基于高斯核函数的差分隐私技术联合聚类算法在医疗数据安全中的应用

目的针对数据隐私泄露的风险,提出一种基于高斯核函数的差分隐私技术联合聚类算法。通过对医疗数据的处理和保护,旨在提供一种保证医疗数据隐私安全的解决方案。方法通过介绍医疗数据在机器学习过程中隐私暴露的问题以及差分隐私技术原理、差分隐私模糊C均值聚类算法(Differential Privacy Fuzzy C-means Algorithm,DPFCM)和基于高斯核函数的差分隐私模糊C均值聚类算法(Differential Privacy Fuzzy C-means Algorithm Based on Gaussian Kernel Function,DPFCM_GF)的构建过程,采用最大距离法确定初始中心点,使用聚类中心点的高斯值来计算隐私预算分配比率,使用拉普拉斯噪声完成差分隐私保护。通过收集整理心脏病、乳腺癌、甲状腺疾病、糖尿病的公开数据对各算法进行验证。结果DPFCM_GF和DPFCM对不同数据集的聚类效果随隐私预算的增加逐渐改善。DPFCM_GF限值隐私预算分别为1.31、0.85、0.66、1.75,相对DPFCM减少了41.78%、50.29%、53.52%、38.38%,具有较快的收敛迭代速度,增幅差异具有统计学意义(P<0.05)。结论在医疗数据分析中,DPFCM_GF在一定程度上能够保护医疗数据的隐私,同时可提供具有较高准确性的聚类结果,具有潜在的应用前景和市场价值。

大数据背景下信息通信安全隐私技术实践探索

文章以大数据背景下信息通信安全隐私技术实践探索为研究部对象,首先简单介绍了大数据背景下信息通信安全隐私保护现状,随后探讨了大数据背景下网络信息通信侵权特征,最后着重对大数据背景下信息通信安全隐私技术实践进行了探索分析,以供参考。

区块链隐私保护技术研究综述

近年来,区块链在学术界和工业界都受到越来越多的关注。在不同应用中部署区块链时,区块链的隐私性仍是备受争议的焦点问题。系统地回顾了当前区块链中隐私保护的方案和机制,给出了区块链的安全性和隐私性的见解。首先,对区块链技术的主要功能、类型和隐私定义进行初步介绍,并分析了其面临的隐私问题;然后,从技术角度出发,将区块链隐私保护技术分为去中心化身份认证、隐私协议、加密技术和混淆技术四大类,以及去中心化身份认证、安全多方计算、差分隐私、同态加密、零知识证明、混币技术、环签名和匿名通信八小类,并分别对它们进行了研究,概述了不同隐私保护技术在许可链与非许可链上的作用机制;最后,对八种隐私保护技术的主要特征和属性进行了定性研究,并探讨了隐私保护技术未来研究方向。研究为区块链开发人员选择合适的隐私保护方案,以及研究人员选择区块链隐私保护研究方向提供借鉴和参考。

隐私计算技术在铁路行业应用刍议

随着工业互联网背景下各行业数据融合加快,铁路信息系统业务涵盖范围的不断拓展,与外部实现跨域业务数据流通的需求不断增加,供应链数据安全也逐渐成为铁路数字安全体系中的一个关切点。隐私计算作为保障数据安全流通的重要技术,以其“数据可用不可见”的交易优势,可以有效解决铁路与供应链企业间数据流通安全的问题。文章对隐私计算的安全多方计算、联邦学习、可信执行环境等技术进行研究分析,参考隐私计算相关标准,提出铁路隐私计算技术架构,初步探讨隐私计算技术在铁路行业供应链中应用,以期为铁路企业与外部业务相关方开展数据共享应用提供安全屏障,促进铁路数据跨域安全高效流通,进一步发挥数据价值倍增和溢出效应。

5G切片网络的实现与安全、隐私保护技术的应用

随着第五代移动通信技术的发展,5G切片网络作为一项创新性的技术,为实现差异化、高度灵活的通信服务提供了新的可能性。随着网络规模的不断扩大和业务场景的多样化,5G切片网络在实现个性化服务的同时,也面临着巨大的安全性与隐私保护挑战。本文通过分析常规应用场景下5G切片网络的应用方法,探讨实现其安全性与隐私保护的技术手段,为5G技术的应用提供有益的洞见。

