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物联网安全:隐私度量

随着智能手机、无线传感网络、RFID阅读器等信息采集终端在物联网中的广泛应用,个人隐私数据的暴露和非法利用的可能性大增。物联网环境下的数据隐私保护已经引起了政府和个人的密切关注。特别是手机用户在使用位置服务过程中,位置服务器上留下了大量的用户轨迹,而且附着在这些轨迹上的上下文信息能够披露用户的生活习惯、兴趣爱好、日常活动、社会关系和身体状况等个人敏感信息。当这些信息不断增加且被泄露给不可信第三方(如服务提供商)时,滥用个人隐私数据的大门就会被打开。

  • 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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隐私保护分析和安全多方计算

对所存储数据进行加密不足以避免数据泄露。对存储数据加密创建了一个“加密边界”,在该边界之外的数据可以明文访问。由于处理通常需要纯文本数据,因此该边界通常存在于可能发生泄漏的地方。对存储数据加密也不支持必须与其他企业共享数据的场景。由于数据是有用的,它们通常必须在应用程序中以明文形式访问,这大大降低了加密的保护能力。典型的数据掩蔽技术的一个缺点是,它们不广泛地支持对交易或行为数据的保护。对存储数据加密和数据掩蔽技术的这些局限性促使人们越来越关注于寻找新的数据保护技术——特别是将高级技术应用在传统数据加密和数据掩蔽技术无法对数据进行保护的情况下。

  • 2022-01-15
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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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网络安全态势感知之入侵检测与安全分析

对态势的理解是人们组合、分析、解读和保留信息的过程。在态势提取的基础上,我们可以采取一系列方法和技术来对安全态势进行进一步的理解和处理,这其中包括安全检测和分析、态势指标构建和态势评估等。本文对网络安全检测和分析的相关技术进行介绍和说明。

  • 2022-01-15
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浅聊openGauss逻辑架构

openGauss数据库源于PostgreSQL-XC项目,内核源于Postgres 9.2.4,总代码量约120W行,其中内核代码约95W行。华为结合企业级场景需求,深度融合其在数据库领域多年的经验,新增或修改了内核代码约70W行,内核代码修改比例约占总内核代码量的74%。保留了原先PostgreSQL的接口和公共函数代码(约25W行),仅对这些代码做了适当优化,这样也使得openGauss与现有的PG生态兼容性较好。

  • 2022-01-15
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推荐算法设计综述

推荐系统能够根据用户的兴趣推荐可能喜欢的条目,目前已经成为互联网中最常见的应用之一[1],被广泛应用于电商(亚马逊、淘宝、京东)、新闻媒体(今日头条)、内容提供商(豆瓣、微博、优酷)等各个领域。据统计,亚马逊约有30%的销售额、Netflix中约有60%的观看时长、谷歌新闻中约38%的新闻点击都来源于各自的推荐系统,由此可见推荐系统对于互联网来说是至关重要的应用之一。

  • 2022-01-15
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人工智能算法在智能风控领域中的应用

在金融科技的浪潮下,金融机构纷纷启动了智能风控体系的建设,但是金融机构的关注点多在于业务规模、科技系统等硬实力的建设,而忽略了算法能力、智能风控文化等软实力的建设。 本文聚焦智能风控的“算法能力”的建设,用通俗的语言“漫话算法”,首先讲解算法的逻辑、笔者对算法的理解、算法在智能风控领域的应用经验,而后讲解如何在实战中通过场景因素、数据因素、算力因素来选择合适的算法。

  • 2022-01-15
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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