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本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF镜像，构建同态加密计算开销评估模型。该模型专注于逻辑推理和算法分析，可快速预测不同加密方案的计算性能，为隐私计算场景提供参数优化建议，显著提升评估效率。
想象一下：在非洲的偏远村庄，一位农民通过手机完成跨境借贷，利率透明且无需抵押；在纽约的公寓里，一位投资者用加密资产自动参与全球流动性池，24小时不间断赚取收益；在东京的办公室，一家传统银行正与DeFi协议合作，将万亿级资产引入链上世界……这不是科幻电影的场景，而是正在发生的现实。DeFi（去中心化金融）正以代码为笔，在区块链的画布上重绘全球金融版图。
数据隐私保护是AI工程化中必须严肃对待的课题。差分隐私和同态加密是两把利器，但也都是“重武器”，使用不当反而会伤及自身。差分隐私像“模糊处理”，通过加噪来保证统计安全性，要小心管理隐私预算和效用权衡。同态加密像“保险箱里打算盘”，保证了计算的精确性，但必须承受巨大的性能和工程复杂度代价。我的建议是：从小规模实验开始，先用DP-SGD在MNIST/CIFAR-10等标准数据集上感受噪声与精度的关系；
同态加密技术凭借其独特的数据隐私保护和密文计算能力，在物联网数据聚合与分析中展现出巨大的应用潜力，为解决物联网数据安全问题提供了有效途径。在智能家居、智慧城市、工业物联网等多个领域，同态加密技术正逐步发挥关键作用，保障数据安全的同时，推动物联网产业的高效发展。尽管目前同态加密技术在物联网应用中面临一些挑战，但随着硬件技术、算法研究和密钥管理等方面的不断创新与突破，这些问题将逐步得到解决。未来，同态
从1978年的概念提出，到2009年的首次实现，再到2021年不断演进的方案，全同态加密见证了密码学领域半个世纪的技术进步。每一代方案的提出都是对前人工作的继承与创新，共同推动了这一革命性技术的发展。让我们期待在不远的将来，全同态加密能够真正走进我们的日常生活，为数据安全和隐私保护带来质的飞跃。1.2.2.1.3 数据安全发展技术发展历程：高级公钥加密方案——代理重加密下一篇：更新中更多推荐阅读内
机器学习（ML）是一种广泛应用于各领域的技术，计算机系统可以通过数据学习来提升性能。该技术被广泛应用于图像识别、自然语言处理和机器翻译等领域。联邦学习[13]是一种分布式机器学习技术，训练数据分布在多个设备上，以协作方式进行学习过程。该技术可用于提升医疗数据的隐私安全性[10]。医疗数据通常高度敏感且涉及隐私安全问题[1]。例如，个人健康信息具有机密性，可能被用于身份识别。
系统当前以圆形轨迹为跟踪目标，其参数由振幅 $A$ 与角频率 $\omega$ 定义。参考位姿 $qr = [xr, yr, \thetar]^\top$ 及其导数可解析生成，进而得到参考线速度与角速度组成的虚拟速度向量 $v_r = [v, \omega]^\top$。为实现稳定跟踪，采用机体坐标系下的位姿误差$e_o$：沿机器人前进方向的位置误差；$e_t$：垂直于前进方向的横向误差；$e_{
《软件测试技术选型的平衡艺术》探讨了如何在技术趋势、团队能力和业务需求间寻找最优解。文章指出，盲目跟风AI测试等新技术可能导致投入产出失衡，建议通过POC验证可行性；强调团队技术栈评估和学习意愿是关键，需避免超出能力范围的工具选择；提出业务需求是核心导向，不同行业（如电商与金融）应针对性选用性能、安全或数据测试工具。最后给出动态平衡策略：以业务目标为驱动，结合团队现状逐步升级技术栈，定期评估工具适
