文章标签
网络
-
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...
-
联邦学习中标签分布偏差的“数据药方”：客户端预处理的深度实践与考量
在联邦学习（Federated Learning, FL）的宏大愿景里，数据隐私被置于核心，模型在本地客户端数据上训练，而非直接收集原始数据。这听起来很美，但现实往往比想象中复杂，尤其当我们的模型在实际场景中“接地气”时，一个棘手的问题浮...
-
联邦学习：如何铸就模型安全与数据隐私的“金钟罩”？核心技术与实践深入解析
在数字化浪潮汹涌的今天，数据无疑是新时代的“石油”，而人工智能正是驱动这股浪潮的核心引擎。然而，数据的集中化管理与模型训练，常常在便利性与隐私安全之间撕扯。联邦学习（Federated Learning，简称FL）应运而生，它像一座连接信...
-
RISC-V向量扩展：资源受限嵌入式设备中的性能与功耗平衡艺术
在嵌入式系统，尤其是那些对功耗极为敏感，同时又追求高性能计算的场景里，RISC-V向量扩展（RVV）无疑是一把双刃剑。它能显著提升数据并行处理能力，为人工智能推理、信号处理、图像处理等计算密集型任务带来飞跃性的性能增长。但伴随而来的，是对...
-
工业互联网边缘计算：典型部署架构深度解析
在工业互联网的浪潮下，边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐渗透到各个工业领域。它将计算和数据存储推向网络边缘，更靠近数据源，从而降低延迟、节省带宽、提高安全性，并最终提升工业生产效率。那么，边缘计算在工业互联网中的部署架构有哪些典型方案...
-
深挖NoC在车载与工业边缘AI中的硬件级安全：隔离、认证、加密如何重塑性能与功耗？
在汽车智能座舱和工业自动化这些对“功能安全”和“信息安全”要求极为严苛的边缘AI场景中，高性能的片上网络（NoC）早已是构建复杂SoC的基石。大家普遍关注NoC的低延迟、高带宽通信能力，这固然重要，但若缺少了坚实的硬件级安全防护，再高效的...
-
边缘AI模型物理攻击与硬件防御：旁路攻击与故障注入的应对之道
在人工智能（AI）迅速发展的今天，边缘计算与AI的结合，即边缘AI，已成为一个重要的趋势。边缘AI将AI计算能力推向网络边缘，例如智能手机、物联网设备和自动驾驶汽车等，从而实现低延迟、高效率和更强的隐私保护。然而，这种分布式特性也带来了新...
-
RISC-V IoT 固件逆向工程：指令集差异、技术挑战与工具链优化
在物联网 (IoT) 设备安全领域，固件逆向工程扮演着至关重要的角色。它允许安全研究人员分析设备的行为，发现潜在的安全漏洞，并评估设备的安全性。随着 RISC-V 架构的日益普及，针对 RISC-V IoT 设备的固件逆向工程也变得越来越...
-
联邦学习，如何筑起抵御恶意攻击的“铁壁铜墙”？
当我们谈论联邦学习（Federated Learning，简称FL），常常会对其在保护数据隐私、实现分布式协作训练方面的潜力赞叹不已。设想一下，无数设备或机构的数据无需离开本地，就能共同训练出一个强大的AI模型，这简直是分布式智能的未来图...
-
百万级IoT PUF数据挑战：高效存储与查询的数据库优化及分布式架构解析
在物联网（IoT）设备规模达到百万级别时，物理不可克隆函数（PUF）作为一种日益重要的硬件安全基石，其设备注册过程中产生的海量PUF响应数据，对后端的数据存储、索引和快速查询系统带来了前所未有的挑战。每一次设备初始化、认证或密钥派生，都可...
-
DID、NFT与ZKP：重塑Web3时代数字身份与资产的钥匙
在数字世界里，我们每天都在与各种“身份”和“资产”打交道。从你的游戏角色等级、虚拟道具，到你的社交账号、在线声誉，这些林林总总的数据构成了我们在网络空间的“数字镜像”。然而，这些“镜像”往往碎片化地散落在不同的平台，受制于中心化服务的规则...
-
DEX数据隐私保护：差分隐私技术的应用与设计
DEX数据隐私保护：差分隐私技术的应用与设计 去中心化交易所（DEX）在提供无需许可的交易环境的同时，也面临着用户交易数据隐私泄露的风险。交易量、交易频率等敏感信息一旦泄露，可能导致用户身份识别、交易策略暴露等问题。差分隐私（Diff...
-
Web3与DeFi的隐私基石：Plonk与Halo2在特定应用中的适配性与性能深度解析
零知识证明（Zero-Knowledge Proof, ZKP）技术，在Web3和去中心化金融（DeFi）领域，已经从一个神秘的密码学概念，蜕变为解决隐私、可扩展性与合规性矛盾的关键利器。它允许一方（证明者）向另一方（验证者）证明某个陈述...
-
形式化验证如何赋能Layer 2 Rollups：确保跨层状态转换的正确性与最终性
随着区块链技术日益成熟，以太坊等公链的可扩展性瓶颈日益凸显，Layer 2（L2）解决方案，尤其是各种Rollup技术（如Optimistic Rollups和ZK-Rollups），已成为行业焦点。它们通过将大量交易在链下处理，再将压缩...
-
企业IT部署开源AI模型：供应链安全风险与最小化实战
在企业拥抱人工智能的浪潮中，越来越多的IT团队选择部署开源AI模型到内部生产环境，以加速创新并降低成本。然而，开源AI模型的供应链安全风险不容忽视。一旦供应链中的某个环节出现问题，就可能导致整个AI系统的安全受到威胁，进而影响企业的业务运...
-
Non-IID数据下联邦学习隐私保护优化策略
在联邦学习中，保护用户隐私至关重要，尤其是在数据呈现异构性（Heterogeneous Data）和非独立同分布（Non-IID）特性时。异构数据意味着各个参与者拥有的数据在特征空间或标签分布上存在显著差异，而非独立同分布则表示数据并非从...
-
边缘计算数据安全共享：基于智能合约的去中心化协作机制设计
边缘计算数据安全共享：基于智能合约的去中心化协作机制设计 在边缘计算场景下，多个边缘设备节点需要安全地共享和验证彼此生成的数据。传统的中心化数据交换方式存在单点故障、数据隐私泄露等风险。为了解决这些问题，我们可以设计一套基于智能合约的...
-
MQTT 5.0 Shared Subscriptions 和 User Properties 在物联网应用中的优势分析
MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的消息协议，广泛应用于物联网（IoT）设备之间的通信。MQTT 5.0 作为该协议的最新版本，引入了许多新特性，旨在提高可靠性、安全性以及对复杂...
-
联邦学习如何攻克非IID数据挑战：深度剖析标签分布偏移优化算法
联邦学习（Federated Learning, FL）无疑是当今AI领域的一颗耀眼明星，它在数据隐私保护和模型协同训练之间找到了一个精妙的平衡点。然而，当我们真正将FL从研究实验室推向真实世界时，一个“拦路虎”往往会横亘在我们面前，那就...
-
多链治理核心挑战：形式化验证如何确保跨链投票系统抵御女巫攻击并实现有效链下共识
在区块链的宏大叙事里，我们正从单链的孤岛时代，迅速迈向一个互联互通的多链宇宙。这其中，跨链治理无疑是支撑这个新世界稳定运行的基石，而治理投票系统，更是其核心驱动力。但，你有没有停下来想过，当投票行为跨越不同的链，涉及不同的共识机制，甚至牵...