本文对现有安全多方计算/学习框架进行了全面、系统的梳理，持续更新，建议收藏！

国家数据局近期研究起草了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，本介绍了该行动计划提出的十大数据要素应用场景。

秘密共享通过将秘密以适当的方式拆分，拆分后的每一个份额由不同的参与者管理，单个参与者无法恢复秘密信息，只有若干个参与者一同协作才能恢复秘密消息。

本文详细解释了DES、AES、IDEA加密算法。

信息、信号、消息，信源编码、信道编码，基带传输、频带传输，万字长文带你梳理通信原理。

两个百万富翁Alice和Bob想知道他们两个谁更富有，但他们都不想让对方及其他第三方知道自己财富的任何信息，这是由中国计算机科学家、2000年图灵奖获得者姚启智教授于1982年在论文《Protocols for secure computations》中提出的姚氏百万富翁问题，开创了密码学研究的新领域：安全多方计算(Secure Multi-party Computation)。

OSI参考模型与TCP/IP是计算机网络的基础，本文结合实例详细介绍了两者的概念与联系。

2023年已经是比特币诞生的第15个年头，比特币似乎已逐渐淡出人们的视线，但其价格依然居高不下。本文通俗易懂地介绍比特币的概念、比特币的交易过程、比特币的挖矿过程。

联邦学习和安全多方计算都是解决数据隐私保护问题的技术，两者既有联系又有区别。本文针对两种的基本概念、应用场景、区别与联系进行了详细介绍。

随着边缘计算的快速发展，数据安全与隐私保护问题已经成为了一个亟待解决的问题。边缘计算将数据处理和分析的任务从中心化的数据中心转移到了设备端，这种分布式计算模式虽然带来了许多优势，如更快的响应速度、更低的网络带宽需求以及更好的隐私保护，但也带来了新的安全挑战。本文将详细介绍边缘计算中的数据安全与隐私保护问题，并提出一些应对策略。