【反覆經痛問題,止痛藥不是唯一解】
很多門診的朋友都表示,自己雖然沒有子宮肌瘤、肌腺症這類可能造成經痛的原因,但是每次月經來都還是會有很嚴重的疼痛感。
看過西醫婦產科大部分都認為可能是「原發性經痛」,只能建議吃止痛藥緩解。
當然也有比較激進一點的作法,會使用避孕藥停止排卵月經,讓藥物月經取代之,經量變少自然就不會這麼痛。
許多朋友可能都選擇服用止痛藥物處理,但是否存在著其他改善經痛問題的可能呢?
首先我們要先了解形成經痛的相關原因:
1. 內膜剝落造成前列腺素增加
2. 引起子宮肌肉加大收縮力道
3. 間接造成子宮暫時缺血狀態
西藥止痛藥緩解經痛的原理來說,便是從源頭去阻斷「前列腺素」的發炎連鎖反應,直接減少疼痛感受。
有些患者朋友可能是對止痛藥物過敏,又或者是吃了止痛藥容易胃痛,但是困擾於經痛問題,這種情況其實就可以改為使用中醫的方式治療改善。
中醫改善經痛問題,主要是使用藥物讓子宮「不需要收縮的那麼劇烈」也能夠將內膜經血順利排出。
中藥緩解經痛的原理主要來自於三點:
1. 調整子宮內膜剝落速度
2. 增加骨盆腔子宮血液循環
3. 緩解子宮周圍肌肉過度收縮
舉例來說,其中有一種藥材經常出現在各種婦科方劑,同時也已經有實證研究證明能夠緩解經痛問題-肉桂。
肉桂、桂枝,出現在各種婦科調經方劑之中,像是:溫經湯、桂枝茯苓丸、少腹逐瘀湯。
在中醫的理論來說,肉桂能夠散寒止痛、溫經通脈,白話而言就是藉由改善血液循環、幫助子宮組織灌流、進而減少疼痛反應。
同時肉桂也有輕微抗凝血的作用,因此能夠加速子宮內膜的崩解速度,讓子宮可能不用這麼用力的收縮也能排出經血。
關於肉桂在改善經痛症狀的證據,一篇隨機雙盲研究,《The effect of Cinnamon on primary dysmenorrhea: A randomized, double-blind clinical trial》,其中肉桂的改善效果得到驗證。
研究中使用肉桂做為測試,看看是否能夠改善經痛的程度,結果發現與安慰劑的對照組相比,肉桂可以明顯減少原發性經痛的疼痛程度。
此外,臨床上我們也會使用像是鬱金、莪朮、乾薑,這些薑科中藥材,它們大多也有行氣活血、散寒止痛的效果。
或者同時搭配使用芍藥、牡丹皮這類可以鎮痛解痙、幫助放鬆子宮張力的中藥材。
因為這些中藥材,大多是藉由調整血液凝結速度、促進血液循環、調節子宮內膜的剝落速度,讓子宮不需劇烈收縮也能較易排出經血,因此來改善經痛症狀。
要注意的是,如果患者除了經痛之外還有其他症狀,又或者同時合併經血量過大的情況,中藥物劑量、組合搭配就需要特別留心注意。
所以即便上面提到的各種中藥材可能可以改善經痛問題,也不建議大家自行買來亂吃,用法劑量吃錯小心得不償失。
#算是最常見婦科問題
#雖然不一定是大毛病
#真痛起來還是會要命
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#陳家駒中醫師
#門診不能說的事
#京水堂中醫診所
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多囊調經|婦科不孕|體態控制
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我要來跟大家聊聊這個神奇的東西了,它叫CES,用於憂鬱症、焦慮症、失眠的輔助治療。先別太快轉走,這不是業配,我單純只是想要分享一下我使用兩個月的心得。
