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从Gartner预测看隐私增强计算

隐私增强计算技术的出现完全来源于数字化经济的全面繁荣。国内:在过去这一整年,我们经常会看到这样一类新闻,比如像是“被困在算法里的外卖小哥”,或者“大数据杀熟”…。国外,不时报道出被“科技巨头操纵的美国大选”、欧洲某国根据GDPR有关条款对Google、Facebook…等巨头开出罚单,责令其停止在外部网站上收集用户浏览习惯的数据等等。

  • 2022-01-15
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隐私数据在隐私AI框架中的安全流动

隐私AI系统存在的目的就是赋能AI,使得各种AI场景下对用户隐私数据的使用都是安全的。那么,这样的系统就需要提供充分的保障,从理论到工程实现的每一个阶段都应该是经得起推敲、抵抗得住各种攻击的。不能简单地认为只需要各方先在本地自己的数据上计算出一个模型,然后将模型结果交换一下计算下其模型参数的平均值,就不会泄露各方的隐私数据了。

  • 2022-01-15
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能源互联网推动下的氢能发展

随着当下以化石燃料为主的能源体系资源消耗和环境污染问题日益严重,能源结构转型已经成为世界能源体系发展的重要趋势.能源互联网是以信息传递为基础,以可再生能源和核能为主要一次能源供体,以电能为核心,以储能技术为媒介的新型能源体系,具有智能化、清洁化、操作灵活化等优点,是未来能源结构发展的理想形式。氢能具有热值高、无污染、可再生、长周期储存和远距离运输等优点,能够实现“可再生能源→电能氢能”的多样化转换,可作为能量储存、传递和转换媒介在能源互联网构建中发挥重要作用。该文从能源互联网的概念出发,阐述了氢能在能源互联网中的重要地位,并结合清华大学核能与新能源技术研究院(以下简称核研院)在核能制氢方面的研究成果,综述了氢能和氢储能技术在能源互联网体系下的关键技术的发展现状,并对氢储能技术的未来发展做出展望。

  • 2022-01-15
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新型智慧城市数据安全研究与思考

数据于2020年被中央首次正式纳入生产要素,成为推动数字经济高速发展的核心引擎。随着数据创新应用和产业优化升级,全社会的数据量呈指数级增长,随之而来的数据安全问题也日益严峻。数据安全作为国家安全能力的重要组成,已经成为政府乃至国家安全的重中之重。

  • 2022-01-15
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车联网中面向V2V安全即时通信的密钥分配方案设计

随着无线通信技术在车联网中的广泛应用,基于无线通信技术的“车—车”通信成为车联网目前研究的主要方向之一,“车—车”通信安全问题也成为关注热点。针对“车—车” 安全通信中车辆计算和存储能力有限的问题,分析现有的密钥分配方案及典型加密算法,梳理密码应用需求,使用国产商用密码,利用哈希确保传递信息的完整性,利用对称加密确保传递信息的机密性,完成了一种面向“车—车”安 全即时通信的轻量级密钥分配方案,并通过实例设计典型场景,验证该方案具有去中心化和轻量级密钥分配两大优点,为“车—车”通信安全防护技术的实际运用提供参考与借鉴。

  • 2022-01-15
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车联网安全监管策略研究

车联网作为信息化与工业化深度融合的重要领域,对促进汽车、交通、信息通信产业的融合和升级,对相关产业生态和价值链体系的重塑具有重要意义。当前伴随车联网智能化和网联化进程的不断推进,车联网网络安全形势日趋严峻。安全作为关系到车联网能否快速发展的重要因素,是车联网健康发展的基础和保障。在此背景下,通过梳理分析当前我国车联网安全监管面临的需求、现状与不足,提出适应我国车联网发展的安全监管对策。

  • 2022-01-15
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欧盟5G安全监管模式研究

介绍了欧盟5G安全相关的监管法律和指导性文件,梳理了欧盟开展5G安全监管工作的系列举措和推进路径,并从监管模式、推动机制以及供应链安全保障等方面分析和解读了欧盟在5G安全方面的现行举措。我国可借鉴欧盟的相关做法有序推动5G安全监管工作,保障我国5G网络安全健康发展。

  • 2022-01-15
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增强现实(AR)发展趋势

随着技术和需求的快速增长,增强现实(AR)、各种“现实”产品与技术常常占据创新市场的热点,新兴用例数量正在快速增长,该技术开始成为主流。增强现实 (AR) 预计将颠覆多个行业,包括零售、物流、医疗保健、执法、国防和制造。下面根据英国研究咨询机构全球数据(GlobalData)确定的影响增强现实主题发展的的技术、宏观经济、监管趋势和媒体趋势等四个关键因素进行综合分析。

  • 2022-01-14
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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