2026年，数字主权已从技术概念演变为国家竞争的核心战场。欧盟《数字主权法案》强制要求关键数据存储在境内，中国《数据安全法》对跨境数据流动实施严格审查，美国则通过《云法案》试图掌控全球数据管辖权——在这场没有硝烟的战争中，公链（Public Blockchain）正成为各国争夺数字主权的关键基础设施。
摘要：本文创新性地将虫洞理论与软件测试相结合，提出"数字虫洞"概念。通过分析虫洞的不稳定性、快速通道属性和探索价值，映射到渗透测试的三个核心环节：漏洞定位（虫洞发现）、权限提升（穿越执行）和风险控制（路径稳定）。文章详细阐述了测试工具链的构建方法，包括自动化扫描、AI辅助预测等技术，并通过金融系统和IoT设备案例验证了该理论的实践价值。最后强调测试需要在风险与收益间取得平衡，指
单原子设备开发正推动电子制造进入原子级精度时代，其核心在于利用单原子晶体管和原子层沉积技术。这类设备依赖量子隧穿效应和超低温环境，为软件测试带来三大挑战：量子不确定性建模、极端环境仿真和原子级制造验证。测试策略需整合量子模拟工具、硬件在环测试和AI驱动的缺陷检测，重点覆盖95%以上的栅极控制逻辑和±0.1纳米薄膜精度。未来趋势指向量子-经典混合测试框架和标准化协议，要求测试从业者掌握跨学科知识，确
摘要：本文提出"Bug反物质化"创新理念，借鉴物理学反物质湮灭原理，构建系统性软件缺陷消除策略。通过预防性拦截、动态捕获和根除性修复三维协同，实现缺陷源头消除而非简单修补。研究提出四维实施方法论，包括缺陷预防、智能定位、根因分析和度量优化，并结合电商支付模块案例验证其有效性。文章指出AI驱动、混沌工程等未来趋势，强调这一理念将推动软件测试从被动响应转向主动湮灭的质量范式革新，为
《软件测试中的“文档自噬”现象及其应对策略》 摘要：随着AI在软件测试领域的广泛应用，"文档自噬"现象日益凸显。该现象指AI生成的测试文档（用例、脚本、报告等）被循环用于训练模型，导致测试覆盖虚假繁荣、缺陷发现能力下降等风险。典型路径包括用例库污染、脚本"近亲繁殖"和认知闭环。建议采取源头控制、过程干预、闭环审计和组织保障等措施，保持人类专家样本主导地位，注
本文记录了一次医疗健康领域密文推理项目的完整实践过程。项目面向“医疗数据不出院”的真实需求，选择ECG心电图异常检测作为应用场景，基于MIT-BIH Arrhythmia Database构建二分类模型，并使用Latti-ai框架完成从明文模型到 FHE 密文推理模型的转换。项目整体流程包括数据处理、明文模型训练、FHE 适配、多项式替换、模型编译以及密文推理验证。实验结果表明，在加密推理场景下，
本文提出"3秒框架掌握术"帮助测试工程师快速学习新测试框架。该方法通过"三层认知模型"解构框架：1)意图层-明确框架设计目的；2)骨架层-识别固定模式(用例组织、断言机制等)；3)经络层-理解数据流与控制流。以unittest和RobotFramework为例，演示如何快速抓住核心要素。建议建立框架对比认知、抽象通用模式并深入源码，将这种结构化学习方法转化为
《AI复活协议：重构软件测试会议生态的智能革命》 面对测试领域"会议僵尸"低效耗时的痛点，本文提出"僵尸AI复活协议"，通过AI技术将低效会议转化为智能资产。协议构建三层架构：记忆克隆层提取历史数据，逻辑驱动层注入测试专业知识，交互界面层实现动态响应。该方案覆盖测试全周期，从需求分析到缺陷管理，显著提升效率。同时强调人机协作边界，保留测试艺术性，并警示数据隐