關於這個儀器的科學基礎和證明,可以到我的medium*上面找到相關的介紹,研究證實,實驗組比對照組在憂鬱、焦慮、失眠的狀況都有顯著的減緩;早年的研究也發現可以有效緩解耳鳴,我就是因為看到這個研究才買這個機器的,腦波有夠弱(重點是對照組不是放著什麼事都不做喔,是給他使用假的機器,之後再對調,俗稱的double blind+ waiting list實驗方法)。
再來要講我的使用經驗了。這個機器的具體用法,有點像是拿兩個夾子夾在耳朵上(別緊張,夾子上面有棉花,所以你不會覺得耳朵痛),路人看起來你很像在聽耳機,然後開很微小的電流通過你的大腦,在醫學基礎上是很安全的一個治療方式,一般來說你會有一點點頭暈暈的感覺(有人說像是喝完酒的感覺,有沒有很吸引人XD)!我自己的感覺是如果沒有把電流開到很強的話,的確會有微醺的feel。開得太強,耳朵會覺得刺刺的,但也不會有什麼奇怪的副作用。我們之前參加研習的時候主講人表示,如果你感覺到不會頭暈的話,大概就沒什麼用了。
再來說一說我關於治療效果的感覺的部分,只是分享我的看法,不代表每個人都會有類似的狀況:
1.如果我現在感覺焦慮很焦慮,吃抗焦慮藥的效果比較明顯。
2.如果我焦慮程度,大概自己評估是中等,那麼用完之後,會有放鬆、想睡的感覺
3.我聽賣機器的專員(還有一些研究數據)顯示,用完之後做事的效率會增加,專注力也會提升,不過我沒有太多因為使用儀器而增益的感受。儘管如此,我覺得用完之後有平靜的感覺,或許這個瓶頸也會讓原本煩躁的你,比較能夠專心做事。
4.耳鳴減緩的狀況:不知道是不是心理作用,老實說我覺得每一天耳鳴的狀況並沒有太多的改變,但以前我在談個案的時候,大概談到第二個、第三個,就會覺得耳朵開始嗡嗡叫;我使用了這個兩個月之後,發現就算一天接四個個案,耳朵的狀況也還好。當然,睡覺前因為萬籟俱寂,還是會嗡嗡叫。如果以前耳鳴的程度是10分的話,我自己感覺大概現在是9.2分。
5.關於憂鬱的舒緩狀況:因為我自己沒有憂鬱的情況,所以沒辦法提供大家使用的經驗,有些個案報告顯示使用之後自殺意念會減輕,我自己的感覺是這個機器很吃人品,有用沒用真的要你自己嘗試過後才知道。
6.關於睡眠的效果:剛開始用的一個月,睡眠狀況真的有明顯改善,就算沒吃任何相關的藥物, 一樣睡得很順利,但最近可能因為論文壓力,感覺效果有點QQ,相較起來,還是助眠的藥物或者是抗焦慮劑,效果比較明顯一點。不過,這只是我的感覺,或許每個人也會不一樣。
使用這個機器唯一確定的好處是,倘若你原本就有在服藥,但是服藥副作用蠻大的,或者是你厭惡「病人」這個標籤、厭惡吃藥,那麼就可以作為一種輔助療法(當然因為每個人狀況不一樣,不一定能夠替代吃藥)。
這個器材雖然大家都可以買回來用,但是實在是超級貴的,一台要$40,000上下(我為了這個放棄了10架本來想要想要買的模型),如果想要嘗試看看的,可以到各個身心診所、醫院,上網搜尋一下,應該有一些地方有提供租借的服務,幾百塊到幾千塊,可以拿回去用一個禮拜之類的,感覺一下有沒有用。
常常有朋友問我說,你用這個到底有沒有用?我都會回答:「我買機器的時候,講座宣導的醫生說80%的人有用,這是結合他的臨床經驗跟研究結果。」講雖然是這樣講,你也知道,有身心情緒症狀的人,想法總是比較悲觀,他們總是會說:「那我會不會是那20%?」
這時我不得不說,這樣的想法很有道理。你可能會那剩下的20%,也可能是「有感」的80%,所以我會建議倘若想要試看看的話,可以到診所醫院去預約(搜尋CES 微電流、Alpha Stim),真的不行的話,也可以來我們天母愛舒眠心理治療所詢問,找林詩維臨床心理師做進一步的評估。
之所以說不是業配,是因為倘若是廠商看見這個貼文的話(拜託不要看到),一定不會喜歡我寫這樣的體驗內容,畢竟好的壞的都講了;但我只想要把我用了兩個月的體驗,分享給大家感覺看看,也不附上任何連結,大家自己上網搜尋囉!
