本文介绍了确定性和非确定性密钥交换的概念，以及如何在 ECDH 密钥交换方法中使用 libsodium.js 实现这两种方式。确定性密钥交换使用已知的种子值生成密钥，每次都得到相同的结果，而非确定性密钥交换则随机生成密钥，每次结果都不同。文章通过代码示例展示了这两种方法的实现，并提供了在线演示。

本文对比了AEGIS和AES加密算法，AEGIS作为一种基于AES的加密算法，集成了身份验证标签，并为每条消息分配一个唯一标识符；在具有AES硬件支持的设备上，AEGIS是一个不错的选择，否则XChaCha20可能在性能上更胜一筹。libsodium.js库支持AEGIS-128l、AEGIS-256和XChaCha20三种加密算法。

文章探讨了人工智能（AI）技术发展是否会导致技术奇点，即技术发展变得不可控和不可逆转，并威胁人类社会。文章引用了多项研究，包括ChatGPT 4通过图灵测试，以及对AI发展速度的预测。文章认为，虽然AI在某些方面超越人类，但目前看来奇点在短期内不太可能发生，并讨论了AI可能面临的挑战如学习内容质量下降以及未来的发展方向。

本文介绍了SipHash算法，它是由JP Aumasson和Daniel J Bernstein (djb)共同设计的一种快速哈希算法，旨在解决哈希表在面对拒绝服务（DoS）攻击时的脆弱性。SipHash通过密钥哈希的方式，在保证速度的同时，提供了较好的安全性，尤其适用于网络应用和WebAssembly (WASM)等场景，且比HMAC更快。

本文介绍了使用 WebAssembly (WASM) 在浏览器中实现基于双线性映射的累加器（Accumulator）的方法，累加器允许将值添加到固定长度的摘要中，并提供已添加值的证明，而无需泄露累加值中的实际内容。文章展示了如何使用docknetworkcryptoWasm库来创建累加器、添加和移除元素，并生成和验证成员资格证明，附有代码示例和在线演示链接。

本文探讨了在保护用户隐私的前提下改进机器学习应用的方法，重点介绍了同态加密和联邦学习在欺诈检测中的应用。文章讨论了使用同态加密对数据进行加密处理，然后在加密状态下进行机器学习模型训练和推理，以及利用联邦学习在不共享原始数据的情况下，通过多个参与方协作训练模型。

本文介绍了如何使用 Rust 编写零知识证明（ZKP）并在 WebAssembly (WASM) 中集成，从而在浏览器中运行 ZKP。文章展示了如何使用 wasm-pack 构建 WASM 文件，并在 HTML 中通过 JavaScript 桥接调用 Rust 代码实现 ZKP 的生成、证明和验证过程，使得在 Web 应用中实现隐私保护和可信计算成为可能。

本文介绍了FN-DSA（FIPS 206）这一新的数字签名标准，它使用快速傅里叶变换（FFT）优化了晶格结构中的变换过程，从而在后量子密码学（PQC）中实现了比ML-DSA更小、更高效的签名。文章提供了JavaScript代码示例和性能对比，展示了FN-DSA在密钥大小和签名大小方面的优势，并建议在区块链等应用中考虑使用。

本文比较了Stable Diffusion和DALLE-3两种图像生成模型。Stable Diffusion基于扩散模型，通过添加噪声并去噪生成图像，而DALLE-3在图像质量和细节上表现更出色。文章还展示了使用不同模型生成图像的示例，并探讨了Stable Diffusion模型可能存在的性别偏见。

文章讨论了当前企业IT基础设施对传统Windows Active Directory的依赖以及由此产生的安全风险。通过分析M&S遭受的攻击事件，揭示了攻击者如何利用NTDS.dit文件中的凭据进行横向渗透并最终部署勒索软件的问题。文章强调了监控NTDS.DIT文件访问、实施多因素身份验证以及进行安全投资的重要性。