《因果律引擎：软件测试的范式革新》摘要： 随着软件系统复杂度激增，传统测试方法面临挑战，因果律引擎作为新兴范式应运而生。该引擎通过构建因果图模型，将测试从代码执行层提升至业务逻辑验证层，实现三大突破：1）可验证蕴涵机制帮助精准定位测试场景；2）量化输出为测试结论提供统计支撑；3）智能化根因定位提升故障诊断效率。测试人员需掌握因果推断理论，协同领域专家验证模型准确性，并通过模拟数据和线上实验构建测试
纳米机器人群体智能将软件测试的疆域从虚拟的比特世界，拓展至真实的、充满生命的微观物理世界。它要求测试从业者不仅精通算法与代码，还需理解生物物理、材料科学及复杂系统理论。测试的目标不再是简单的缺陷发现，而是对智能体群体在不可复现的开放环境中长期行为安全性的严格认证。这既是一场严峻的挑战，也为软件测试学科开辟了一个充满前沿交叉机遇的“终极边疆”。拥抱仿真优先、AI赋能、安全贯穿始终的新范式，是测试专业
Paillier 算法
摘要： 隐私计算中，同态加密技术通过支持密文直接运算实现“数据可用不可见”，成为平衡数据利用与安全的关键。其分为部分、些许和全同态加密三类，各有适用场景。工程化面临性能开销大、噪声管理、密钥安全等挑战，需针对性设计测试策略，包括性能基准、噪声边界验证及侧信道防御测试。应用场景涵盖云计算、联邦学习等，测试需分层进行（单元、组件、系统测试），并关注标准与工具适配。掌握同态加密测试方法对软件测试者既是技
同态加密技术正以其独特的"密文计算"能力，重新定义金融数据安全的边界。它不仅解决了传统加密技术无法兼顾安全与利用的痛点，更通过激活数据要素价值，推动金融行业从"数据合规"向"价值创新"转型。尽管性能优化与标准统一仍需时日，但随着技术迭代与生态完善，同态加密必将成为金融行业构建隐私保护与业务发展平衡体系的核心支撑，为数字金融的安全发展保驾护航。
加密驱动是一种精巧的“连接层”加密方案，它在。
2025年的加密货币市场，正经历着前所未有的范式转移。中心化交易所（CEX）虽仍占据80%的交易量，但去中心化交易所（DEX）的崛起速度令人震惊：永续DEX交易量突破1.5万亿美元，Hyperliquid等平台单日交易额超160亿美元，甚至超越部分传统证券交易所。
2025年6月，新加坡滨海湾金沙酒店的停车场经营权在区块链上完成首次全球公开拍卖。这场看似普通的资产交易，却因一个细节颠覆传统认知：原本需要律师团队耗时数周审核的产权文件，被转化为2000行智能合约代码；来自137个国家的投资者通过手机应用，在72小时内完成了从资质审核到收益分配的全流程。这场拍卖的幕后推手，正是全球RWA（现实世界资产代币化）领域的领军者——RBAT生态平台。
近年来，区块链技术在全球范围内迅速发展，而以太坊作为智能合约和去中心化应用（DApp）的领军平台，始终处于创新的前沿。随着以太坊2.0的逐步落地、Layer 2扩容方案的成熟，以及开发者工具的不断优化，以太坊生态正在经历一场深刻的变革。智能合约与DApp开发不再是孤立的领域，而是通过协同创新，推动整个区块链行业向更高效率、更低成本、更广泛应用的方向发展。
典型加密货币对比研究：从技术架构到市场应用的全景解析
数据加密是保护敏感信息的关键技术，涵盖和三大场景。
由于DNN的出现，图像分类已经变成一项简单移动的任务。然而，对图像中包含的敏感信息有关的隐私问题依然值得关注。通过结合ML和密码学技术，本文对该问题提出了一种解决方案。特别地，FHE已经成为最有前景的解决方案，它可以在加密数据上执行计算。本文基于FHE提出了Residual Network的实现，它允许对加密图像进行分类并确保仅有用户可以看到结果。且相较于已有的研究，本文的实现大大降低了内存和计算
