密碼學演算法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

人工智慧再進化：聯邦學習讓資料更安全穩固

為了解決密碼學演算法的問題，作者彭南博,王虎 這樣論述：

　　「聯邦學習」可以解決企業之間的資料孤島問題，讓企業能透過使用更多資料來提高AI模型的效果，提供給使用者更方便的個性化服務。在過程中，資料是安全的，使用者的隱私資訊不會被輸出和洩露。因此這項技術不會損害合作企業的利益，還能帶來額外的收益。對使用者而言，能享受個性化服務品質的提升，也不用擔心具體隱私資訊的傳播。   　　從技術層面來看，聯邦學習是密碼學、分散式運算、機器學習三個學科交換的技術，涉及面較廣且部署實施難度大，很多具體問題需要跨領域的綜合知識才能解決。在人才市場中，此類的綜合型人才十分缺乏，許多專案都面臨無人可用的困境。另一方面，越來越多人關注到聯邦學習新興技術，希望能有系統地掌

握聯邦學習原理，並在產業應用中解決實際問題。   　　本書詳細說明聯邦學習的相關概念，同時列出許多案例，適合對聯邦學習感興趣的讀者閱讀。書中會在必要之處列出數學公式，閱讀時需具備統計學的基礎知識。   　　全書重點涵蓋： 　　●第1～3章：聯邦學習的基礎，可以了解聯邦學習的市場背景、技術現狀、基礎的隱私保護技術、機器學習技術和分散式運算技術。建議聯邦學習的初學者、求職者重點閱讀這部分，藉以熟悉聯邦學習的基本問題、基本技術。   　　●第4章：介紹聯邦交集計算的相關理論和具體方法，用於提供聯邦資料之間的對應關係。   　　●第5章：介紹聯邦特徵工程，列出大致流程、聯邦學習對這些流程的處理想法，引

出聯邦學習特徵工程中常用的加密方法、資料互動策略及評估監控方法。   　　●第6～8章：分別介紹垂直聯邦學習、水平聯邦學習和聯邦遷移學習，並說明這三種方案的架構、方法和案例。垂直聯邦學習用於解決相同使用者在不同企業場景中，產生資料的聯合建模問題。   　　●第9～12章：聯邦學習的產業應用和展望，可以了解聯邦學習技術的商業應用現狀、挑戰、趨勢、與資料資產和要素市場的連結，據此引發讀者進一步思考。此部分較為巨觀，涉及面廣，適合聯邦學習相關的專案管理者重點閱讀。   　　本書適合： 　　●對聯邦學習感興趣的學術＆研究人員。 　　●聯邦學習的初學者＆求職者＆專案管理者。 　　●機器學習、資料探勘、產

業智慧化領域的從業者＆求職者。

密碼學演算法進入發燒排行的影片

額外碳捕捉量本位之碳幣發行Dapp 建置與商業模式設計

為了解決密碼學演算法的問題，作者洪浚捷 這樣論述：

合作企業的農業環境友善資材，包括微生物試劑等，可以減少化學農藥的使用，可以改善土地酸化，亦能強化光合作用的關鍵RuBisCO，相當於能夠額外捕捉碳。若使用友善資材的農地增加，對生態農業與減少溫室氣體都是一大助益。為了擴大碳捕捉之影響力，本研究提出了一種額外碳捕捉量本位的碳幣發行機制，並將其運用於創新的生態農業產業鏈之商業模式中。額外碳捕捉即是對地球環境有益的一種作法，碳幣更可以進行碳捕捉或減碳的組織合作。本研究基於Ethereum 實現代幣的發行，並開發對應的去中心化應用程式( Decentralized application )，體現了做為信任機器的區塊鏈之兩大應用方向：存在證明與代幣發

行。

Go語言開發實戰（慕課版）

為了解決密碼學演算法的問題，作者千鋒教育高教產品研發部 這樣論述：

本書共有14章，內容包括：初識Go語言、Go語言的基本語法、Go語言的流程控制、函數與指標、Go語言的內置容器、Go語言的常用內置包、Go語言物件導向程式設計、Go語言異常處理、Go語言檔IO操作、Go語言網路程式設計、Go語言資料庫程式設計、Go語言併發程式設計、Go語言密碼學演算法、Beego框架專案實戰。

現代密碼學演算法的錯誤注入攻擊研究

為了解決密碼學演算法的問題，作者李洋漢 這樣論述：

錯誤注入攻擊是密碼學領域中的一種旁通道攻擊。其概念是透過分析正確及錯誤的密文來推導出密鑰，相比傳統密碼理論分析更有效率且強大。本篇文章詳細介紹三種常見的演算法，進階加密標準 (AES)、RSA 及橢圓曲線密碼學 (ECC)，並且針對其實作上如何加速以及可能遭受到的錯誤注入攻擊進行深入探討與分析。