来点Deepfake

在反复纠结两个月后，本人最后还是选择之后整音频方向，以后会将自己学音频相关的笔记放到博客上，先学习音频分类吧。

最后吐槽一下：密码学真的是Bar又高又吃不饱饭，虽然有20和21年很多大厂在政策影响下招了隐私计算岗，但这几年已经不会再招多少人了（几乎只有蚂蚁和华为有位置），区块链厂更不说了主打的就是不稳定。

吹了这么多牛，还是要讲具体技术的，就从我最早接触的属性基加密 (Attribute-based Encryption, ABE) 开始吧，第一篇文章主要讲属性基加密的基本概念，包括属性基加密是什么，需要用到哪些前置知识。

这个问题来源于我做的IDEA：AI模型版权认证，我们想利用AI模型中的权重来传递公共参数，实现基于零知识证明的可证明安全的版权认证（当然这个思想除了版权认证，肯定还有一些其他的应用场景）。但是这里有个challenge，由于模型本就可以通过重训练等方式修改权重，攻击者完全可以破坏模型中嵌入的公钥，即使攻击者只破坏了少量的bit，依然会导致传递的公钥不可用。这个challenge如何解决呢？

最近在看去中心化身份（DID）和Web3，在这里写一篇笔记。说实话，这个领域目前还处于摸索阶段，真正落地的项目不多。刚接触的人对Web3.0的描述只能停留于加密货币、区块链、去中心化、数据所有权、反垄断等花里胡哨的关键词（蛮符合我对区块链的刻板印象的）。