2018年5月正式生效的GDPR是欧盟“史上最严”条例，是数十年来数据安全和数据隐私法规方面最重要的一次变化。随后，2019年生效的加州CCPA，对个人数据及信息保护提出了严格的界定和保护要求。至此，GDPR和CCPA对欧美国家在数据安全和隐私行业的立法产生了持续的影响。在我国，2021年6月10日，中华人民共和国第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议正式表决通过了《中华人民共和国数据安全法》。历经三次审议和修改通过的《数据安全法》将于2021年9月1日正式施行。在数据安全和隐私保护方面，企业合规性是一个迫在眉睫的事情。
秘密共享技术是密码学和信息安全的一个重要研究内容，Shamir密钥分享算法最早是由Shamir和Blackly在1970年基于Lagrange插值和矢量方法提出的，其基本思想是分发者通过秘密多项式，将秘密s分解为n个秘密分发个持有者，其中任意不少于k个秘密均能恢复密文，而任意少于k个秘密均无法得到密文的任何信息。
所谓频谱分析，又称为功率谱分析或者功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）分析，实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。
很多人使用密码管理器来保密存储自己在用的各种密码。密码管理器的关键环节之一是主密码，主密码保护着所有其它密码。这种情况下，主密码本身就是风险所在。任何知道你的主密码的人，都可以视你的密码保护若无物，畅行无阻。自然而然，为了保证主密码的安全性，你会选用很难想到的密码，把它牢记在脑子里，并做所有其他你应该做的事情。
做信号处理的朋友应该都会fft比较熟悉，就是求傅里叶变换。我在这里也不再去讲这个函数了，但需要注意的一点：实信号的频谱关于0频对称，是偶函数，如果st = cos(2pif0*t)+1; t的长度为4000，那么0频的位置在第一个点，做fftshift后，0频的位置在低2001个点的位置，fft后的信号关于第2001个点对称，而不是4000个点左右对称。
加密是日常生活中一个晦涩但至关重要的部分。您正在访问的网站地址栏中的挂锁代表“ http”后的“ s”，代表最新版本的传输层安全性（TLS）。这些数字安全技术与TLS取代的安全套接字层（SSL）一起，允许在网站或服务器以及Web浏览器等两方之间进行加密通信。 像Internet本身一样，这些技术在构思时就是突破性的。以前，加密的安全通信需要物理交换密钥，而新方法允许彼此未知的各方之间进行安全通信。 公钥加密也称为非对称加密，它是通过一对密钥来实现的：一个可以广泛共享的公共密钥，另一个是秘密的私有密钥。 公钥基础结构（PKI）的常见部署利用了Diffie-Hellman密钥交换，该交换器位于浏览器地址栏中的安全图标后面； RSA算法（以其发明者的名字命名）：Ron Rivest，Adi Shamir和Leonard Adleman。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 目前，隐私计算平台广泛用到了多种安全技术，包括同态加密、秘密共享、差分隐私、可信执行环境，以及其他一些安全多方计算技术。 虽然这些安全技术的应用很好地保证了数据价值的安全共享，但同时也带来了计算和通信效率的大幅下降。在对安全和效率的双重探索中，星云Clustar 的研究人员基于理论分析和实践应用，提供了一系列安全加速方案。 文献[1] 对联邦学习模型训练中存在的性能问题进行了全面的探讨，基于这些问题，文献[2~4] 提出了多样的解决方案。接下来，我们
通常，我们定义安全会采用这样一种方式，首先列出一些安全事件，然后说明：如果一个系统安全，那么列出来的安全事件都不会发生。但是零知识证明并不是通过给出一个不允许发生的事件列表来定义，而是直接给出了一个最极致的模拟条件。所谓模拟条件是指，通过模拟方法来实现一个理想世界，使之与现实世界不可区分；而由于在理想世界中不存在知识，所以可以推导出结论：现实世界满足零知识。
学习《How to Share a Secret》- Adi Shamir 原文学习 原文问题: Eleven scientists working on a secret project. They wish to lock up the documents in a cabinet so that the cabinet can be opened if and only if six or more of the scientists are present. What is the smalles
近日，本体重磅加入 Torus Network，与 Binance、ENS、Etherscan 等众多机构共同运行一个验证节点，该节点将运行 Torus 的分布式密钥生成器，秘密共享和密钥分配协议。这是继近来本体战略投资 BloXroute 之后又一重大技术合作。
X=FFT(x)； X=FFT(x，N)； x=IFFT(X); x=IFFT(X,N)
双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ AI 研习社获知，并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Dis
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Distribution