比如，一个求职者要进入某写字楼面试，写字楼的保安要求登记身份证号码和姓名，但我们的VC中还包含了民族、住址等信息，我们求职者不希望自己的住址暴露给保安，所以他提供给保安的VP中应该只选择性的披露身份证号码和姓名，其他信息选择不披露。传统的PKI系统中数字证书是认证的核心，由权威的CA机构签发的中心结构可能存在性能问题，另一方面，单中心的结构容易使其成为攻击的目标，一旦上级CA机构被攻破，则与之相关
简而言之，比特币提供了一种新的转账方式，而以太坊则提供了一种新的开展业务和创建去中心化平台的方式。考虑到截至 2023 年 9 月，排名前 20 的加密货币中有 10 种基于以太坊或与以太坊相关，其影响就显而易见。正如应用程序商店背后有一个系统（如 iOS 或 Android）一样，以太坊作为网络的“应用程序商店”运行，由其独特的数字货币以太币提供支持。除了作为一种投资形式之外，以太币还是使以太坊
Encrypt 加密方法直接在接口处加密就好。
用人话介绍的全同态加密CKKS方案。
2024年，全球DApp（去中心化应用）用户数突破1.2亿，交易量较三年前增长470%，DeFi、NFT、GameFi等赛道涌现出单日活跃用户超百万的超级应用。这场变革的背后，是区块链技术对传统应用开发模式的彻底颠覆——DApp不再依赖中心化服务器，而是通过智能合约与链上数据交互，实现"代码即法律"的信任机制。从以太坊上的Uniswap到Solana上的StepN，DApp正在重新定义"应用"的边
摘要：本项目开发了一个基于Paillier同态加密的数据安全处理系统，实现"数据可用不可见"。系统采用C/S架构，包含客户端加密、服务端计算和密钥管理模块，支持密文加法运算。通过2048位RSA密钥对保障安全，加密速度达0.02秒/条，1000条密文求和耗时0.5秒。系统验证了数据机密性和计算准确性，未来将扩展乘法同态运算和分布式部署。该方案有效平衡了数据隐私保护与计算需求，为
加密狗数据的正确分析需要我们深入了解加密狗的原理和数据结构，采用合适的分析方法和工具，注重数据的安全性和合规性，并及时对分析结果进行解读和报告生成。随着技术的不断发展和完善，加密狗数据的分析方法和手段也将不断创新和优化，为保障数字化时代的信息安全做出更大的贡献。正确分析加密狗中的数据，不仅有助于确保软件的合法使用和数据的安全性，还能为用户和企业提供有价值的洞察。例如，加强加密狗的访问控制，设置更强
限制：乘法层数（multiplicative depth）仅支持一种运算（加法或乘法），但可以进行无限次计算。支持任意计算，可在密文上执行完整程序。多方安全计算（MPC 结合 HE）支持加法和乘法，但计算深度有限。支持：加法 或 乘法（二选一）计算能力：通用计算（图灵完备）计算开销极高（远慢于明文计算）乘法同态：RSA（特定形式）因此只能进行有限深度的计算。表达能力较强（可计算多项式）跨机构数据分
针对线性时不变（LTI）系统在复杂工业场景中易受执行器、传感器故障干扰，且网络化控制过程中存在数据隐私泄露与网络攻击风险的双重问题，本文提出一种融合故障诊断、容错模型预测控制（FT-MPC）与同态加密（HE）的一体化控制策略。以典型化工过程连续搅拌式反应器（CSTR）为研究对象，构建包含故障检测、隔离、估计模块的主动容错框架，依托模型预测控制的滚动优化与约束处理能力实现故障自适应调节；同时引入同态
同态加密
——同态加密
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