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。

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。