ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಆಕ್ರಮಣವನ್ನು ಪುನಃ ಆವಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಷಸಾಚಿಯನ್ನು ವಿರುದ್ಧ ಹೋರಾಡುತ್ತದೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಹೊಸ ಉತ್ಕೃಷ್ಟಕೊನೆಯನ್ನು ಆವಶ್ಯಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಪೂರ್ಣ ಸಮೂಹೀಕರಣದ ನಡುವಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಮತೋಲನ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಖಂಡತೆ ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಆದರೆ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡದೇ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ನಡುವೆ ಸಹಕಾರವನ್ನು ಹಗರಿಸಲು. ವೈಯಕ್ತಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಒಳಿತಾದ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಭರವಸೆ ಅಗತ್ಯವಾಯಿತು ಸಮಕಾಲೀನ ಕಾರ್ಯಾವರಣಗಳಿಗೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಆದಾಯವಾಗುತ್ತವೆ.
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪರಿಚಯ
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಹುಮುಖ ಚಿಂತನೆಗೆ ಆದಾನಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾದ ಸಮ್ರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಭಂಜನಾಗಿ ಕೀಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ಡಿಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲು уй ಸುಸ್ವಾಧೀನ ಕೀ(sk), ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೀ(pk) ಮತ್ತು ಹೋಮೋಮೋರ್ಫಿಕ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕೀ(evk).
ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತ
ಕೀ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕೇಂದ್ರ ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮ್ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೀ, ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಹಂಚಲಾಗಿದೆ, ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಸಾರಿಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತ ಚಾನೆಲ್ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕೀ ಎಲ್ಲಾ ಕೀಗಳಿಗೆ ಮೀಸಲುಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಗ್ರಾಹಕEntities ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ದೊರಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ನಂತರ, ಮಾರ್ಕೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಾರಂಭಗಳನ್ನು ನಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕೀಯಿಂದ ದೂರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆಯ ಲಾಭಗಳು
ಈ ವಿಧಾನವು “ಗ್ರಾಹಕರು” ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಹಲವಾರು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಕೆಡವಣಿಗೆ ಇಲ್ಲದೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಹಕಾರಿಯಾಗಿ ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಅಧಿಕೃತವಾಗಿ ಹಣಕಾಸು ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯದಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಪರಿಮಿತವಾದ ಕಡೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಕಾರ್ಯಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಮಾಣಾದ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಮರುಪೂರಿಸುತ್ತವೆ.
ದುರ್ಬಲತೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಪರಿಹಾರ
ಹಿಂದಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿಷಭೇದಗಳ ಮುನ್ನೋಟವನ್ನು ಹೊರತಳ್ಳಿವೆ. ಈ ದಾಳಿಗಳು ದುಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಹಾಳಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೋಸವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ದಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಬೆದರಿಕೆ ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು, ಬೈಸಾಂತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಯೋಜನೆಯು ಯುಕ್ತಿತ್ನಾಜ್ಞಾಪಿನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಮೂಲಕ ನಡಿಸುವ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಾ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಲಿಕ್ವಿಡ್ ಗೊತ್ತಿಸುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
ಹ್ಯಾಂಗೋಂಗ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುವ ಹಲವಾರು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಸಂಯುಕ್ತ ಸಂಶೋಧಕರ ಒಂದಾದ ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಖರವಾಗಿ ಉಪಲಭ್ಯಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮೃತ ಬಲವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್*** ಶಕ್ತಿಯು ಪ್ರಭಂಜನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಕುಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮಾದರಿಯ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಧ್ಯಯನದ ಮುಖ್ಯ ಲೇಖಕ ಸಿಯांग್ ಜಿಯಾಂಗ್, ತನ್ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಮಾಡಿವೆ: ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಯುತಿದ್ದರೂ ಕಲಿಕೆಯ ಶ್ರೇಣೀಕರಣವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿಸಲು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಣ್ಗೆ ತರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ನಿರ್ಮಿಸಲು.
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳು
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ಸ್ಥಳೀಯ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೋಮಿಳದ ಗ್ರಾಹಕರ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಲಾಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಗಣನೆ ಸಂಕಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಕ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಇರುತ್ತದೆ. ಈವುಗಳಿಗೆ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಅದೃಷ್ಟ ಸಾಧನೆ (GPU), ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಗ್ರಾಹಕರ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ
ಗ್ರಾಹಕರ ನಂಬಿಕೆಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಮಾಹಿತಿಗಳ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ಕುರಿತ ಮಾಹಿತಿ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ವಿಭಜಿತ ಕೀ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕೇಂದ್ರಕ್ಕೆ ಬಿಟ್ಟು ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೇಂದ್ರವು ಕ್ಲಾಸ್ಪ ಒಳಿತಾದ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಡಿಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುವ ಜಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅನ್ನುತ್ತದೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದೇ. ಮಾದರಿಯ ಕಲಿಕೆಯ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಶ್ರೇಣೀಕರಣವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಈ ನಿಖರವಾದ ಶ್ರೇಣೀಕರಣವು ಮೃದುವಾದ ಪ್ರಮಾಣದ ಮೇಲೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿರಿಯ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂಸ್ಥೆಯೆ ಗ್ರಾಹಕ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರಾರಂಭ ವೆಬ್ಸೈಟ್ನಲ್ಲಿ ದಾಖಲಾಗುವ ಗ್ರಾಹಕರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ದರ್ಜೆಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪಡೆದವು.
ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವೇಗವನ್ನು ಸುಧಾರಣೆ
ವೆಗವನ್ನು ಸುಧಾರಣೆ ಮಾಡಲು, ಸಾದಿಗೂ ಸುಜ್ಜಿಗಿರುವ ಎರಡು ಕ್ರಿಪ್ಟೋಪ್ರಕ್ರಿಯಾ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದು ಪ್ಯಾಟಿಕ್ ಪುನರೂಪಿಸು 贝博್ ಸಂಖ್ಯೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸೂಜ್ಯರು ಅನೇಕ ಮೆಂಡುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಶಾವಣೆಯನ್ನು ಕೂಡಿಸುತ್ತವೆ. ಎರಡನೆಯುದು, ವೆಗವಾದಿನ್ನು ಪ್ಯಾರಲ್ಲಿಲಿಕ್ ಪ್ರತಿಯಾವಲೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ದೊರೆಯುತ್ತದೆ.
ದೂರಾಂತರ ಗಣನೆಗಳು, ಪಟ್ಟಿಮೆಂಡುಗಳು ಜೆನರಲ್ ಕ್ಯಾಮ್ಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಾನಾಂತರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಕ್ರಮಗಳು ವಾರೃತ್ತಿಕವಾಗಿ ಎಲ್ಲ ಗ್ರಾಹಕರ ನವೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕೂಡ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಹೇಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ನ ಭವಿಷ್ಯದ ಅನ್ವಯಗಳು
ರೋಗಭಾವನೆಯ ಸಮಕ್ರದ ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬೈಸಾಂತರ ಬಲವಾದ ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಬ್ಯಾಂಕಿನಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷಣವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಆಕ್ಷೇಪಣೆಗಳನ್ನು ಮನಸು ಮಾಡಬಹುದು. ಸದ್ಯದಲ್ಲಿಯಲ್ಲಿಯೇ, ಜಿಯಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಹಕರಿಗಳು ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ನ ಸುತ್ತಿಕಗಿನ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಕಟ್ಟಲು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ದೂರಸಂಚಾರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಾಯಿತ್ತಿರುವ ಹೊಸ ಮಾದರಿಯ ನಂಬಿಕೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಥೂಲವಾಗುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ವೇಗವು ಊರ್ಠ್ಮಿಕವಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದ ಶ್ರೇಣೀಕರಣ ಶ್ರೇಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸುಚ್ಚಿಶೆಗಳು
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಏನು?
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅನೇಕ ಶ್ರೇಣ್ಧ ಮಾಡಕ್ಷತೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ಸಾಮರಸ್ಯ ಹುಟ್ಟಿಸುವ ಕೂಟವಾಗಿದೆ.
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ಹೇಗೆ ಋಣಾರ್ಹವಾಗಿ ಬೆರುಗುದಾದ ವಿಷತಾಳೆಗಳನ್ನು ನಿರೋಧಿಸುತ್ತದೆ?
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ನಿರ್ಧಿಷ್ಟ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸತ್ತದೆ.
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ನಲ್ಲಿ “ಪೂರ್ಣ ಹೋಮೋಮೋರ್ಫಿಕ್ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್” ಅರ್ಥವೇನು?
ಪೂರ್ಣ ಹೋಮೋಮೋರ್ಫಿಕ್ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ತೆರೆಯದೆ ಹಕ್ಕಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಒಂದೇ ವೇಳೆ ಸಾಮರಸ್ಯದೆ ಬಿನುಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತರ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆಗೆ ಯಾರು ಭಾಗವಹಿಸಬಹುದು?
ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಥೆ, ಅಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅನುವು ಇಲ್ಲ, ಆದರೆ ಯಾವಾಗಲೂ ದೃಢಪಡಿಸುವದು
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ಬಳಕೆದಾರರ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ?
ಮಾದರಿಯ ನವೀಕರಣವು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಬತ್ತದ ಬಳಕೆದಿಂದ, ಅರ್ಥಕಷ್ಟಿತವಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ಕೆಲವು ಸಹಕಾರಿ ಕಲಿಕೆಯ ಶ್ರೇಣಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಹೆಮ್ಮನನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯೇ?
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ನಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವಿರೋಧಗಳ ನಡುವಿನ ಬಲವಾದ ಪರ್ಯಾಯಗಳಾದ ಶ್ರೇಣಿಗಳು.
ಏನೆಂದು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ ಕೆಲಸ ಮಾತ್ರ ಎಂದು ಕೇಳಿರಬೇಕು?
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ಬೇರೆ ಮೂಲಕ ಶ್ರೇಣ melon ಸಾಮರಸ್ತ ಬಲಿಸುವ autrement, ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕಾರ್ಯ ಹನುಮ ತೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.
ಮಾತ್ರ ಅವರಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕವೇನು ಏನು?
ಲೇನ್ಸ್ಲಾಟ್ ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ, ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ವರ್ಣನೆಗಳಂತಹ ಬಲ ಕೆಲವು ಬಂಡಿಲ್ಲಿಗಳಿಂದ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು.
ನೀತಿ ಕೀಲಿಕೊಳ್ತಾನದ ಆಕ್ರಮಣೆ ಹೇಗೆ?
ಕರ್ತಮಾನದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಗಳು ನಂಬಿಕೆಯ ಹೋಳಗಳನ್ನು ಮತ್ತಿತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