社交网络数据隐私保护:溯源、技术、政策、展望

[目的/意义]社交网络数据隐私保护是总体国家安全观的重要组成部分,数字经济时代,如何发挥数据要素作用的同时保护数据隐私安全成为学界热点。本研究通过分析国内外研究现状及局限性,以期为后续研究提供借鉴。[方法/ 过程]首先,采用文献调研法,从不同领域和时代视角归纳社交网络数据隐私保护发展历程;其次,通过内容分析法,从隐私泄露、隐私保护手段和隐私度量3 个维度进行主题内容挖掘;最后,基于信息生态框架,探究如何使保护体系可持续健康发展。[结果/结论]社交网络数据隐私保护研究涉及多学科领域和多数据生命周期,根据研究内容,可分为隐私泄露、隐私保护技术、隐私保护管理和隐私度量4 部分。为适应日渐复杂的现实环境和数智化的时代趋势,势必要在技术优化、法律完善、平台监管和用户参与的基础上,构建四位一体的社交网络数据隐私保护生态。

基于秘密共享的无线传感器网络节点隐私保护技术

为提高网络的安全性,文章分析了基于秘密共享的无线传感器网络节点隐私保护技术。首先分析了秘密共享的原理及其在无线传感器网络中的应用,其次从3个方面分析了节点隐私保护技术优化,最后进行实验分析。

电子信息工程中的网络安全与隐私保护技术研究

随着信息技术的飞速发展,隐私保护技术在电子信息工程领域的应用变得日益重要。首先,本文概述了隐私保护技术的定义及其在电子信息工程中的重要作用;其次,分析了当前隐私保护技术所面临的局限性和挑战,包括技术层面的限制、法律法规的约束以及用户认知的不足等;再次,文章提出了针对这些局限性和挑战的应对策略,包括加强技术研发和创新、完善法律法规建设以及提升用户隐私保护意识等;最后,通过总结隐私保护技术的发展趋势和前景,强调了其在维护个人信息安全和促进信息系统稳定发展中的关键作用。

网络安全与隐私保护技术在物联网环境中的应用研究

随着物联网技术的快速发展,网络安全问题日益凸显。文章从物联网环境的特点出发,探讨了网络安全与隐私保护在物联网环境下的重要性和挑战。首先针对网络攻击模型,构建物联网系统的整体安全架构,然后概述了网络安全和隐私保护关键技术及其在物联网环境的重要应用。研究发现,应用这些安全技术能够确保信息的安全传输,防止个人隐私的泄露。

基于区块链车联网的隐私保护技术研究

在信息化时代,大数据、区块链以及人工智能等技术对于人们的生活具有重要作用。这些技术在各个领域开始广泛使用,5G技术的逐渐普及更进一步促进了社会发展。信息技术不仅为人们的生活和工作带来便利性,同时也推动社会发展。区块链作为一种颠覆性的新技术,其去中心化以及去信息化的特点已经成为人们关注的重点。在车联网中应用区块链技术,有助于做好隐私保护工作。因此,本文将对基于区块链车联网的隐私保护技术进行研究,以期为未来的汽车数据安全工作提供一点灵感。

基于横向联邦学习的隐私保护研究

近年来,随着人工智能的快速发展,机器学习成为处理数据的重要手段。传统的机器学习在处理数据时需要上传到中心服务器,无法保证用户数据隐私。但联邦学习的分布式特性保证了数据安全和隐私,同时也解决了数据孤岛问题,提高了不同应用环境下数据的可用性。然而,越来越多的研究表明,基于联邦学习的方法仍然遭受不同的隐私威胁,因此如何保护联邦学习场景下的用户数据隐私成为一个挑战。为应对联邦学习的隐私问题,对现有的隐私保护手段进行了调查分析。首先,介绍了联邦学习的定义、发展和分类;其次,介绍联邦学习的系统架构并分析了所遭受的隐私威胁手段;再次,根据联邦学习训练过程的生命周期对隐私保护技术进行分类和整理,同时比较了各技术的优缺点;最后,指出了目前联邦学习所面临的挑战,以及未来的发展趋势。

面向边缘计算环境的安全与隐私保护技术研究

边缘计算是一种新型的计算模式,旨在使数据处理尽可能靠近生成数据的设备,减少设备和服务器之间的响应延迟。通过身份认证、数据加密、安全监测、隐私保护协议等手段,可以维护边缘计算环境的安全性与隐私性。文章研究了边缘计算环境下的安全与隐私保护技术,分析了该环境中的挑战与风险,并提出一系列有效的技术和解决方案。

