个人信用报告查询中的风险分析与防范

近年来,随着征信知识的普及,个人信用报告逐渐成为人们生活中的经济"身份证"。然而,个人信用报告违规查询的事件频频曝光,个人信用信息外泄的案件层出不穷,严重侵犯了信息主体的合法权益。通过现实案例,对个人信用报告查询中的三大环节进行剖析,分析个人信用报告查询中的风险隐患,并提出防范应对措施,以更好地维护信息主体权益。

一种用户连续查询中隐私风险评估的方法

用户在线查询服务中的隐私风险评估与隐私保护有着等同的重要性。关于用户查询隐私保护的研究引起了广泛关注,而对于用户查询隐私风险评估的研究较少。其中,连续查询作为查询一种重要表现,合理地对用户连续查询进行隐私风险评估,能够有效抵抗用户查询中隐私泄露。因此,本文基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)首次提出了一种能够动态评估用户连续查询隐私风险的方法,通过分析用户连续查询时存在的重要特征,以概率的方式评估用户每次查询时的隐私风险大小。最后,为了验证该方法的有效性,采用美国在线(AOL)真实的用户查询日志数据进行分析和证明,实验结果表明该方法具有较高的风险评估准确率,同时评估时间符合实际的用户查询需求。

短历时暴雨高风险区划图及其应用

基于太湖流域多时段雨量资料,运用地区线性矩法得到各站点对应重现期下的暴雨频率估计值,再由空间内插得到暴雨高风险区划图,并编制了一套以在线平台形式查询短历时暴雨高风险区划图的软件,可查询不同站点、不同时段、不同重现期下的暴雨频率估计值。结果表明,太湖流域的暴雨高风险区域位于西南部山区,西部地区为次暴雨高风险区,说明该平台可为防洪设计标准提供可靠依据,有助于山洪预警,从而减少生命财产损失,有效可行。