希望我們都可以慢慢練習,和憂鬱、焦慮、失眠、耳鳴共處。
#ces #微電流 #焦慮症 #憂鬱症 #失眠
天母愛舒眠心理治療所
blind用法 在 Taipei Ethereum Meetup Facebook 的最佳貼文
📜 [專欄新文章] [ZKP 讀書會] Trust Token Browser API
✍️ Yuren Ju
📥 歡迎投稿: https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium
Trust Token API 是一個正在標準化的瀏覽器 API,主要的目的是在保護隱私的前提下提供跨站授權 (Cross-domain authorization) 的功能,以前如果需要跨站追蹤或授權通常都使用有隱私疑慮的 Cookies 機制,而 Trust Token 則是希望在保護隱私的前提下完成相同的功能。
會在 ZKP (Zero-knowledge proof) 讀書會研究 Trust Token 主要是這個 API 採用了零知識證明來保護隱私,這也是這次讀書會中少見跟區塊鏈無關的零知識證明應用。
問題
大家應該都有點了一個產品的網頁後,很快的就在 Facebook 或是 Google 上面看到相關的廣告。但是產品網頁並不是在 Facebook 上面,他怎麼會知道我看了這個產品的頁面?
通常這都是透過 Cookie 來做跨網站追蹤來記錄你在網路上的瀏覽行為。以 Facebook 為例。
當使用者登入 Facebook 之後,Facebook 會透過 Cookie 放一段識別碼在瀏覽器裡面,當使用者造訪了有安裝 Facebook SDK 來提供「讚」功能的網頁時,瀏覽器在載入 SDK 時會再度夾帶這個識別碼,此時 Facebook 就會知道你造訪了特定的網頁並且記錄下來了。如此一來再搭配其他不同管道的追蹤方式,Facebook 就可以建構出特定使用者在網路上瀏覽的軌跡,從你的瀏覽紀錄推敲喜好,餵給你 Facebook 最想給你看的廣告了。
不過跨站追蹤也不是只能用在廣告這樣的應用上,像是 CDN (Content Delivery Network) 也是一個應用場景。CDN 服務 Cloudflare 提供服務的同時會利用 Captcha 先來確定進入網站的是不是真人或是機器人。而他希望使用者如果是真人時下次造訪同時也是採用 Cloudflare 服務的網站不要再跳出 Captcha 驗證訊息。
雖然 Cloudflare 也需要跨站驗證的功能來完成他們的服務,但是相較於 Google 或 Facebook 來說他們是比較沒那麼想知道使用者的隱私。有沒有什麼辦法可以保護使用者隱私的狀況下還能完成跨站驗證呢?
