本文探讨了两种保护隐私的机器学习方法：同态加密和联邦学习，并将其应用于欺诈检测。同态加密允许在加密数据上进行计算，而无需解密；联邦学习则允许多方在不共享原始数据的情况下协同训练模型。文章介绍了使用这两种技术进行信用卡欺诈检测的实践案例，包括使用OpenFHE库和联邦学习系统Starlit。

本文介绍了WebAssembly (WASM) 如何通过创建独立的沙箱环境、移除不安全的方法和提供内存保护来增强应用程序的安全性。同时，WASM 还能够提升如zkSnarks、HQC和McEliece等高性能要求的密码学算法的运行效率，并提供了相关的集成案例。

本文介绍了零知识证明（ZKP）的概念，它允许在不泄露秘密信息的情况下证明某事。

本文介绍了Meta的Llama 3大型语言模型，强调了其开放性和广泛应用潜力，并讨论了其在网络安全领域的影响。文章还提供了在本地运行Llama 3以及与Python和OpenAI集成的示例。

文章讨论了通用人工智能（GenAI）日益普及对人类认知能力的影响。研究表明，GenAI在学术研究等认知挑战性任务中的应用增加，可能导致人类认知能力的下降甚至依赖。强调了GenAI虽然可以作为辅助工具，但过度依赖可能导致对复杂任务的理解不足和判断偏差的问题。

本文介绍了图灵奖得主姚期智的贡献，包括姚氏百万富翁问题和混淆电路。姚氏百万富翁问题是一种在不泄露各自财富的情况下，比较两个百万富翁财富多少的方法。混淆电路则是一种在不信任对方的情况下，进行安全计算的方法，文章提供了RSA加密算法和混淆电路的Python代码示例。

本文介绍了变形密码学的概念，它允许对同一密文进行不同的解密，使得在“独裁者”审查的环境下，可以向审查者显示无害信息，同时秘密接收者可以解密出真实信息。文章通过ElGamal算法演示了变形密码学的实现，并提供了相应的Python代码示例。

本文讨论了后量子密码学（PQC）的两种主要数字签名方法：基于哈希的签名（SPHINCS+）和基于格的签名（ML-DSA）。SPHINCS+通过Lamport签名和WOTS+方法减少公钥和私钥的大小，但签名较大。ML-DSA使用Fiat-Shamir方法将Schnorr身份证明转换为非交互式零知识证明，避免了陷门。

本文介绍了针对RSA加密算法的Fermat攻击方法，该方法利用了当RSA使用的两个质数因子非常接近时，模数可以被容易地分解的漏洞。文章给出了Fermat分解算法的Python代码示例，并提供了一个CTF挑战，要求读者利用该方法解密RSA加密的消息，找出对应的英文城市。

本文介绍了OpenSSL 3.5.0中引入的对量子安全密码算法的支持，包括ML-KEM (FIPS 203), ML-DSA (FIPS 204) 和 SLH-DSA (FIPS 205)。文章展示了如何在Windows环境下编译OpenSSL 3.5，并演示了如何使用这些新的密码算法生成密钥对、签名和验证消息，以及进行了性能基准测试。