基于改进Blowfish算法的网络安全隐私数据加密方法

网络安全隐私数据在传输、存储和处理过程中面临数据窃取、篡改、泄漏等多重风险,导致出现个人身份信息被盗用、财产损失等问题,为保证网络环境中用户的隐私安全,提出基于改进Blowfish算法的网络安全隐私数据加密方法.采用数据挖掘的方式,根据数据内容捕获网络安全隐私数据.针对文本和图像2种类型的隐私数据,通过缺失补偿、滤波降噪等步骤完成对初始数据的预处理.采用P盒和S盒改进Blowfish算法,生成网络安全隐私数据密钥和文本、图像隐私数据对应密文,完成隐私数据的加密工作.实验结果表明,使用所提方法得出加密数据需要更多的解密时间,且隐私数据披露风险降低2.0,具有较好的加密效果.

基于改进蚁群算法的工业互联网隐私数据分析方法

目前,工业互联网隐私数据分析特征匹配一般为周期对比,对隐私数据的分析精准度存在一定影响,导致数据分析效率优化比下降。对此,文章提出了基于改进蚁群算法的工业互联网隐私数据分析方法。该方法可根据当前的分析需求进行数据采集,并采用自适应的方式实现隐私数据特征自适应匹配。同时,文章设计了改进蚁群算法工业互联网隐私数据分析模型,采用交叉比对核验实现了数据分析。测试结果表明,针对预设的3个周期,按照顺序导入辅助隐私数据包以分析互联网中的隐私数据,最终得出的数据分析效率优化比均可以达到2.5以上,说明此次结合改进蚁群算法设计的隐私数据分析方法具有高效性、强针对性,在实际应用时其创新性与可靠性将显著提升。

论人工智能信息通信安全中的数据加密技术

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。