什么是多方安全計算？

多方安全計算指的是：

創(chuàng)新互聯(lián)擁有一支富有激情的企業(yè)網(wǎng)站制作團(tuán)隊(duì)，在互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)深耕10年，專業(yè)且經(jīng)驗(yàn)豐富。10年網(wǎng)站優(yōu)化營銷經(jīng)驗(yàn)，我們已為上千多家中小企業(yè)提供了成都網(wǎng)站設(shè)計、成都做網(wǎng)站解決方案，按需規(guī)劃網(wǎng)站，設(shè)計滿意，售后服務(wù)無憂。所有客戶皆提供一年免費(fèi)網(wǎng)站維護(hù)!

安全多方計算的研究主要是針對無可信第三方的情況下，如何安全地計算一個約定函數(shù)的問題。安全多方計算是電子選舉、門限簽名以及電子拍賣等諸多應(yīng)用得以實(shí)施的密碼學(xué)基礎(chǔ)。

一個安全多方計算協(xié)議，如果對于擁有無限計算能力攻擊者而言是安全的，則稱作是信息論安全的或無條件安全的；如果對于擁有多項(xiàng)式計算能力的攻擊者是安全的，則稱為是密碼學(xué)安全的或條件安全的。

多方安全計算存在的條件：

已有的結(jié)果證明了在無條件安全模型下，當(dāng)且僅當(dāng)惡意參與者的人數(shù)少于總?cè)藬?shù)的1/3時，安全的方案才存在。而在條件安全模型下，當(dāng)且僅當(dāng)惡意參與者的人數(shù)少于總?cè)藬?shù)的一半時，安全的方案才存在。

安全多方計算起源于1982年姚期智的百萬富翁問題。后來Oded Goldreich有比較細(xì)致系統(tǒng)的論述。

2020年以后的未來十大新興科技

今天是2020年八月的最后一天，突如其來的新冠疫情基本上把上半年完全打亂。隨著新冠疫情繼續(xù)在全球范圍內(nèi)肆虐，一些大型 科技 公司站在利用人工智能，大數(shù)據(jù)，機(jī)器人技術(shù)和傳感器等新興技術(shù)來研發(fā)疫苗和突破治療方法的最前沿，以幫助受冠狀病毒感染的人們。

2020年由于新冠病毒的“黑天鵝”事件，促進(jìn)了人工智能（AI）在醫(yī)療，金融和制造業(yè)等許多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。現(xiàn)在，我們正處于一個新的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，人工智能將永遠(yuǎn)改變我們的生活方式。一年還剩下四個月，我們想看看這些新興技術(shù)迄今為止的發(fā)展情況。

以下列出了2020年以及之后將推動未來十年創(chuàng)新的十大新興技術(shù)。

1. 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) – AI和ML繼續(xù)保持頭把交椅。人工智能不僅統(tǒng)治著信息技術(shù)領(lǐng)域，而且滲透到我們的日常生活中。它管理著我們的電子設(shè)備和房屋，幫助我們導(dǎo)航，并建議我們觀看，閱讀，收聽和購買什么。生物技術(shù)公司還將AI與其他技術(shù)集成在一起，以提供遠(yuǎn)程醫(yī)療，預(yù)防，診斷，醫(yī)院護(hù)理，公共安全以及對行業(yè)，城市提供幫助的急需的解決方案。人工智能是新興技術(shù)中的最大力量，其應(yīng)用跨越其他領(lǐng)域，包括機(jī)器人技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT），云計算，認(rèn)知自動化，安全性，財務(wù)等等。今年，我們還看到了一種新型的人工智能，稱為格式AI。與生成AI不同，形成性AI可以隨著時間動態(tài)地適應(yīng)并生成新穎的模型來解決特定問題。AI的其他新興用途包括自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)，邊緣AI，邊緣分析，可解釋的AI，AI平臺即服務(wù)（PaaS），轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)，生成對抗網(wǎng)絡(luò)和圖分析。

2.傳感和移動性 –當(dāng)今世界各地有數(shù)百萬人在遠(yuǎn)程工作，傳感和移動性是對我們的生活產(chǎn)生影響的兩項(xiàng)技術(shù)。正如Gartner的布萊恩·伯克（Brian Burke）所描述的那樣，“感覺和移動性聽起來好像是兩個截然不同的事物，但實(shí)際上它們之間有著密切的聯(lián)系，因?yàn)樗杏X到了實(shí)現(xiàn)移動性的能力。” 傳感和移動技術(shù)涉及例如3D傳感攝像頭，AR云，輕型貨運(yùn)無人機(jī)，自動駕駛飛行器和自動駕駛的使用。

