期刊文献+
共找到7篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于可信数字身份与电子证照的多因素认证与数据隐私保护技术研究
1
作者 林龙 《中国高新科技》 2023年第21期47-49,共3页
文章探讨了基于可信数字身份与电子证照的多因素认证与数据隐私保护技术,介绍了多因素认证的重要性,并指出了传统方法的限制。基于此,提出了一个新的认证框架,结合多因素认证、可信数字身份和电子证照,以提高安全性并保护用户隐私。实... 文章探讨了基于可信数字身份与电子证照的多因素认证与数据隐私保护技术,介绍了多因素认证的重要性,并指出了传统方法的限制。基于此,提出了一个新的认证框架,结合多因素认证、可信数字身份和电子证照,以提高安全性并保护用户隐私。实验证明,该框架既有效提升了认证安全性,又保护了用户数据隐私,还涵盖法律、伦理和应用领域,可为构建更安全、更隐私保护的数字社会提供支持。 展开更多
关键词 可信数字身份 电子证照 多因素认证 数据隐私保护技术
下载PDF
数据库隐私保护技术的研究与分析
2
作者 官节福 《信息记录材料》 2023年第8期167-169,共3页
随着信息技术的飞速发展,数据库已成为信息管理的核心,但随之而来的数据泄露问题也越来越突出,数据库隐私保护技术的研究和应用已成为亟待解决的问题。在已有的数据库隐私保护技术的基础上,分析了目前该领域的研究热点、技术难点以及未... 随着信息技术的飞速发展,数据库已成为信息管理的核心,但随之而来的数据泄露问题也越来越突出,数据库隐私保护技术的研究和应用已成为亟待解决的问题。在已有的数据库隐私保护技术的基础上,分析了目前该领域的研究热点、技术难点以及未来发展趋势,并提出了一些可能的解决方案,以期对该领域的研究和应用起到一定的指导和促进作用。 展开更多
关键词 数据隐私保护技术 数据泄露 数据加密技术
下载PDF
隐私数据保护技术在医院信息管理领域应用探讨 被引量:5
3
作者 刘逸敏 程传苗 邢茂迎 《中国数字医学》 2008年第7期49-51,共3页
医院信息系统正逐步实现与医疗影像(PACS)和临床信息(CLS)等不同医疗应用领域系统的互联、整合电子病历的应用、以及结合新系统架构(如SOA,基于服务的架构)以提供新的WEB服务。这些应用研究使患者所有医疗记录的在线查询、区域医疗信息... 医院信息系统正逐步实现与医疗影像(PACS)和临床信息(CLS)等不同医疗应用领域系统的互联、整合电子病历的应用、以及结合新系统架构(如SOA,基于服务的架构)以提供新的WEB服务。这些应用研究使患者所有医疗记录的在线查询、区域医疗信息共享与交换成为可能,同时也给医院信息系统隐私数据的保护带来新的思考与新技术支撑的需求。 展开更多
关键词 医院信息管理 数据 隐私数据保护技术
下载PDF
WSN时空相关性隐私数据保护研究
4
作者 裴华艳 王焕民 《电脑知识与技术》 2015年第1X期47-49,共3页
时空相关性数据是一种新的WSN隐私数据,在阐述时空相关性隐私数据的基础上,研究了三种不同的隐私数据保护技术,从隐私性、精确性、延迟时间和能量消耗四个方面对其性能进行了分析。研究总结了这些技术的保护对象、关键实现技术、优势、... 时空相关性数据是一种新的WSN隐私数据,在阐述时空相关性隐私数据的基础上,研究了三种不同的隐私数据保护技术,从隐私性、精确性、延迟时间和能量消耗四个方面对其性能进行了分析。研究总结了这些技术的保护对象、关键实现技术、优势、不足、已解决的问题和还需要继续研究的问题。最后,指出了WSN时空相关性隐私数据保护未来的研究方向。 展开更多
关键词 WSN 时空相关性隐私数据 隐私数据保护技术
下载PDF
论人工智能信息通信安全中的数据加密技术 被引量:1
5
作者 周治尹 《通讯世界》 2021年第9期54-56,共3页
在如今这个信息化的背景下,人工智能业务的开展离不开计算机网络通信,但与此同时,计算机网络通信存在的安全漏洞也是不容忽视的。因此,为了让计算机网络通信更好地服务于人工智能业务,保证计算机网络传输中数据信息的安全,本文将针对用... 在如今这个信息化的背景下,人工智能业务的开展离不开计算机网络通信,但与此同时,计算机网络通信存在的安全漏洞也是不容忽视的。因此,为了让计算机网络通信更好地服务于人工智能业务,保证计算机网络传输中数据信息的安全,本文将针对用于人工智能业务的计算机网络通信中数据加密技术进行浅析,希望可以对个人数据安全和数据加密技术有所裨益。 展开更多
关键词 人工智能 计算机网络 通信安全 数据加密技术隐私保护
下载PDF
A New Anonymity Model for Privacy-Preserving Data Publishing 被引量:5
6
作者 HUANG Xuezhen LIU Jiqiang HAN Zhen YANG Jun 《China Communications》 SCIE CSCD 2014年第9期47-59,共13页
Privacy-preserving data publishing (PPDP) is one of the hot issues in the field of the network security. The existing PPDP technique cannot deal with generality attacks, which explicitly contain the sensitivity atta... Privacy-preserving data publishing (PPDP) is one of the hot issues in the field of the network security. The existing PPDP technique cannot deal with generality attacks, which explicitly contain the sensitivity attack and the similarity attack. This paper proposes a novel model, (w,γ, k)-anonymity, to avoid generality attacks on both cases of numeric and categorical attributes. We show that the optimal (w, γ, k)-anonymity problem is NP-hard and conduct the Top-down Local recoding (TDL) algorithm to implement the model. Our experiments validate the improvement of our model with real data. 展开更多
关键词 data security privacy protection ANONYMITY data publishing
下载PDF
Differentially Private Multidimensional Data Publication 被引量:1
7
作者 ZHANG Ji DONG Xin +3 位作者 YU Jiadi LUO Yuan LI Minglu WU Bin 《China Communications》 SCIE CSCD 2014年第A01期79-85,共7页
Multidimensional data provides enormous opportunities in a variety of applications. Recent research has indicated the failure of existing sanitization techniques (e.g., k-anonymity) to provide rigorous privacy guara... Multidimensional data provides enormous opportunities in a variety of applications. Recent research has indicated the failure of existing sanitization techniques (e.g., k-anonymity) to provide rigorous privacy guarantees. Privacy- preserving multidimensional data publishing currently lacks a solid theoretical foundation. It is urgent to develop new techniques with provable privacy guarantees, e-Differential privacy is the only method that can provide such guarantees. In this paper, we propose a multidimensional data publishing scheme that ensures c-differential privacy while providing accurate results for query processing. The proposed solution applies nonstandard wavelet transforms on the raw multidimensional data and adds noise to guarantee c-differential privacy. Then, the scheme processes arbitrarily queries directly in the noisy wavelet- coefficient synopses of relational tables and expands the noisy wavelet coefficients back into noisy relational tuples until the end result of the query. Moreover, experimental results demonstrate the high accuracy and effectiveness of our approach. 展开更多
关键词 data publication differential privacy data utility
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部