這就是今天要講的新 API: Trust Token。
Trust Token API - The Chromium Projects
Trust Token / Privacy Pass 簡介
Trust Token 其實是由 Privacy Pass 延伸而來。Privacy Pass 就是由 Cloudflare 所開發的實驗性瀏覽器延伸套件實作一個驗證機制,可以在不透漏過多使用者隱私的前提下實作跨站驗證。而 Trust Token 則是標準化的 Privacy Pass,所以兩個運作機制類似,但是實作方式稍有不同。
先看一下 Privacy Pass 是如何使用。因為這是實驗性的瀏覽器延伸套件所以看起來有點陽春,不過大致上還是可以了解整個概念。
以 hCaptcha 跟 Cloudflare 的應用為例,使用者第一次進到由 Cloudflare 提供服務的網站時,網站會跳出一些人類才可以解答的問題比如說「挑出以下是汽車的圖片」。
當使用者答對問題後,Cloudflare 會回傳若干組 blind token,這些 blind token 還會需要經過 unblind 後才會變成真正可以使用的 token,這個過程為 issue token。如上圖所示假設使用者這次驗證拿到了 30 個 token,在每次造訪由 Cloudflare 服務的網站時就會用掉一個 token,這個步驟稱為 redeem token。
但這個機制最重要的地方在於 Cloudflare 並無法把 issue token 跟 redeem token 這兩個階段的使用者連結在一起,也就是說如果 Alice, Bob 跟 Chris 都曾經通過 Captcha 測試並且獲得了 Token,但是在後續瀏覽不同網站時把 token 兌換掉時,Clouldflare 並無法區分哪個 token 是來自 Bob,哪個 token 是來自 Alice,但是只要持有這種 token 就代表持有者已經通過了 Captcha 的挑戰證明為真人。
但這樣的機制要怎麼完成呢?以下我們會透過多個步驟的例子來解釋如何達成這個目的。不過在那之前我們要先講一下 Privacy Pass 所用到的零知識證明。
零知識證明 (Zero-knowledge proof)
零知識證明是一種方法在不揭露某個祕密的狀態下,證明他自己知道那個秘密。
Rahil Arora 在 stackexchange 上寫的比喻我覺得是相對好理解的,下面簡單的翻譯一下:
假設 Alice 有超能力可以幾秒內算出樹木上面有幾片樹葉,如何在不告訴 Bob 超能力是怎麼運作並且也不告訴 Bob 有多少片葉子的狀況下證明 Alice 有超能力?我們可以設計一個流程來證明這件事情。
Alice 先把眼睛閉起來,請 Bob 選擇拿掉樹上的一片葉子或不拿掉。當 Alice 睜開眼睛的時候,告訴 Bob 他有沒有拿掉葉子。如果一次正確的話確實有可能是 Alice 幸運猜到,但是如果這個過程連續很多次時 Alice 真的擁有數葉子的超能力的機率就愈來愈高。
而零知識證明的原理大致上就是這樣,你可以用一個流程來證明你知道某個秘密,即使你不真的揭露這個秘密到底是什麼,以上面的例子來說,這個秘密就是超能力運作的方式。
以上就是零知識證明的概念,不過要完成零知識證明有很多各式各樣的方式,今天我們要介紹的是 Trust Token 所使用的零知識證明:DLEQ。
DLEQ (Discrete Logarithm Equivalence Proof)
說明一下以下如果小寫的變數如 c, s 都是純量 (Scalar),如果是大寫如 G, H則是橢圓曲線上面的點 (Point),如果是 vG 則一樣是點,計算方式則是 G 連續相加 v 次,這跟一般的乘法不同,有興趣可以程式前沿的《橢圓曲線加密演算法》一文解釋得比較詳細。
DLEQ 有一個前提,在系統中的所有人都知道公開的 G 跟 H 兩個點,此時以下等式會成立:
假設 Peggy 擁有一個秘密 s 要向 Victor 證明他知道 s 為何,並且在這個過程中不揭露 s 真正的數值,此時 Victor 可以產生一個隨機數 c 傳送給 Peggy,而 Peggy 則會再產生一個隨機數 v 並且產生 r,並且附上 vG, vH, sG, sH:
r = v - cs
所以 Victor 會得到 r, sG, sH, vG, vH 再加上他已經知道的 G, H。這個時候如果 Victor 計算出以下兩個等式就代表 Peggy 知道 s 的真正數值:
