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学习&转载文章：多方安全计算(3)：MPC万能钥匙-混淆电路 前言 我们在讲解不经意传输（Oblivious Transfer，OT）的文章（安全多方计算(1):不经意传输协议）中提到，利用n选1的不经意传输可以解决百万富翁问题（两位富翁Alice和Bob在不泄露自己真实财富的情况下比对出谁更有钱）
学习&转载文章：多方安全计算(4)：MPC万能积木-秘密共享 前言 在之前的文章（多方安全计算(3)MPC万能钥匙：混淆电路中，我们对MPC中一类通用方案混淆电路（GC）与密文比较策略做了介绍。混淆电路通过将任务抽象为电路以及对基础电路提供加密方案达到了万能钥匙的效果。在姚期智先生提出GC方案不久后
学习&转载文章：安全多方计算(5)：隐私集合求交方案汇总分析 前言 随着数字经济时代的到来，数据已成为一种基础性资源。然而，数据的泄漏、滥用或非法传播均会导致严重的安全问题。因此，对数据进行隐私保护是现实需要，也是法律要求。隐私集合求交（Private Set Intersection, PSI）作
学习&转载文章：多方安全计算(6)：MPC中场梳理 前言 诚为读者所知，数据出域的限制约束与数据流通的普遍需求共同催生了数据安全计算的需求，近一两年业界又统将能够做到多方数据可用不可见的技术归入隐私计算范畴。粗略来说，隐私计算可分为以联邦学习为代表的机器学习类升级方案、以可信硬件为基础的可信执行环境
学习&转载文章：对于多方安全计算，你是否也有这样的疑惑？ 问题 假设多方安全计算中有两个参与方$P_0$和$P_1$，其中$P_0$拥有$x$，$P_1$拥有$y$，双方想要在不暴露自己拥有的数据的同时计算一个结果$z$，且$z=x+y$。那么不管用哪种协议进行计算得到最终结果$z$，并且公布给双方
学习&&转载文章：隐私计算安全基座-数据库安全 数据安全 用数据生命周期的全链路思考，可以得出如下的结论： 数据存储态安全：对数据的存储安全负责，保障数据的静存储态安全，不泄露。 数据传输态安全：对数据的转移安全负责，保障数据的转移态安全，不泄露。 数据计算态安全：对数据的动态计算的安全负责，保障数
学习&&转载文章： 【隐私计算笔谈】MPC系列专题（二）：模型和Shamir秘密共享机制 【隐私计算笔谈】MPC系列专题（十一）：共享随机数和比特分享 【隐私计算笔谈】MPC系列专题（十二）：比特比较 【隐私计算笔谈】MPC系列专题（十三）：比特分解【这部分没看懂，欢迎交流～】 通过共享随机数来实现
简介 在计算机软件开发的世界里，多线程编程是一个重要且令人兴奋的领域。然而，与其引人入胜的潜力相伴而来的是复杂性和挑战，其中之一就是处理共享数据。当多个线程同时访问和修改共享数据时，很容易出现各种问题，如竞态条件和数据不一致性。 本文将探讨如何在Java中有效地应对这些挑战，介绍一种强大的工具——并
如何在自己的计算机上安装类似 ChatGPT 的个人 AI 并在没有互联网的情况下运行它 本文旨在为任何人安装此软件。最初它有一个视频，伴随着操作方法，但是事情变化很快，我的三次尝试只是推迟了我发表这篇文章。我以后可能会包括它。我努力创建一个简单的分步说明，为极端新手安装个人 AI。可能从未去过Gi
本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/O
前言 随着云计算厂商的兴起，云资源如ECS不再只有企业或者公司才会使用，普通人也可以自己买一台ECS来搭建自己的应用或者网站。虽然云计算厂商帮我们做了很多安全相关的工作，但并不代表我们的机器资源就绝对是安全的。 要知道有很多事情是云计算厂商不能为我们做的，就比如账号密码的安全策略配置，而账号密码的安
vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。
> 摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：[葡萄城官网](https://www.grapecity.com.cn/)，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 # 前言 在日常生活和工作中，我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数，比如求和公式
钩子劫持技术是计算机编程中的一种技术，它们可以让开发者拦截系统函数或应用程序函数的调用，并在函数调用前或调用后执行自定义代码，钩子劫持技术通常用于病毒和恶意软件，也可以让开发者扩展或修改系统函数的功能，从而提高软件的性能和增加新功能。钩子劫持技术的实现一般需要在对端内存中通过`create_alloc()`函数准备一块空间，并通过`assemble_write_memory()`函数，将一段汇编代
算术运算指令集是计算机中的一组基本操作，用于对数字执行常见的算术运算操作。这些指令都是计算机中非常基础的运算指令，可以用于实现所有常见的算术运算操作，并可以通过组合使用实现更加复杂的数学运算。在实际编程中，程序员可以根据具体需求选择合适的运算指令，实现程序中的算术运算操作。
通常情况下计算除法会使用`div/idiv`这两条指令，该指令分别用于计算无符号和有符号除法运算，但除法运算所需要耗费的时间非常多，大概需要比乘法运算多消耗10倍的CPU时钟，在Debug模式下，除法运算不会被优化，但Release模式下，除法运算指令会被特定的算法经过优化后转化为为乘法，这样就可以提高除法运算的效率。
循环语句（for）是计算机编程中的一种基本控制结构，它允许程序按照指定的次数或范围重复执行一段代码块。for循环在处理需要进行迭代操作的情况下非常有用，它使得程序可以更加方便地控制循环的次数。一般来说，for循环由三个部分组成：初始化部分、条件表达式和更新部分，以及一个需要重复执行的代码块。在每次循环迭代开始时，程序首先执行初始化部分，然后检查条件表达式的值，如果为真，则执行代码块，并在每次循环结
InlineHook 是一种计算机安全编程技术，其原理是在计算机程序执行期间进行拦截、修改、增强现有函数功能。它使用钩子函数（也可以称为回调函数）来截获程序执行的各种事件，并在事件发生前或后进行自定义处理，从而控制或增强程序行为。Hook技术常被用于系统加速、功能增强、等领域。本章将重点讲解Hook是如何实现的，并手动封装实现自己的Hook挂钩模板。首先我们来探索一下Hook技术是如何实现的，如下
InlineHook 是一种计算机安全编程技术，其原理是在计算机程序执行期间进行拦截、修改、增强现有函数功能。它使用钩子函数（也可以称为回调函数）来截获程序执行的各种事件，并在事件发生前或后进行自定义处理，从而控制或增强程序行为。Hook技术常被用于系统加速、功能增强、开发等领域。本章将重点讲解Hook是如何实现的，并手动封装实现自己的Hook挂钩模板。
