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计算理论和效率-陈凯:香港科技大学1
1. 数据加解密及密态计算,不同数据的计算互不影响 2. 算法逻辑简单,但重复执行次数巨大 (重复的轻量级 3. 数据以批量形式产生,并且数据量巨大 (批量大数
2024-03-11 09:52:58
8.78MB
1
易语言因特网
隐私
管理
易语言因特网
隐私
管理源码,因特网
隐私
管理,子程序1,InternetSetOption,FindFirstUrlCacheEntry,FindNextUrlCacheEntry,FindCloseUrlCache,DeleteUrlCacheEntry
2024-01-11 22:34:22
5KB
因特网隐私管理
子程序1
1
2021.06.22-云计算行业深度报告之一:寻找企业级SaaS优质资产-银河证券-65页.pdf
云计算、
隐私
计算、量子计算
2024-01-03 22:07:00
3.78MB
隐私计算
量子计算
1
人工智能行业:生成式大模型安全与
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白皮书
这份白皮书探讨了生成式大模型在人工智能行业中的安全与
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问题,针对这些强大的模型可能带来的信息泄漏、恶意使用以及伦理挑战进行了深入分析。该白皮书旨在提供关于如何确保生成式大模型在实际应用中的安全性和
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保护的指导和建议。适合阅读这份白皮书的人群包括人工智能研究人员、数据科学家、
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专家、安全分析师以及关心人工智能伦理和
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问题的决策者。通过深入了解生成式大模型的潜在风险和保护方法,读者可以更好地应对其在实际应用中的挑战。 关键词:人工智能行业、生成式大模型、安全与
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、白皮书、信息泄漏、恶意使用、伦理挑战、
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保护。
2023-11-30 13:52:00
10.31MB
人工智能
安全与隐私
信息泄露
1
对
隐私
理论的探索:情境和控制-研究论文
本文回顾了海伦·尼森鲍姆(Helen Nissenbaum)最近的一本书,该书非常重要,内容为“上下文中的
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:技术,政策和社会生活的完整性”(斯坦福大学出版社,2010年)。 Nissenbaum提出了一个详细的框架,以更好地理解
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问题并协助制定符合21世纪需求的
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政策。 她提出的框架是情境完整性(Contextual Integrity,CI),该框架旨在确定新的社会技术系统对与在特定上下文中传输个人信息有关的现有,根深蒂固的规范(社会和/或法律规范)的影响。 重点是信息流。 根据CI的说法,一旦我们观察到信息传输规范的变化,就可以认为
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受到了侵犯,但是可以推翻这一假设。 因此,我们应该根据一般道德原则以及特定背景下的价值观和目标来评估这种变化。 该评论将本书定位在当前有关
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的激烈辩论中,并确定了人们对可以回答当前和即将出现的挑战的最新
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理论的渴望。 在总结了本书的主要论点之后,本综述提出了三个关键论点。 首先,它指出了依赖上下文作为
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分析的组织单位的局限性。 许多上下文是动态的,不稳定的,并且缺少任何清晰的可靠信息规范集。 在数字环境中尤其如此。 其次,该评论认为,CI对
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的元辩证原则(或多个原则)分配的位置不足。 我认为,
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理论不可避免地要确定其基本的元原理,尽管可能如此困难。 因此,就寻求理论研究而言,CI可能非常有帮助,但只是作为更广泛的规范分析的一部分。 它可以补充
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的辩护理论,但不能取代它。 第三,评论认为我们已经有了一个元原理,可以最好地解释和证明
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是一种社会和哲学概念以及一项法律权利:
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即控制。 根据这种方法,
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权是自治人应对其个人信息进行的控制,这些信息涉及其个人信息的收集,处理和进一步使用,包括后续转让。 尼森鲍姆(Nissenbaum)对这一理论的讨论充其量只能使它处于次要地位。 但是,该评论认为,“将
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作为控制权”仍然是最强的
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概念。 它肯定存在问题,并且面临着CI可以协助清除的紧迫挑战,但不应将其简化为纯粹的传输规范。
2023-08-09 22:18:36
349KB
informational
privacy
data
protection
1
安永 - 2022 - 全球数据合规与
隐私
科技发展报告
安永 - 2022 - 全球数据合规与
隐私
科技发展报告
2023-07-29 07:52:19
7.78MB
数据安全
隐私合规
1
基于CKKS同态加密的
隐私
计算技术在基因序列演化分析场景的代码实现
基于CKKS同态加密的
隐私
计算技术在基因序列演化分析场景的完整代码实现。 代码包括: 1、创建CKKS上下文; 2、使用上下文对基因数据进行加密; 3、构建密文相似矩阵。 4、构建密文距离矩阵; 5、构建NJ树
2023-04-25 21:44:52
36KB
CKKS
同态加密
隐私计算
基因数据
1
差分
隐私
保护下的数据分级发布机制
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保护技术解决了数据发布过程中的
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泄露问题,然而当前的数据发布技术大多只面向查询用户发布同一
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保护级别的数据,并未考虑查询用户等级不同的情况。在所提出的满足差分
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的数据分级发布机制中,数据发布方利用
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预算参数不同的拉普拉斯机制对数据查询结果进行
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保护处理,实现了输出
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保护程度不同的查询结果。在依据付费或权限对查询用户分级后,数据发布方为等级较高(低)的查询用户发布
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保护程度较低(高)的查询结果,使得查询用户可使用错误率较低(高)的数据,达到了
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数据分级发布的效果。实验结果与安全性分析表明该机制在抵抗背景知识攻击的同时还可有效地实现输出错误率不同的分级查询结果。
2023-04-18 12:59:44
707KB
差分隐私
数据分级发布
拉普拉斯机制
隐私保护
1
基于集成的在线社交网络
隐私
模型-研究论文
在线社交网络成为连接全球数百万人的更流行和更有效的方式。”许多社交网站已经改变了人们交流或相互联系以共享个人信息的方式。但是,这些网站并不能确保来自第三方应用程序的用户数据的
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。随着互联网上可用的大量信息,
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保护数据挖掘被有效地用于涉及底层数据的
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。为此,本研究工作提出一种基于一组
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级别对用户个人资料进行分类的集成方法。所提出的模型使用了各种机器学习算法,如决策树、朴素贝叶斯、IBK、NB 树和贝叶斯网络。”
2023-03-25 23:15:16
519KB
论文研究
1
privacy-model:潜在的Web
隐私
模型
潜在的Web
隐私
模型 分片Web身份 Web的身份模型包括两种交互的浏览器功能的隐式结果: 每个域的状态,尤其是cookie ,它使一个eTLD + 1保持访问者身份的一致概念。 由于3p Cookie,iframe中的存储等原因,此标识扩展到了顶级网站。 浏览器中信息的传递,在网页上同时发生的各方之间(通过诸如DOM或JS中的共享状态,HTTP重定向或postMessage之类的机制)进行。 这种结合导致了广泛共享的跨站点身份,因此可以对个人的浏览活动进行网络范围的跟踪。 全局静态标识符(例如或类似人的浏览器提供或PII)也提供了通往全局身份的独立路径。 Cookie,指纹和其他浏览器状态的限制都旨在降低这种创建或访问全局身份的能力。 一方面,全球身份使人们能够编织一个人的大部分浏览历史记录的能力,这是当今网络关注的核心
隐私
问题。 通过限制开发人员可以使用的基本功能,浏览器可以很
2023-03-25 23:03:26
4KB
1
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