vG = rG + c(sG)vH = rH + c(sH)
我們舉第二個等式作為例子化簡:
vH = rH + c(sH) // 把 r 展開成 v - csvH = (v - cs)H + c(sH) // (v - cs)H 展開成 vH - csHvH = vH - c(sH) + c(sH) // 正負 c(sH) 消掉vH = vH
這樣只有 Peggy 知道 s 的狀況下才能給出 r,所以這樣就可以證明 Peggy 確實知道 s。
從簡易到實際的情境
Privacy Pass 網站上透過了循序漸進的七種情境從最簡單的假設到最後面實際使用的情境來講解整個機制是怎麼運作的。本文也用相同的方式來解釋各種情境,不過前面的例子就會相對比較天真一點,就請大家一步步的往下看。
基本上整個過程是透過一種叫做 Blind Signature 的方式搭配上零知識證明完成的,以下參與的角色分為 Client 與 Server,並且都會有兩個階段 issue 與 redeem token。
Scenario 1
如果我們要設計一個這樣可以兌換 token 來確認身分的系統,其中有一個方法是透過橢圓曲線 (elliptic curve) 完成。Client 挑選一個在橢圓曲線上的點 T 並且傳送給 Server,Server 收到後透過一個只有 Server 知道的純量 (scalar) s 對 T 運算後得到 sT 並且回傳給 Client,這個產生 sT 的過程稱為 Sign Point,不過實際上運作的原理就是橢圓曲線上的連續加法運算。
SignPoint(T, s) => sT
等到 Client 需要兌換時只要把 T 跟 sT 給 Server,Server 可以收到 T 的時候再 Sign Point 一次看看是不是 sT 就知道是否曾經 issue 過這個 token。
Issue
以下的範例,左邊都是 Client, 右邊都是 Server。 -> 代表 Client 發送給 Server,反之亦然。
// Client 發送 T 給 Server, 然後得到 sT
T -> <- sT
Redeem
// Client 要 redeem token 時,傳出 T 與 sT
T, sT ->
問題:Linkability
因為 Server 在 issue 的時候已經知道了 T,所以基本上 Server 可以透過這項資訊可以把 issue 階段跟 redeem 階段的人連結起來進而知道 Client 的行為。
Scenario 2
要解決上面的問題,其中一個方法是透過 Blind Signature 達成。Client 不送出 T,而是先透過 BlindPoint 的方式產生 bT 跟 b,接下來再送給 Server bT。Server 收到 bT 之後,同樣的透過 Sign Point 的方式產生結果,不一樣的地方是情境 1 是用 T,而這邊則用 bT 來作 Sign Point,所以得出來的結果是 s(bT)。
Client:BlindPoint(T) => (bT, b)
Server:SignPoint(bT, s) => sbT
而 Blind Signature 跟 Sign Point 具備了交換律的特性,所以得到 s(bT) 後可以透過原本 Client 已知的 b 進行 Unblind:
UnblindPoint(sbT, b) => sT
這樣一來在 Redeem 的時候就可以送出 T, sT 給 Server 了,而且透過 SignPoint(T, s) 得出結果 sT’ 如果符合 Client 傳來的 sT 就代表確實 Server 曾經簽過這個被 blind 的點,同時因為 T 從來都沒有送到 Server 過,所以 Server 也無法將 issue 與 redeem 階段的 Client 連結在一起。
Issue
bT -> <- s(bT)
Redeem
T, sT ->
問題:Malleability
以上的流程其實也有另外一個大問題,因為有交換律的關係,當 Client 透過一個任意值 a 放入 BlindPoint 時產生的 a(sT) 就會等於 s(aT):
BlindPoint(sT) => a(sT), a// a(sT) === s(aT)
此時如果將 aT 跟 s(aT) 送給 Server Redeem,此時因為
SignPoint(aT, s) => s(aT)
所以就可以兌換了,這樣造成 Client 可以無限地用任意數值兌換 token。
