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特高压产业链深度解析

随着光伏、风电的发电装机量不断增长，弃光、弃风问题在西北地区一些电力需求较弱的省份尤为严重。特高压工程将新能源电力输送至东中部等电能需求高的地区，可以平衡能源与负荷分布、有效缓解新能源消纳问题。

  • 2022-01-17
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5G毫米波引发的各国频带战争

无线设备数量与其消耗的数据量每年都以等比级数增加——年复合成长率（CAGR）达53%。当这些无线设备创造并消耗资料时，连接这些设备的无线通信基础设施也必须随之演进，才能满足成长的需求。3GPP定义三种高阶5G使用案例（图1）的目标是随时随地提供可用的移动宽带数据，然而，仅仅提升4G架构网络的频谱效率，并不足以提供所需数据速率的步阶函数。

  • 2022-01-17
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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）。

  • 2022-01-17
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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。

  • 2022-01-17
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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。

  • 2022-01-17
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秘密共享—隐私计算和区块链共识中的榫卯

随着对数据安全和隐私保护的重视和相关法案的出台，各种数据拥有者重新回到数据孤岛的状态。为了实现数据的可用不可见技术并使得互联网公司在合规下能利用大数据和AI技术做更多有意义的事情。在这个背景下，相应的互联网公司提出了一系列的解决方案，如：谷歌的联邦学习、腾讯微众的联邦学习、阿里的共享学习。其中，腾讯微众的联邦学习主要采用了同态加密。谷歌的联邦学习和阿里的共享学习则使用了秘密共享技术，这反映了对秘密共享的算法研究有着重要的意义。

  • 2022-01-17
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一种加密域鲁棒图像哈希算法

随着现代技术的发展，数字图像数量激增且对数字图像进行修改的门槛越来越低，这些现象带来了一系列的图像隐私安全问题。因此，对数字图像的识别和认证得到了广泛的关注。感知图像哈希是图像认证领域中的热点研究问题，由于哈希生成不会更改图像的内容，近年来被广泛应用于图像认证、数字水印和图像检索等领域。与此同时，云计算的出现使得数字图像的识别和认证有了新的应用场景，图像外包到云服务器大大降低了用户端的存储和计算负担。然而，将数字图像存储和处理交由云服务器也带来了一些现实挑战——图像内容安全如何保证。

  • 2022-01-17
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基于MEC的车联网系统安全研究

移动边缘计算的提出为车联网提供了新的解决思路，在靠近终端用户的无线网络边缘部署移动边缘计算节点，一方面，为“智慧”的车和“聪明”的路提供信息的存储、转发、分析和计算功能，减少数据传输的端到端时延。另一方面，由于移动边缘计算节点处于无线网络边缘，更靠近终端用户，所处的外部环境更加复杂，来自应用层和底层的外部攻击会对移动边缘计算节点及整个无线网络造成极大的安全威胁，需要从路由转发、开放API接口、管理平台及业务应用等方面分别进行安全防护，才能保证整个系统的安全可靠。

  • 2022-01-17
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