在越来越多对数据隐私的担忧声中，政府开始行动制定数据使用合规法案。而另一方面，对数据的保护，却产生了一个矛盾：大量的数据因为需要依法保护而无法被联合在一起计算。
随着 AI 技术的不断发展，单一的网络结构已经很难满足不同领域的任务需求。常见的应用诸如图像识别或机器翻译分别需要卷积神经网络或循环神经网络的支持。而不同网络意味不同的计算模式，在带宽和计算资源上也会有各自的限制。因此，通用加速器的核心挑战是如何联合优化各种网络下的芯片能效。
在过去的几年里，Rust在程序员中获得了热情的追随。技术趋势来来往往，因此很难区分新事物带来的兴奋与技术优势带来的兴奋，但RT-Thread社区开发人员Liu Kang认为Rust是一种真正设计良好的语言。Kang说，Rust旨在帮助开发人员构建可靠、高效的软件，它从一开始就是为了这个目的而设计的。在本文中，Kang演示了Rust的许多关键特性，这些特性正是Rust适合嵌入式系统的原因。
我们习惯把数据都存储在各种云服务器上，带来方便的同时也存在很多数据隐私泄露的隐患，绝大多数的云服务供应商并不完全值得信任，他们完全可以在未经用户允许的情况下擅自泄露用户的数据，用户甚至毫不知情。
在传统计算机领域里，安全是永远绕不开的话题，而构成计算机安全领域里的最重要的两个理论基础是对称密码学和非对称密码学，都是基于密码破解的成本远远超过现有的计算机计算能力，比如常用的RSA（Rivest-Shamir-Adleman）密码系统使用两个大素数的乘积，导致一般计算机很难分解生成的乘积以找到初始素数。与其类似的还有ECC（椭圆曲线密码）。
如果把人比作手机，价值观、态度和习惯是这个操作系统底层，领域技能更像是系统上的app。技能不会的话装一个就好，如果大家有好的“app”，可以相互推荐，如果自己没有装这个“app”，也可以借别人的。
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类方案和以密码学相关技术为核心的多方安全计算类方案。
假设XX和YY是某公司的员工，他们分布在不同的楼层，他们每天通过聊天工具协商“摸鱼”计划，但聊天工具的网络是被公司网络中心给监控起来的，而且公司要求，所有的聊天信息必须是明文，以此方便被审计；这可咋搞？如果明文传输的话，老板肯定就知道了，那这样就得找他们谈话了，为了“摸鱼”计划，他们两个绞尽脑汁的想到了一个办法，即把真实的信息隐藏到聊天中；比如暗号之类的。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。 本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识。 FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourie
在上一篇文章中留下了个尾巴是关于EM算法在HMM隐马尔可夫模型的参数估计拓展上的应用.在学习EM算法以后,我们再去学习HMM的Baum-Weich算法就会相对的非常容易,Baum-Weich不过是EM算法的一种特例而已,这个算法是1972年提出的,Baum-Weich的出现甚至是早于EM算法的,这两者的关系有兴趣的同学.可以看看Satistical Methodsfor Speech Recognition,这里边对于Baum- Welch和EM的关系有很完整的描述.
在上一篇文章中留下了个尾巴是关于EM算法在HMM隐马尔可夫模型的参数估计拓展上的应用.在学习EM算法以后,我们再去学习HMM的Baum-Weich算法就会相对的非常容易,Baum-Weich不过是EM算法的一种特例而已,这个算法是1972年提出的,Baum-Weich的出现甚至是早于EM算法的,这两者的关系有兴趣的同学.可以看看Satistical Methodsfor Speech Recognition,这里边对于Baum- Welch和EM的关系有很完整的描述. 一:HMM的定义 隐马尔科夫模型实际
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在计算机领域，解决格上的近似最短向量问题（Approximate Shortest Vector Problems in Lattices。Lattice Problems）以及与之等价的容错学习问题（Learning with Errors，LWE）是经典的算法难题，科学界普遍认为它们超出了传统计算机的能力范围。
本文将无线安全协议包括 WEP、WPA、WPA2 和 WPA3。对于它们中的每一个，我们将尝试指出它们的优点和缺点，并描述一些可能的攻击。
Apache TVM 是一个用于 CPU、GPU 和机器学习加速器的开源机器学习编译器框架。TVM 支持 TensorFlow、Pytorch、MXNet、ONNX 等几乎所有的主流框架，目标是优化机器学习模型让其高效运行在不同的硬件平台上。TVM 提供了深度学习模型编译、优化和部署的端到端解决方案，支持从模型定义到部署的全流程自动化。 近日，TVM 社区举办了 TVMCon2023 会议。会议上，腾讯 BlazerML 深度学习编译器团队发表了题为《TVM at Tencent》的演讲，主要介绍了 Bla
