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多方安全计算技术(MPC)的出现背景和应用场景
本文介绍了政府制定数据使用合规法案的背景下,数据保护与数据利用之间的矛盾,以及多方安全计算技术(MPC)在解决数据隐私和安全利用方面的应用场景。详细分析了MPC技术如何实现数据的联合计算和分析,而不担心数据泄露的隐私安全问题。- 136
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零知识证明(Zero-Knowledge Proof)原理及区块链应用解析
本文解析了零知识证明的原理和在区块链领域的应用,探讨了其在数据隐私保护方面的重要性,以及交互式和非交互式零知识证明的不同之处。- 358
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安全多方计算(MPC):数据协作分析的隐私保护解决方案
了解安全多方计算(MPC)如何在不泄露隐私数据的情况下实现数据协作分析,解决数据共享和数据保护之间的矛盾。MPC技术能够在不泄露数据的情况下,联合多方数据进行计算并得到明文结果,最终实现数据的所有权和数据使用权的分离。- 182
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零知识证明技术及其应用场景介绍
本文介绍了零知识证明技术在加密货币领域的应用,包括zk-SNARKs在匿名资讯公开方面的作用,以太坊创办人对其的赞赏,以及交互式零知识证明的实际应用场景。通过简单易懂的故事方式,帮助读者理解了零知识证明的概念和原理。- 508
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互联网身份系统发展及数据隐私泄露问题分析
本文分析了互联网身份系统发展的历程,以及随之产生的数据隐私泄露问题。还介绍了DID作为一种新的身份标识的优缺点,并对市场上存在的相关应用进行了简要盘点。- 294
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zkRollup流水线方式生成零知识证明技术详解
本文深入探讨zkRollup中流水线方式生成零知识证明的技术,解析其原理和应用场景,帮助读者了解区块链技术的最新发展和加密学工具的应用。同时分析常规交易打包方式和流水线处理方式的效率对比,为读者提供实用的技术参考。- 809
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ZKML:零知识证明与机器学习的结合
本文深入介绍了ZKML(零知识机器学习),探讨了其技术原理和应用场景,揭示了ZKML如何构建隐私性更加完备、更具安全性和高效性的数字化未来。了解ZKML的结合优势,解决了机器学习隐私保护上的缺陷,为区块链生态注入了新的动能。- 816
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