本文介绍了使用 LlamaCloud 和 LlamaIndex 进行文档解析，以提取如英国邮政编码、IP 地址、电子邮件地址、银行详细信息等敏感信息的方法，用于欺诈检测和数字取证。通过 GenAI 引擎，可以从各种格式的文档中提取信息，并展示了使用 LlamaExtract 提取信息的代码示例。文章还评估了使用不同配置的成本和输出结果。

本文介绍了使用WASM实现BBS+签名（一种短而匿名的群签名）的技术方案。BBS+签名基于双线性映射，允许群组成员在不暴露签名者身份的情况下进行签名，同时保证签名有效性、匿名性、可追溯性、不可链接性和抗合谋性。文章还提供了使用Crypt-WASM集成JavaScript的示例代码，展示了如何生成密钥对、签名消息和验证签名。

本文深入探讨了Argon2, bcrypt, scrypt和PBKDF2四种密码哈希方法，比较了它们在安全性、性能和应用场景方面的差异。文章还提供了基于WASM和JavaScript的实现示例，并分析了每种方法的优缺点，以及在WPA2和TrueCrypt等实际应用中的使用情况，强调了选择合适的哈希方法对于保护密码安全的重要性。

本文介绍了密码学领域著名的Rabin家族，重点介绍了Michael O. Rabin和他的女儿Tal Rabin在计算机科学和密码学上的贡献。文章还深入探讨了Michael O. Rabin在素数检测方面的研究，特别是Miller-Rabin素性测试，并提供了代码示例和在线尝试链接，最后提到了Rabin公钥加密方法。

本文评估了后量子密码（PQC）密钥生成过程中的能耗问题，特别关注ML-KEM算法在嵌入式设备上的表现，并与传统加密方法（如RSA和ECC）进行了比较。实验结果表明，ML-KEM的能耗与椭圆曲线方法相当，远低于RSA，这对于能源受限的物联网设备至关重要。

本文介绍了在同态加密中选择合适的模数（modulus）的重要性。模数直接影响同态加密的有效性和安全性，需要满足特定的数学条件，文中给出了一个 Golang 程序，用于生成满足条件的素数作为模数，并提供了一个OpenFHE的C++示例

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。