3.下一代認(rèn)知計算 - 認(rèn)知計算是我們列表中的新功能。它是一種神經(jīng)形態(tài)技術(shù)，它使用計算機(jī)模型來模擬復(fù)雜的情況下的人類思維過程，在這種情況下答案可能是模棱兩可和不確定的。與人工智能不同，認(rèn)知計算是一系列技術(shù)平臺的集合，從廣義上講，它們是基于人工智能和信號處理的科學(xué)學(xué)科。不同于AI更加注重通過增強(qiáng)人類思維來解決復(fù)雜問題來提供準(zhǔn)確的結(jié)果，而認(rèn)知計算或思維則旨在模仿人類行為并適應(yīng)人類推理，旨在以類似于人類解決問題的方式。

4. 5G – 5G是第五代移動網(wǎng)絡(luò)，與4G相比提供了改進(jìn)，例如低延遲，智能功耗和高設(shè)備密度。借助5G，5G現(xiàn)在正被用于從遠(yuǎn)在千里之外進(jìn)行遠(yuǎn)程手術(shù)，這可能會改變整個醫(yī)療保健行業(yè)。2019年，我國的醫(yī)生使用5G進(jìn)行了遠(yuǎn)程手術(shù)，將刺激設(shè)備插入了將近3000多公里之外的帕金森患者的大腦中。除了醫(yī)學(xué)之外，5G還將使增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，智慧城市和聯(lián)網(wǎng)車輛成為可能。

5.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí) –今年年初，AR和VR排名第9位。隨著冠狀病毒和大流行后工作未來的永久轉(zhuǎn)變，虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)有可能極大地改善遠(yuǎn)程工作并改變我們永遠(yuǎn)的工作方式。今年年初，在冠狀病毒大流行之前，F(xiàn)acebook提出了使用增強(qiáng)和虛擬現(xiàn)實(shí)進(jìn)行遠(yuǎn)程工作的想法。長期以來，F(xiàn)acebook一直認(rèn)為這些技術(shù)可以廣泛用于 娛樂 之外。Facebook的AR和VR負(fù)責(zé)人Andrew“ Boz” Bosworth早在5月份表示，這家社交巨頭已經(jīng)在投資使用AR和VR技術(shù)“增強(qiáng)遠(yuǎn)程工作和生產(chǎn)力”。AR和VR還具有改變?nèi)祟惻c機(jī)器，數(shù)據(jù)以及彼此互動的方式的潛力。

6.無服務(wù)器計算的下一代云計算 –如今，云計算已滲透到我們生活的許多方面。無論我們是否意識到，日常語音通信中使用的大多數(shù)數(shù)據(jù)都是由阿里，騰訊，亞馬遜等 科技 公司存儲在云中的。無服務(wù)器計算是一種云計算執(zhí)行模型，其中提供商按使用情況提供后端服務(wù)。服務(wù)器仍在使用，但是從無服務(wù)器的供應(yīng)商那里獲得后端服務(wù)的公司是根據(jù)使用情況收費(fèi)的，而不是固定數(shù)量的帶寬或服務(wù)器數(shù)量。無服務(wù)器計算也稱為功能即服務(wù)（FaaS），它使公司能夠構(gòu)建可實(shí)時擴(kuò)展的應(yīng)用程序，以便它們能夠響應(yīng)隨數(shù)量級而立即變化的需求。如上所述，

7.自然語言處理 – NLP是人工智能領(lǐng)域，使計算機(jī)能夠分析和理解人類語言。NLP使用自然語言處理計算機(jī)與人之間的交互。語音到文本將人類語言轉(zhuǎn)換為編程語言，文本到語音將計算機(jī)操作轉(zhuǎn)換為聲音響應(yīng)。NLP被用于我們?nèi)粘Ｉ钪械母鞣N設(shè)備。AI芯片（也稱為AI加速器）的出現(xiàn)將進(jìn)一步加速NLP的發(fā)展。例如，Alexa和Siri等語音助手具有內(nèi)置的NLP引擎，可將語音轉(zhuǎn)換為單詞，聲音和想法。不幸的是，當(dāng)今的主流語音助手解決方案（Alexa，Siri和Google Home）并不是針對工業(yè)環(huán)境而設(shè)計的。下一代NLP現(xiàn)在正在工業(yè)IoT設(shè)備中使用。早在2019年，我們就Onvego進(jìn)行了報道，這是一家位于以色列特拉維夫的AI技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司，專注于智能語音，語音和語言處理以及下一代NLP和語言處理領(lǐng)域。使用NLP技術(shù)，Onvego使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備即使在離線狀態(tài)下也可以通過語音命令激活。

