随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会最宝贵的资产之一。然而，数据的快速增长也带来了安全风险，包括数据泄露、篡改和滥用等。数据加密技术作为保护数据安全的重要手段，其重要性日益凸显。

作为工程师我们需要保护敏感数据防止其被滥用，并遵守各种数据保护法律，同时这些数据仍要支持机器学习、分析或数据共享等数据驱动的工作流。幸运的是隐私计算领域的最新进展可以帮助我们不仅保护数据隐私，还可以高效利用。

当量子计算机问世时，许多加密方式将慢慢失去效果。本文将阐述原因以及正在研究的后量子密码学，以帮助人们适应后量子时代的密码学。量子计算机的出现不仅会对现代密码学构成挑战，还可能永远改变我们的数据加密方法。

随着AIGC的爆火，企业越来越多地开始采用生成式人工智能、自然语言处理 (NLP) 和神经网络来扩展功能，增强用户体验。但这种变化引出了一个复杂的挑战：如何理解和应用生成人工智能统计数据来优化产品，同时维持人工智能支出。在本文中，我们收集了对企业有用的前 30 个生成人工智能统计数据。

AUC 曲线详解

在 2016 年 6 月份的苹果 WWDC 大会上提到了一项差分隐私技术（Differential Privacy），其作用是对用户的数据进行扰动，然后上传到苹果服务器。苹果能通过这些扰动过的数据计算出用户群体的行为模式，但是对每个用户个体的数据却无法解析。