基于对抗加密算法的改进神经网络数据加密技术

神经网络数据传递方式不断多元化,使得数据存在泄漏及被攻击的风险,通过对抗加密算法实现神经网络模型的改进,能够优化网络系统抵御风险的能力,保证神经网络模型使用的安全性。本研究首先分析了对抗神经网络数据密码攻击方式及密码安全检测技术,在此基础上进行对抗加密算法模型的改进设计,得到CCA-ANC模型,并通过仿真实验对改进后的模型设计进行验证,最终得出神经网络模型具有安全高效的应用效果,对于后期推广应用具有一定的借鉴价值。

大数据环境下数据安全传输与存储分析与研究

科学技术的全面升级与现代化应用,一方面便利了数据的生产与使用,另一方面来讲也拓展了攻击途径。为保证数据资源高质量应用,需做好数据安全传输与存储的保障性工作。根据大数据环境下数据安全传输与存储的影响因素,科学地设计数据安全管理新策略,立足于数据安全传输与存储的三大要素,在加密技术升级方面形成清晰实践逻辑。同时,应加强数据产权意识教育,结合现行法律法规适用性设计数据产权制度,促进数据传输与存储环境的有序性和规范化。

我国知识产权战略部署

我国知识产权(简称:IP)建设起步较晚,自1980年6月我国加入世界知识产权组织,为了更好地开展国际贸易合作,我国越发重视知识产权战略布局。本文对我国IP战略的部署目标进行分析,旨在为我国IP发展提供有力的支撑。

医疗器械领域企业知识产权管理研究

在医疗器械行业,全球知识产权竞争已愈发激烈,国内医疗器械领域的专利申请量几乎呈指数级增长,专利侵权纠纷案件的数量也越来越多。因此,对于医疗器械企业,提高自身知识产权竞争力迫在眉睫。然而,伴随着知识经济的崛起,知识产权在企业竞争中扮演着至关重要的角色,医疗器械领域的企业知识产权管理风险也愈发凸显。医疗器械是医疗行业中的重要组成部分,涉及人类生命健康的重大问题。因此,在医疗器械领域中,知识产权的保护显得尤为重要。文章对医疗器械领域的企业知识产权管理问题进行研究,并提出相应的解决措施。

基于区块链的联邦学习应用研究

当前人工智能的应用离不开大数据,而由于隐私保护、数据监管政策以及行业竞争态势导致的数据孤岛现象严重制约了大数据能够产生的价值。联邦学习是一种可以打破数据孤岛存在,致力于在多个参与方互不公开数据集的情形下,协同完成模型训练的方法。然而由于中心依赖、激励机制不足以及存在隐私泄露风险等问题,基于区块链的联邦学习方法已经走入人工智能前沿研究的领域范畴。本文通过详细论述联邦学习的概念和当前存在的痛点,对将区块链与联邦学习技术结合进行了展望。

联邦强化学习文献综述

深度学习技术能够快速有效地从大量历史数据中学习规律和模式,但很多实际应用场景无法提供足够的训练数据,且要求模型对外部环境的变化快速作出反应。近一年来,联邦强化学习的发展为解决以上行业痛点带来了新思路,联邦强化学习不仅可以在隐私保护的条件下扩大样本数据,而且训练出的智能体可以跟随外部环境的变化作出合适的决策,比传统监督学习具有更好的泛化性和自适应性。本文总结了近一年来联邦强化学习的研究成果,包括基于深度Q学习算法和演员评论家算法的联邦强化学习算法,并从联邦模式、隐私保护和应用场景3方面展望其未来的研究方向。

基于自编码器的半监督学习方法

传统的银行风控建模方法通常使用有监督学习方法,通过对有标签的历史数据进行建模来预测用户是否为合法用户。然而带有标签的历史数据非常有限,基于这些有限数据难以得到较好和较稳定的模型效果,同时,数据库中往往有大量无标签的数据并没有被利用。本文介绍一种基于自编码器的半监督学习方法,通过对无标签的原始特征构造自编码器,并将其中的编码器部分应用于有标签数据进行降维,将降维后的特征作为自变量、将其标签作为因变量进行逻辑回归建模,从而实现更优的建模效果。