Scenario 3
這次我們讓 Client 先選擇一個純數 t,並且透過一種單向的 hash 方式來產生一個在橢圓曲線上的點 T,並且在 redeem 階段時原本是送出 T, sT 改成送出 t, sT。
因為 redeem 要送出的是 t,上個情境時透過任意數 a 來產生 s(aT) 的方法就沒辦法用了,因為 t 跟 sT 兩個參數之間並不是單純的再透過一次 BlindPoint() 就可以得到,所以就沒辦法無限兌換了。
Issue
T = Hash(t) bT -> <- sbT
Redeem
t, sT ->
問題:Redemption hijacking
在這個例子裏面,Client 其實是沒有必要傳送 sT 的,因為 Server 僅需要 t 就可以計算出 sT,額外傳送 sT 可能會導致潛在的 Redemption hijacking 問題,如果在不安全的通道上傳輸 t, sT 就有可能這個 redemption 被劫持作為其他的用途。
不過在網站上沒講出實際上要怎麼利用這個問題,但是少傳一個可以計算出來的資料總是好的。Client 只要證明他知道 sT 就好,而這可以透過 HMAC (Hash-based Message Authentication Code) 達成。
Scenario 4
步驟跟前面都一樣,唯一不一樣的地方是 redeem 的時候原本是傳 t, sT,現在則改傳 t, M, HMAC(sT, M),如果再介紹 HMAC 篇幅會太大,這邊就不解釋了,但可以是作是一個標準的 salt 方式讓 Hash 出來的結果不容易受到暴力破解。
這樣的特性在這個情境用很適合,因為 Server 透過 t 就可以計算出 sT,透過公開傳遞的 M 可以輕易地驗證 client 端是否持有 sT。
Issue
T = Hash(t) bT -> <- sbT
Redeem
t, M, HMAC(sT, M) ->
問題:Tagging
這邊的問題在於 Server 可以在 issue 階段的時候用不一樣的 s1, s2, s3 等來發出不一樣的 sT’,這樣 Server 在 Redeem 階段就可以得知 client 是哪一個 s。所以 Server 需要證明自己每次都用同樣的 s 同時又不透漏 s 這個純亮。
要解決這個問題就需要用到前面我們講解的零知識證明 DLEQ 了。
Scenario 5
前面的 DLEQ 講解有提到,如果有 Peggy 有一個 s 秘密純量,我們可以透過 DLEQ 來證明 Peggy 知道 s,但是又不透漏 s 真正的數值,而在 Privacy Pass 的機制裡面,Server 需要證明自己每次都用 s,但是卻又不用揭露真正的數值。
在 Issue 階段 Client 做的事情還是一樣傳 bT 給 Server 端,但 Server 端的回應就不一樣了,這次 Server 會回傳 sbT 與一個 DLEQ 證明,證明自己正在用同一個 s。
首先根據 DLEQ 的假設,Server 會需要先公開一組 G, H 給所有的 Client。而在 Privacy Pass 的實作中則是公開了 G 給所有 Client,而 H 則改用 bT 代替。
回傳的時候 Server 要證明自己仍然使用同一個 s 發出 token,所以附上了一個 DLEQ 的證明 r = v - cs,Client 只要算出以下算式相等就可證明 Server 仍然用同一個 s (記住了 H 已經改用 bT 代替,此時 client 也有 sbT 也就是 sH):
vH = rH + c(sH) // H 換成 bTvbT = rbT + c(sbT) // 把 r 展開成 v - csvbT = (v - cs)bT + c(sbT) // (v - cs)bT 展開成 vbT - csbTvbT = vbT - c(sbT) + c(sbT) // 正負 c(sbT) 消掉vbT = vbT
這樣就可以證明 Server 依然用同一個 s。
Issue
T = Hash(t) bT -> <- sbT, DLEQ(bT:sbT == G:sG)
Redeem
t, M, HMAC(sT, M) ->
問題:only one redemption per issuance
到這邊基本上 Privacy Pass 的原理已經解釋得差不多了,不過這邊有個問題是一次只發一個 token 太少,應該要一次可以發多個 token。這邊我要跳過源文中提到的 Scenario 6 解釋最後的結果。
