分布式光伏电源与负荷分布接近条件下的可接入容量分析

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基于网络数据库微信辅助的电子政务审批系统设计与实现

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基于ZigBee的无线传感器网络数据采集系统的设计与实现

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基于Linux平台OracleRAC集群数据库监控系统的设计与实现

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区块链技术安全与应用安全

区块链技术近年来快速发展，其价值得到越来越多认可的同时，技术与应用方面的安全挑战也逐渐凸显。本文研究了针对区块链技术与应用的攻击方式及安全事件，提出了包括基础设施层、密码算法层、节点通讯层、共识协议层、运行平台层、智能合约层和系统应用层的七层安全模型，并针对模型各层对应的具体风险点，提出了解决方案。此外还探讨了区块链数据隐私问题。研究结果表明，区块链安全是一个系统性工程，需要围绕不同层级进行全面的安全体系建设，实现区块链系统的整体安全，才能确保区块链技术应用实践的安全。

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水印技术在物联网安全中的应用

信息安全被认为是与数据通信领域各种基础设施最密切相关的问题之一，现代很多研究都在寻找有效的、轻量级的信息安全保护方法。数字水印是一种通过数据嵌入和数据提取过程来隐藏数据的安全技术，它能集成到不同的帧中，数字水印是一种通过数据嵌入和数据提取过程隐藏数据的安全技术。水印技术被集成到不同的帧中，而不会像传统的加密技术那样增加额外的信息。因此，对于运行在物联网（IoT）上的应用程序，采用水印技术进行数据加密是有效的。本文介绍了不同的数字水印算法和方法在物联网信息安全中的应用。

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零知识证明应用到区块链中的技术挑战

区块链是一种以密码学算法为基础的点对点分布式账本技术，然而，公开透明的区块链账本辅以社会学挖掘、数据挖掘等统计学方法，使得用户的隐私面临重大威胁，因而隐私保护成为当前区块链技术研究的热点。总结了已有的隐私保护方案，重点聚焦于零知识证明技术，阐述并分析了零知识证明应用到区块链隐私保护方案中的技术挑战，并给出了具有指导意义的解决方案。

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联邦学习在证券行业的应用初探

联邦学习的概念在2016年由谷歌率先提出，最初用于解决安卓手机更新本地模型的问题。而近年来随着各个国家对个人隐私和数据安全的重视逐步提高，联邦学习作为机器学习和隐私计算的结合体，为解决数据孤岛问题开辟了一片全新领域。在医疗、金融、零售等领域逐渐涌现出了一些很有价值的应用场景，有部分场景已进入具体的落地应用阶段；在业界也出现了支持联邦学习架构体系的工业级开源框架，如FATE（Federated AI Technology Enabler）。

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数据安全培训课件

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零碳园区综合AI解决方案

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