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摘要： 在数字安全领域，加密算法扮演着至关重要的角色。它们确保了信息的机密性、完整性和不可否认性。RSA算法和椭圆曲线算法（ECC）是当前最广泛使用的两种非对称加密技术。本文将深入探讨这两种算法的加密过程。 阅读全文

摘要： 联邦学习中的差分隐私与同态加密 随着数据的爆炸式增长和对个人隐私保护意识的提高，隐私保护在机器学习领域中变得愈发重要。 阅读全文

摘要： 随着信息时代的发展，个人数据的收集和处理已经成为了许多行业和领域的核心活动之一。然而，随之而来的数据隐私和安全问题也日益突出。个人的敏感信息可能被滥用或泄露，这给个人隐私带来了严重的威胁。在这样的背景下，隐私计算作为一种新兴的技术手段，正在成为解决这一问题的关键利器。 阅读全文

摘要： 在这个每一次点击、轻敲或按键都留下数字踪迹的时代，美国人对个人数据安全的焦虑与日俱增。他们感觉对数据的使用几乎没有任何掌控权。 阅读全文

摘要： 每一次点击、每一次搜索和每一次点赞——我们的数字互动都在广阔的在线领域留下了痕迹。但是，当我们留下的足迹成为广告商的商品时会发生什么呢？ 阅读全文

摘要： 近几年，越来越多的隐私计算技术被用于解决临床和研究数据共享中的隐私和安全问题。 阅读全文

摘要： 过去十年间数字领域经历了一场颠覆性的转变。这一演变的前沿是软件即服务（SaaS），通过提供定制解决方案和无缝连接彻底改变了商业生态系统。但随着我们将这些技术更深地融入业务结构，一个关键问题变得十分突出——“隐私”。 阅读全文

摘要： 随着企业不断利用各类结构化和非结构化数据，包括快速流动、核心、边缘、人工生成、机器生成和机器人生成的数据，大多数企业继续构建信息孤岛。除了导致用户体验差和创新壁垒外，这些孤岛引入了技术复杂性，从而导致重大安全漏洞。 阅读全文

摘要： 随着数字领域的不断发展和量子计算时代的临近，组织对强化加密解决方案的需求变得比以往任何时候都更加重要。随着数学和计算的不断进步，对公钥加密 (PKE) 的长期依赖可能已接近尾声，从而在传统加密方法中留下固有的漏洞。 阅读全文

摘要： 随着数字技术进一步融入我们的生活，数据生成和收集的途径不断增加。每一次点击、每一次滚动、每一笔交易，甚至每一个动作都以惊人的速度产生数据。过去两年中，全球90%以上的数据都是在这段时间内生成的。海量用户数据对于企业和社会来说可能是一座宝藏，推动创新解决方案的设计和落地。然而，它也给个人隐私和组织责任带来了重大风险。 阅读全文