Scenario 7
由於一次僅產生一個 redeem token 太沒效率了,如果同時發很多次,每次都產生一個 proof 也不是非常有效率,而 DLEQ 有一個延伸的用法 “batch” 可以一次產生多個 token, 並且只有使用一個 Proof 就可以驗證所有 token 是否合法,這樣就可以大大的降低頻寬需求。
不過這邊我們就不贅述 Batch DLEQ 的原理了,文末我會提及一些比較有用的連結跟確切的源碼片段讓有興趣的人可以更快速的追蹤到源碼片段。
Issue
T1 = Hash(t1) T2 = Hash(t2)T3 = Hash(t3)b1T1 ->b2T2 ->b3T3 -> c1,c2,c3 = H(G,sG,b1T1,b2T2,b3T3,s(b1T1),s(b2T2),s(b3T3)) <- sb1T1 <- sb2T2 <- sb3T3 <- DLEQ(c1b1T1+c2b2T2+c3b3T3:s(c1b1T1+c2b2T2+c3b3T3) == G: sG)
Redeem
t1, M, HMAC(sT1, M) ->
結論
Privacy Token / Trust Token API 透過零知識證明的方式來建立了一個不需要透漏太多隱私也可以達成跟 cookie 相同效果的驗證方式,期待可以改變目前許多廣告巨頭透過 cookie 過分的追蹤使用者隱私的作法。
不過我在 Trust Token API Explainer 裡面看到這個協議裡面的延伸作法還可以夾帶 Metadata 進去,而協議制定的過程中其實廣告龍頭 Google 也參與其中,希望這份協議還是可以保持中立,盡可能地讓最後版本可以有效的在保護隱私的情況下完成 Cross-domain authorization 的功能。
參考資料
IETF Privacy Pass docs
Privacy Pass: The Protocol
Privacy Pass: Architectural Framework
Privacy Pass: HTTP API
Cloudflare
Supporting the latest version of the Privacy Pass Protocol (cloudflare.com)
Chinese: Cloudflare支持最新的Privacy Pass扩展_推动协议标准化
Other
Privacy Pass official website
Getting started with Trust Tokens (web.dev)
WICG Trust Token API Explainer
Non-interactive zero-knowledge (NIZK) proofs for the equality (EQ) of discrete logarithms (DL) (asecuritysite.com) 這個網站非常實用,列了很多零知識證明的源碼參考,但可惜的是 DLEQ 這個演算法講解有錯,讓我在理解演算法的時候撞牆很久。所以使用的時候請多加小心,源碼應該是可以參考的,解釋的話需要斟酌一下。
關鍵源碼
這邊我貼幾段覺得很有用的源碼。
privacy pass 提供的伺服器端產生 Proof 的源碼
privacy pass 提供的瀏覽器端產生 BlindPoint 的源碼
github dedis/kyber 產生 Proof 的源碼
[ZKP 讀書會] Trust Token Browser API was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
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blind用法 在 [認真] blind date - 看板TBBT - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
[相親]翻做 [blind date] 其實沒有問題
第一:很多字典都是怎麼翻
第二:相親在現實上確實是雙方大目標都是結婚
(不管是被迫還是自願都好)
但不是每一對去相親的人都是馬上結婚,也有不少是最終成為朋友
有的成功結婚例子的也是雙方從朋友先開始
在國外只要是雙方沒有見過的都可以算是blind date
Oxford Dictionaries:
A social engagement or date with a person one has not previously met
