私交易中的技术实现
引言 近年来，去中心化金融（DeFi）的兴起为金融领域带来了革命性的变化。去中心化交易所（DEX）作为 DeFi 生态的重要组成部分，允许用户在无需中介的情况下进行加密货币交易。然而，DEX 的公开透明性也带来了一个问题：交易细节，包...
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zk-SNARK 电路性能优化：算术化、电路优化与编码的实践指南
zk-SNARK（zero-knowledge Succinct Non-interactive Argument of Knowledge）是一种强大的密码学工具，它允许一方（证明者）向另一方（验证者）证明某个陈述是真实的，而无需透露任...
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zk-SNARK在联邦学习中的应用：隐私保护下的数据共享与模型训练
联邦学习（Federated Learning）无疑是近几年机器学习领域最火热的话题之一。 试想一下，如果各个医院的数据可以“联合”起来训练一个更强大的疾病诊断模型，而又无需担心患者隐私泄露，那将是多么美好的事情！ 传统的机器学习方法...
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边缘计算信任评估：兼谈实时性和确定性
边缘计算信任评估：兼谈实时性和确定性 在万物互联的时代，边缘计算作为一种新兴的计算范式，正在迅速崛起。它将计算和数据存储更靠近数据源，从而降低延迟，提高带宽效率，并增强数据安全性。然而，边缘计算环境的开放性和异构性也带来了新的安全挑战...
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深度学习在网络安全异常检测中的应用：挑战与应对
深度学习在网络安全异常检测中的应用：挑战与应对 近年来，网络安全威胁日益复杂，传统的基于规则和签名的检测方法已经难以应对。深度学习作为一种强大的机器学习技术，凭借其强大的特征提取和模式识别能力，在网络安全异常检测领域展现出巨大的潜力。...
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面向中小企业的DDoS防御产品设计：核心功能、技术架构与市场策略
各位产品经理，大家好！今天，我们来聊聊如何设计一款面向中小企业的DDoS防御产品。这类企业往往缺乏专业的安全团队和技术能力，因此，我们的产品必须简单易用、性价比高，能够有效地抵御DDoS攻击，保障其业务的稳定运行。 一、核心功能设计：...
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深入剖析 Kubernetes 调度器：原理、策略与定制化实践，让你的集群更高效！
作为 Kubernetes 集群的大脑，调度器 (Scheduler) 承担着将 Pod 精确地分配到最合适的节点上的关键任务。一个优秀的调度策略，能够最大化资源利用率，优化应用性能，甚至提升整个集群的稳定性。本文将深入剖析 Kubern...
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AI推理定制NoC：QoS与细粒度安全融合，保障高优先级加密数据流的极致性能
在面向AI推理任务定制的片上网络（NoC）设计中，我们总会面临一个核心难题：如何在保证高优先级AI数据流低延迟与高吞吐量的同时，兼顾细粒度的安全访问控制与加密传输的需求？这绝非简单的功能叠加，而是深层次的架构融合与性能/安全平衡的艺术。作...
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RISC-V架构下用于深度学习的低功耗MAC指令设计方案
RISC-V架构下用于深度学习的低功耗MAC指令设计方案 深度学习模型的计算密集型特性对硬件提出了更高的要求，尤其是在移动和嵌入式设备上，功耗成为了一个重要的限制因素。乘法累加（MAC）操作是深度学习模型中最为核心的计算操作之一，因此...