8.機(jī)器人技術(shù) –機(jī)器人出現(xiàn)的時間比您想象的要長。我們今天所知的最早的機(jī)器人最早是由肯塔基州路易斯維爾的發(fā)明家George C. Devol開發(fā)的。自從1950年代初期首次開發(fā)機(jī)器人以來，發(fā)生了許多變化。機(jī)器人技術(shù)是產(chǎn)生機(jī)器的科學(xué)，工程和技術(shù)的交集，稱為機(jī)器人。與十年前不同，機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)從工業(yè)用途轉(zhuǎn)變?yōu)榉?wù)和食品交付。機(jī)器人在物理上和虛擬上都在影響著家庭和企業(yè)。如上所述，隨著5G技術(shù)的到來，醫(yī)生現(xiàn)在正在使用機(jī)器人進(jìn)行遠(yuǎn)程手術(shù)。除了外科手術(shù)機(jī)器人以外，醫(yī)院和治療中心現(xiàn)在還使用機(jī)器人來提高護(hù)理質(zhì)量和患者預(yù)后。

9.物聯(lián)網(wǎng)（IoT） –簡而言之，物聯(lián)網(wǎng)是將任何設(shè)備連接到Internet以及彼此連接的想法。該設(shè)備也稱為IoT設(shè)備，是一種帶有傳感器的硬件，該傳感器通過Internet將數(shù)據(jù)從一個地方傳輸?shù)搅硪粋€地方。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備包括無線傳感器，軟件，執(zhí)行器和計算機(jī)設(shè)備等等。與物聯(lián)網(wǎng)的早期不同，下一代物聯(lián)網(wǎng)迎來了第四次工業(yè)革命的新時代，也被稱為工業(yè)4.0。具體而言，工業(yè)4.0專注于依賴物聯(lián)網(wǎng)的智能工廠。它影響從制造業(yè)到物流和供應(yīng)鏈的每個工業(yè)過程。物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)4.0的九大支柱或組成部分之一。

10.量子計算 –與使用以0或1表示的位存儲信息的常規(guī)計算機(jī)不同，量子計算機(jī)使用量子位或qubit將信息同時編碼為0、1或兩者。量子計算始于1980年代初，當(dāng)時物理學(xué)家Paul Benioff提出了圖靈機(jī)的量子力學(xué)模型。從那時起，諸如Google和IBM之類的技術(shù)巨頭一直在努力將該技術(shù)引入主流。早在9月，該搜索巨頭成為第一家實(shí)現(xiàn)“量子至上”的公司。量子計算將開辟新的可能性領(lǐng)域，并有助于解決以前不可能的計算問題。

未來web開發(fā)的趨勢是什么？

現(xiàn)在，Web開發(fā)世界在不斷變化，趨勢也在不斷變化。有時，這些趨勢的變化速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于它們的使用速度。要保持領(lǐng)先，就必須關(guān)注最新的流行趨勢、更新、技術(shù)和方法。此外，了解趨勢并隨時了解周圍發(fā)生的事情對于web開發(fā)是非常必要的。

為什么DevOps的必然趨勢是BizDevOps

一、人工智能的崛起

手工測試將不再是一天中的例行慣例，這一時代已經(jīng)不遠(yuǎn)了。當(dāng)人工智能與 DevOps 自動化相結(jié)合時，流程執(zhí)行方式發(fā)生了變化。

人工智能利用日志和活動報告來預(yù)測代碼執(zhí)行情況。在使用人工智能的能力時，自動化驗(yàn)收測試、實(shí)施測試以及功能測試對于組織來說就更容易了。所以，軟件發(fā)布過程變得越來越完美，越來越高效，越來越迅速，因?yàn)槌掷m(xù)交付是有保證的。

