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在数字时代,隐私保护已成为全球关注的焦点。隐私计算作为解决数据隐私问题的关键技术,其核心目标是在不泄露个人或敏感信息的前提下,实现数据的计算和分析。在这一领域,零知识证明和同态加密扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨这两种技术如何在隐私计算中发挥作用,以及它们之间的异同。
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最后,本文会持续修改和更新,如果对本分栏的其他知识也感兴趣,可以移步目录导航专栏,查看本分栏的目录结构,也更方便对于知识的系统总结!接着是绑定事件,先为用户输入框绑定一个“失去焦点”事件,每当用户点击输入框之外区域失去输入框焦点后,将输入框中的内容存入。循环遍历每一个字母,先判断是大写还是小写字母,并赋值相应的字母表,接着确定转换后的字母在字母表中的下标,并将其添加到明文。同理,为第二个按钮绑定点击事件,只是其中确定下标的判断条件有些许区别,其余的内容均相同,最后输出。元素,并在后面为其绑定事件。_凯撒密码转换器