铁路数据安全与隐私保护技术体系研究

随着移动互联网、大数据、人工智能等新兴技术的应用和传播,隐私泄露、数据买卖、网络攻击等数据安全问题也日益凸显。文章结合铁路业务的复杂性和特殊性,提出了铁路数据安全与隐私保护技术体系,对铁路数据安全与隐私保护进行了需求和风险分析,采用对铁路数据进行分类分级和全生命周期数据安全保护的方法。介绍了数据安全和隐私保护技术,以及铁路数据安全与隐私保护技术体系的应用场景。研究结果可为提高铁路数据隐私保护、数据安全提供了技术支持。

基于本地差分隐私的分布式图统计采集算法

社交网络、社交物联网等应用场景产生的海量分布式图结构数据,被应用服务商采集并以此提供各类以数据为驱动的服务,或将引发严重的隐私风险.在此背景下,如何针对具备强关联性的分布式图结构数据实现安全高效的采集,成为大规模图结构数据应用服务的瓶颈.面向分布式图结构数据隐私保护的节点或边本地差分隐私模型无法有效处理隐私保护效果和数据有效性之间的冲突关系.针对该问题,提出基于本地差分隐私的分布式图统计采集算法,同时实现度分布、三角计数序列和聚类系数3个不同统计指标采集,并适应不同有效性和隐私保护的需求.首先,采用分组机制及对称一元编码机制,设计具备高强度隐私保护的基于Node-LDP的度分布采集算法;其次,基于所提度分布采集算法获取阈值,引入剪枝算法缓解随机加噪的噪声边过多问题,并分别提出基于Node-LDP和Edge-LDP的三角计数序列采集算法;再次,在前述三角计数序列采集算法基础上引入拉普拉斯机制,从而分别提出基于Node-LDP和Edge-LDP的聚类系数采集算法,进而实现不同保护强度及数据效用需求下的分布式图结构多指标采集;最后,实验和对比结果表明,所提算法能同时提高隐私保护强度和数据效用,比现有单一或多统计指标采集算法更具优势.

人脸识别技术的隐私问题探析

人脸识别技术在身份验证、社交、娱乐等方面存在滥用的现象,其隐私保护需要考虑技术应用的全生命周期。它的非接触式特点使隐私风险变得更为隐蔽,面对技术的强大力量,人们丧失了人脸信息自主权。在“语境完整性”的视角下,人脸识别技术隐私问题产生的原因主要有信息属性的不匹配、数据管理者对信息传输规范的控制以及技术自身的漏洞。为了降低隐私风险,技术应用应当以“技术功能与语境相匹配”这一必要性原则为指导,同时也要改变用户在数据管理中的弱势地位,强化隐私保护的技术手段。

融媒体时代下广播电视台网络数据安全与隐私保护技术研究

随着融媒体时代的进步,广播电视台的传播方式和内容呈现方式发生了巨大变化,因此网络数据安全和隐私保护问题日益突出。本文以广播电视台网络数据安全和隐私保护为出发点,探讨了当前技术现状和问题,并提出了应对方案,为广播电视台促进网络数据安全和隐私保护技术的发展提供了参考和启示。

面向APP应用的隐私合规的检测方法

面对严峻的个人信息保护监管态势,针对如何科学评估APP应用的隐私合规问题,提出了一种基于BERT-TextCNN分类模型的隐私合规检测方法。该方法充分考虑国内现有的法律法规,构建了一套完整的隐私合规测评指标体系,通过人工标注,建立了专业的隐私合规语料库,并通过该语料库训练BERT-TextCNN分类模型,以精准提取出APP应用隐私政策的合规要点。最终,采用该模型的预测结果进行隐私合规得分计算,以全面检测该APP应用可能存在的隐私合规风险点,保障其隐私政策的完整性。实验结果表明,该模型在高效、准确地提取隐私合规要点和检测APP应用的合规风险点方面表现卓越。这一创新性方法有望为企业和开发者防范监管通报的风险提供指导,同时为监管部门提供有益的参考,对于保障个人隐私权益具有积极的意义。

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

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。

数据库隐私保护技术的研究与分析

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。

信息安全技术标准在远程临床研究领域下的应用

围绕信息安全技术标准在远程临床研究领域的应用进行了深入探讨。在构建远程数智化临床研究平台过程中,项目成功整合了信息安全和数据保护标准,有效实现了个人信息的去标识化和安全评估,保障了数据的隐私性和安全性。该平台的实践不仅提高了远程临床研究的效率和质量,同时也为医疗数据的安全管理和隐私保护树立了新的标杆,展现了信息安全技术标准在促进医疗行业数智化转型中的重要作用。