據(jù)最近的專家預(yù)測，隨著人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序的不斷增加，工作流中將會出現(xiàn)越來越多的 DevOps 理念。DevOps 將成為管理多個生產(chǎn)鏈模型的測試和維護(hù)的首選方案。

二、在 DevOps 中使用無服務(wù)器計算

DevOps 可以通過無服務(wù)器計算來達(dá)到新的水平。這類應(yīng)用依賴于稱為 BaaS（Backend as a Service，后端即服務(wù)）的第三方服務(wù)，或者依賴于在臨時容器內(nèi)運(yùn)行的稱為 FaaS（Function as a Service，函數(shù)即服務(wù)）的定制代碼。

無服務(wù)器是指運(yùn)行系統(tǒng)的公司或個人不必租用或購買運(yùn)行后端代碼的虛擬機(jī)。

無服務(wù)器計算的主要優(yōu)勢在于，它允許開發(fā)者可以自由地專注于應(yīng)用程序的開發(fā)方面，而不需要考慮其他事情。無須升級現(xiàn)有服務(wù)器，也能快速、方便地部署。這將需要更少的時間，也不需要花費(fèi)一分錢。

三、利用 DevSecOps 控制安全漏洞

大部分 DevOps 公司都在轉(zhuǎn)向 DevSecOps，這是因?yàn)樽罱c安全漏洞相關(guān)事件增多。IT 公司將 DevSecOps 視為眾多 DevOps 最佳實(shí)踐之一。

將 DevSecOps 視為一種應(yīng)用安全的方式，從一開始就在代碼的各個方面構(gòu)建了安全性。

在開發(fā)期間采取的安全措施將導(dǎo)致在此過程中加強(qiáng)合作。這樣做會使該過程更加高效、更無錯誤、更有效。預(yù)期今后幾年將有更多的人采用 DevSecOps。

通過提高自動化程度來節(jié)省時間。

快速檢測錯誤，增強(qiáng)安全性，節(jié)省時間：自動化可以提供所有這些功能以及更多。這樣，整個軟件開發(fā)周期就不再需要手工作業(yè)。毫無疑問，工業(yè)化將在 2021 年扮演重要角色。

所以，DevOps 有六個特性，它們是：

持續(xù)優(yōu)化和反饋

持續(xù)檢測

持續(xù)部署和發(fā)布

持續(xù)測試

協(xié)作開發(fā)

持續(xù)的業(yè)務(wù)計劃

四、基于云的原生 DevOps 的重要性日益增加

在使用云原生的 DevOps 時，要確保更好的用戶體驗(yàn)、更好的轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新管理。這正是自動管理云服務(wù)的配置、監(jiān)控和部署所需的技術(shù)。

使用云自動化，軟件發(fā)布得更快。這樣，一個光明的未來就在等待基于云的技術(shù)的到來。甲骨文認(rèn)為，到 2025 年，80% 的企業(yè)工作負(fù)載都會轉(zhuǎn)移到云端上。

另外，美國空軍已經(jīng)接受了云計算的原則，并采用敏捷的方式來開發(fā)在多種云格式下運(yùn)行的應(yīng)用。網(wǎng)格服務(wù)使用的增長

通過采用微服務(wù)，組織可以獲得一些好處。開發(fā)人員使用微服務(wù)來提高可移植性，即使這并沒有讓 DevOps 團(tuán)隊(duì)的工作變得更容易。運(yùn)營商需要管理大型多云和混合部署。

微服務(wù)的出現(xiàn)導(dǎo)致了服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的使用增加，有望降低部署的復(fù)雜性。服務(wù)網(wǎng)絡(luò)提供了對微服務(wù)網(wǎng)絡(luò)及其相互作用進(jìn)行觀察和管理的能力。這種構(gòu)成提供了一個完整的服務(wù)視圖。這對 SRE 和 DevOps 開發(fā)者滿足端到端認(rèn)證、訪問控制、金絲雀部署和 A/B 測試等復(fù)雜操作需求非常有用。

你將看到采用率和產(chǎn)品的增長，因?yàn)樗鼈兪俏⒎?wù)成功運(yùn)行的關(guān)鍵因素。服務(wù)網(wǎng)格是企業(yè)從單體轉(zhuǎn)向微服務(wù)時必須跨越的十字路口。

網(wǎng)站題目：無服務(wù)器安全計算 無服務(wù)器安全計算器怎么辦
文章起源：http://www.chinadenli.net/article0/dddhsio.html

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