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作为新兴信息产业的重要应用领域，物联网的万亿级别市场正在逐步形成，超万亿级的设备和节点将通过物联网技术实现万物互联和万物智联。受限于体积、重量和成本等因素，物联网节点（如可穿戴设备、智能家居节点、无线传感器节点、环境监测节点等）需要在微型电池或能量收集技术进行供电的情况下，能够持续工作数年乃至十年以上，这对芯片提出了苛刻的低功耗要求。 目前，降低物联网芯片功耗的主要研究方向是基于周期性工作模式的专用型唤醒芯片（例如：专用语音识别唤醒芯片），通过让芯片处于周期性的“休眠-唤醒”的切换状态，来实现降低功耗的目的；然而，物联网节点通常工作在“随机稀疏事件”场景下，为了避免丢失随时可能发生的事件，通常需要“休眠-唤醒”的频率远高于事件的真实发生率，从而导致了严重的功耗浪费。
1977年，麻省理工学院的 Ron Rivest、Adi Shamir 和 Leonard Adleman 共同提出了一种非对称加密算法，用他们三人的姓氏缩写命名为 RSA。RSA 既不是惟一，也不是最早的非对称加密算法。但它是使用最广泛，因而也是最重要的非对称加密算法。
近几年门限密码学在区块链系统里开始逐渐被应用，分为门限加密和门限签名，一般见于随机预言机、防审查、减少通信复杂度（HotStuff）、共识网络中防拜占庭（HoneyBadgerBFT 中用于 BA 环节的 common coin）以及作为分布式伪随机数生成器（coin tossing）的重要原语，其优越的资产协同防盗特性也慢慢被新兴数字资产托管机制所重视，今天我们主要讨论公钥密码学（PKC）里的门限签名机制。一种理想的门限签名系统是可以在异步的网络环境里做到容错容灾不可伪造（non-forgeability），并且拥有极度可靠安全的消息传输通道，签名份额的生成和验证是完全非交互式的，在初始密钥阶段具备可以防止拜占庭行为的异步分布式密钥生成（DKG）机制。
2020年，世界上产生的数据量预计有40ZB，如果一个硬盘的存储量是1T，那么一个ZB相当于10亿个硬盘。
如果没有 RSA 算法，现在的网络世界毫无安全可言，也不可能有现在的网上交易。众所周知的 ssh 协议也是基于 RSA 加密算法才能确保通讯是加密的，可靠的。
目前在深度学习领域分类两个派别，一派为学院派，研究强大、复杂的模型网络和实验方法，为了追求更高的性能；另一派为工程派，旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上，效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。所以，卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，深度学习模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。本文主要介绍深度学习模型压缩和加速算法的三个方向，分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速。
http://www.tensorinfinity.com/paper_167.html
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第1章 初学数字信号处理准备工作 本期教程开始带领大家学习DSP
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。 在有关算法的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。《算法导论（原书第4版）/计算机科学丛书》将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和
机器之心报道 编辑：rome rome 从 GPT-4 的 32k 到谷歌 CoLT5 的 64k 再到最新研究的 200万 token，类ChatGPT 模型们可以处理的文本长度正在急剧增加，这意味着它们的应用范围也越来越广。或许有一天，ChatGPT 能帮乔治·马丁把《冰与火之歌》（权力的游戏）写完呢？ 过去两年，斯坦福大学 Hazy Research 实验室一直在从事一项重要的工作：增加序列长度。 他们有一种观点：更长的序列将开启机器学习基础模型的新时代 —— 模型可以从更长的上下文、多种媒体源、
前面介绍了Im2Col+GEMM来实现卷积以在某些条件下获得更好的访存和计算效率，详见：详解Im2Col+Pack+Sgemm策略更好的优化卷积运算 。然后，最近偶然发现了Im2Col+GEMM的一个改进版本即MEC: Memory-efficient Convolution for Deep Neural Network ,这是发表在ICML 2017的文章，它主要优化了Im2Col+GEMM计算策略中的内存消耗，并且也能提升一点速度，是一个不错的卷积加速算法。所以我在这里结合论文然后复现了一下代码实现来为分享一下。
算上春节，只用了3个月零9天，平安科技就拿到了迎接未来的秘密武器，一款属于自己的超高性能AI金融云主机，平安云B1。
HMM模型最关键的一点就是在一个状态序列中，某一步状态的概率只与上一步的状态有关。也正是因为与前面一步状态有关，所以HMM模型天然地适用动态规划算法。
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。
也许最令人惊讶的是：使用相同的超参数和 10 个不同的随机种子运行相同的算法 10 次，其中 5 个种子的表现做平均和另外 5 个种子做平均，得到的两条学习曲线仿佛是来自两个不同的统计分布的。然后，他们展示了这样一个表格：
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