Вообще слово Bluetooth является адаптацией слова на английский язык с датского слова «Blåtand» («Синезубый»). Это было прозвище короля викингов Харальда I, жившего в Дании около тысячи лет назад. Прозвище он получил за тёмный передний зуб. Первые работы по созданию Bluetooth начал производитель телекоммуникационного оборудования Ericsson в 1994 году в качестве беспроводной альтернативы кабелям RS-232. Изначально Bluetooth был разработан под потребности системы FLYWAY в функциональном интерфейсе между путешественниками и системой. Первая спецификация Bluetooth была разработана группой Bluetooth Special Interest Group, основанная в 1998 году. В Bluetooth Special Interest Group вошли компании Ericsson, IBM, Intel, Toshiba и Nokia. А впоследствии Bluetooth SIG и IEEE достигли соглашения, на основе которого спецификация Bluetooth стала частью стандарта IEEE 802.15.1, опубликованного в 2002 году.
Децентрализованные технологии развиваются всё быстрее, капитализации проектов растут, рынок наполняется новыми вакансиями. Нет сомнений, что эта сфера уже оказывает сильное влияние на мир. Об этом, конечно, можно долго и интересно рассуждать, но моя статья о другом. В фокусе статьи две вполне себе конкретные вещи: on-chain программы Solana и алгоритм цифровой подписи ed25519. К чьему-то сожалению здесь не будет ничего об уязвимостях, потому что мне не хватает компетенций в таких вопросах. Зато я расскажу о программной модели Solana, которая позволяет строить децентрализованные приложения, а также о том, какое место в ней занимает алгоритм цифровой подписи ed25519 и как он математически работает.
Для начала пару слов об обработке текстовой информации, рекуррентных сетях и методах защиты конфиденциальности пользователя.
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNNs) — популярные модели, используемые в обработке естественного языка (NLP). Идея RNN - в последовательном использовании информации. В классических нейронных сетях имеется ввиду, что все входы и выходы автономны. Но для предсказания следующего слова необходимо иметь представление о предыдущем - для этого отлично подходят RNNs, которые выполняют одинаковые задачи для каждого элемента последовательности (или грубо говоря сети с "памятью", которая учитывает прошлую информацию).