現在也有其他更進一步的用法
Nearsighted Date:指雙方有先看過對方照片的那種
不過這種用語是用在俚語的
如果是像先前Raj Koothrappali向他父母提出的那種
(劇情上反過來也有,不同季而已)
用的是arranged marriage
(簡單講就是上面做主的啦)
另外因為媒人是matchmaker
所以也有的相親是用matchmaking (也有看過寫作match-making的)
不過這個字的正確用法個人就不太確定了
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.233.183.43
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/TBBT/M.1397823864.A.841.html
牛津英語詞典裡面就寫明:社交跟約會都算
東方社會的相親確實有包含父母介紹以及自己自願
嚴格來說就會多一個arranged marriage的分別
但不管是哪個都好,在現代社會大多是先從朋友做起
在現代社會中自己自願的相親,就只是先告訴對方:我比較想要結婚
只是剔除掉一些單身主義而已,其他部分也是要慢慢來啊
禮拜一相親,禮拜三討論婚禮的這種,幾乎是少數中的少數
[我現在要人去跟相親]跟[我現在要去跟人約會]
雖然聽起來是不太一樣
但相親不就只是兩個比較想結婚的人在做第一次的約會
※ 編輯: bteagle (36.233.183.43), 04/18/2014 23:41:55
個人認為這只是被[相親]的刻板印象給影響了
我有看過老外在實際是blind date的活動用的卻是match-making的字眼
其實不管是東方或是西方,現在對於相親這個字眼包含的都是挺廣的
以現在的實際狀況去看,超過30歲的人參加類似的活動都是為了找到穩定感
(先把特定想找一夜情的這種特例排除)
包含在劇情上Raj都有提過非常想要結婚,對他來說 類似的活動都是[相親]
我想翻譯這種東西,應該也需要配合時代環境去看
用另一個劇中例子
Howard跟Bernadette第一次約會是由 Penny牽線的blind date
可是雙方都有抱著認真的心態去,那其實翻成相親也很合理
翻譯的對錯應由除了時代環境跟文化差異外,最重要是看角色的心態去決定
※ 編輯: bteagle (36.233.183.43), 04/19/2014 12:40:43
H叫不認真?他渴望愛情到都在研究女機器人了,
這樣不是認真,是要怎樣才算是認真
那四個人面對愛情都是嘴吧喊不要,實際表現的都是很誠實
那兩人第一次的分手也只是個很尷尬的誤會,所以復合也是很快
※ 編輯: bteagle (36.233.183.43), 04/19/2014 21:14:10
問題是婚姻觀念很多已經是改變了
像match-making就真的是直接翻做相親了,但做的也只是Blind Date的事情
(這是我有看過的老外)
我也有朋友去相親的,有成功步入禮堂的,也有後來做朋友的
但不管結果是哪個整個過程都是花時間
倒過來想一下,甲乙兩人去參加相親,兩人投緣但後來沒結婚選擇同居
你覺得這相親是成功還是失敗
丙丁兩人去參加相親,兩人也是投緣但花了5年才正式步入禮堂
你覺得這兩人當初到底算不算是相親
除了arranged marriage或是直接去約會
其實過了一個年紀後,只要是想找穩定關係的又是別人幫忙介紹
說是相親也不為過啦
因為你真正找的不是老公或老婆,而是穩定的另一半
※ 編輯: bteagle (36.233.183.43), 04/20/2014 02:33:55
如果以東方傳統來看blind date不止是相親
問題是在現代社會中相親的型態已經改變很多
在以前哪來的戀愛自由跟婚姻自由
超過80%都是父母決定的,那個時期的相親主要是看父母對不對眼
所以現在老外即使是約會有時也用match-making
如果硬要在相親跟約會做區別,那就是看當事人的心態
用隔壁棚的例子比較明顯(How I Met Your Mother)
Ted想婚很久了,所有的blind date對他來說都是相親
Barney只想找一夜情,所有的blind date對他來說只是約會
而TBBT的四人中,除了Sheldon之外,其他3人都是很想穩定下來
※ 編輯: bteagle (36.233.190.57), 05/01/2014 05:18:34
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