「MPC-Mike Rosulek 」:Overview of Secure Computation and Yao's Protocol

本系列是总结Mike Rosulek教授在上海期智研究院的密码学学术讲座。

这是Mike教授的第一个分享:Overview of Secure Computation and Yao’s Protocol

Roadmap

  1. Secure computation: Concepts & definitions
  2. Yao’s protocol: semi-honest secure computation for boolean circuits

主要内容包括安全多方计算的整体介绍及其应用场景、如何定义安全多方计算的security、Yao的混淆电路协议 (garbled circuits protocol)。

(咕咕咕博客选手回来了,学长说:与其担心有没有学读,不如多学学密码学,泪目,我觉得他说的对!)


「Paper Reading」:AFL++:Combine Incremental Steps of Fuzzing Research

今天给大家分享的论文是一篇基于AFL的工作:AFL++:Combine Incremental Steps of Fuzzing Research,发表在USENIX Workshop。分享时的slides


「PyTorch」:4-Neural Network Design


「PyTorch」:3-Data And Data Processing

PyTorch框架学习。

这篇文章介绍了深度学习中的数据和数据处理的常用类DataSet和DataLoader。

colab笔记:Data And Data Processing


「Math」:Entropy, Cross-Entropy and DL-Divergence

在机器学习中,常用cross-entropy来作为模型的损失函数,这篇文章将阐述信息学中的entropy(熵)是什么,cross-entropy(交叉熵)又是什么,KL-Divergence和entropy、cross-entropy的关系是什么?

如何具象的理解这些概念?

在开始阅读这篇文章之前,先提及一下香农对bit的定义,香农认为bit是用来消除信息的不确定性的。

bit:uncertainty divided by 2.

原视频 讲的很好,本文只是在此基础上对一些总结,方便理解物质化(马原.jpg)。


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