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安全计
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前端如何平衡安全与性能：技术策略与团队沟通之道
安全与前端体验的博弈：前端如何“消化”安全开销，提升用户感知？ 作为一名后端开发者，我深有体会：公司安全团队在制定防护策略时，常常从纯技术、最高标准出发，确保系统健壮。这当然无可厚非，但这些严格的措施，有时会不可避免地对前端性能和用户...
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MPC与ZKP：重塑分布式账本隐私与信任的“双子星”技术深度解析
在去中心化、透明化成为主流叙事的分布式账本技术（DLT）世界里，隐私和信任始终是横亘在它大规模应用面前的两座大山。毕竟，不是所有数据都适合“阳光普照”，也不是所有交互都需要彻底暴露。正是在这样的背景下，多方安全计算（Multi-Party...
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零知识证明：zk-SNARKs与zk-STARKs的区块链应用与博弈
零知识证明：zk-SNARKs与zk-STARKs的区块链应用与博弈 区块链技术以其去中心化、透明和安全等特性，在金融、供应链管理等领域展现出巨大的潜力。然而，完全公开的交易记录也带来隐私泄露的风险。零知识证明（Zero-Knowle...
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RISC-V指令集扩展在可信执行环境中的应用：Enclave隔离与远程证明的挑战
在构建安全可靠的计算环境时，可信执行环境（TEE）正变得越来越重要。TEE提供了一个隔离的执行空间，即使在操作系统或其他系统软件受到威胁的情况下，也能保护敏感数据和代码。RISC-V，作为一个开放且模块化的指令集架构（ISA），为实现TE...
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联邦学习：边缘AI隐私保护与协同训练的实践指南
联邦学习：如何在边缘设备上实现隐私保护的协同智能？ 作为一名AI工程师，我深知在日益普及的边缘设备上部署智能模型的迫切性，以及随之而来的数据隐私挑战。传统的集中式模型训练模式，需要将所有用户数据汇集到中心服务器，这在数据敏感性日益增强...