随着科技的飞速发展，企业数字化转型已经成为全球商业领域的主要趋势。数据在企业数字化转型中扮演着至关重要的角色。数据不仅仅是数字化转型的驱动力，更是企业实现创新、提高效率以及满足客户需求的基石。
随着越来越多的企业利用尖端工具和技术加入数字化转型的行列，数据安全和隐私方面的挑战也随之增加。
连接器可以出于各种原因对数据源进行多次调用，包括元数据、结果缓存、分页等。 此行为是正常的，旨在以这种方式工作。
英特尔草案提议，如果企业每年能够向美国联邦贸易委员会证明其在保护消费者的数据隐私方面做出了足够的努力，可以免遭罚款。
去年年初，网上流传这样一个段子，一位已婚男性用户向支付宝发出“抱怨”，称后者发布的2017账单暴露了他过去一年的开房记录，以致于家庭被迫走在毁灭的边缘（图片如下）：
随着网络时代的到来，隐私和安全已成为人们最为关注的问题之一。尤其是在海外业务和数据传输过程中，如何保障网络安全和数据隐私显得尤为重要。因此，越来越多的人开始使用静态ip代理来保障网络安全和数据隐私。本文将讨论静态ip购买对于保障网络安全和数据隐私的优势，并探讨独立ip代理中是否存在可替代的类似911s5的软件。
来源：专知本文约7000字，建议阅读14分钟人大最新关于图数据隐私攻击与防御技术综述论文。 摘要 如今，图数据已经被广泛地应用于现实生活与科学研究当中，有巨大的使用和研究价值. 但与此同时，针对图数据的收集与发布中也存在巨大的隐私风险。如何在保护图隐私的同时，发布与收集可用图数据，是目前个人、企业、政府等面临的重大挑战. 本文首先从隐私信息所包含的内容、不同的隐私泄露场景，以及敌手模型三个方 面深入地剖析了图数据在使用中存在的隐私风险，然后重点从攻击和防御两个角度展开介绍. 针对攻击而言，本文分析了当前可
编者按：美国司法部于5月19日起诉5名中国军人，指控他们通过网络窃取美国公司的商业机密，这是美国政府首次公开控告外国政府公务人员针对美国公司实施网络黑客犯罪。同日，中国外交部发言人秦刚就此事发表谈话称：“鉴于美方对通过对话合作解决网络安全问题缺乏诚意，中方决定中止中美网络工作组活动”。这一事件凸显了数据隐私规制的重大意义。本期发表的“全球舞台上的欧洲数据隐私规制：政策出口还是实验主义？”一文，探究了在错综发杂的强权政治背景下推进实验主义合作治理的五个机制，对于中国相关领域的政策治理颇有启发。 导言： 从
区块链账本是由一个个区块构成，后一个区块包含了前一个区块的Hash，多个参与方通过共识保证各个参与方的数据一致。区块之间的链式结构和多份的数据冗余很大程度上保证了数据的透明性和不可篡改性。在联盟链中，结合区块链上数据的透明性和不可篡改性，确保链上数据可信，利用可信数据，减少中间流程，降低风险，从而加速整个业务流程的运转。区块链上数据透明性是一把双刃剑，透明保证可信，但是在很多商业场景中，数据具有隐私的特性。如何在透明性和隐私性之间平衡，是区块链需要解决的一大问题。链上的数据隐私可以从两个层面考虑，一个是账本数据传播范围，一个是业务数据上链方式。
2017年是区块链奠定基础的一年。 这一年我们见证了新网络，平台，策略和筹款手段的出现，主要数字货币的价格飞涨。 见证了ICO。 见证了区块链的广泛应用。 但在2017年所有的这些进展中，我们认为最令人兴奋的就是区块链将不同的生态系统（通常是竞争对手）集中到了一个共同的后端平台上。 在行业范围内最益于执行可信商业逻辑的一个用例是在供应链中。过去几年来，许多公司一直致力于基于区块链的供应链项目，包括Chronicled，IBM，Provenance，SAP，Skuchain和VeChain。 但对于Chron
SDK隐私问题往往比较容易被入门开发者忽略，去年因为SDK隐私问题引起整个移动互联网行业关注的事件屈指可数： （有米、百度…） SDK隐私规范有哪些类型？哪些对于开发者来说应当谨慎对待？ 1、索引权限 在国内，应用索取权限是个顽固的老问题，稍微有点儿追求的应用都会索要一系列七七八八的权限（应用开发者为了实现更多的功能，采集更多的数据，往往需要做很多权限声明）。有时你会发现一个扫二维码的应用想要“读取通讯录”的权限、一个监测空气质量的软件需要摄像头和麦克风的权限，其实这些莫名的权限需求可能连开发者自己都没想过
不少人都有这样的经历：手机浏览某些网站之后，马上就接到相关行业的推销电话。很多人纳闷，自己并没有留下电话等个人信息，为何这些拨打骚扰电话的公司营销人员却能精准获取自己的浏览行为和联系方式？
随着互联网的普及和发展，我们的个人信息和数据面临着越来越多的安全风险。为了应对这些挑战，网络工程师和安全专家们不断研发新的技术和方法，以加强网络安全和保护用户隐私。本文将着重介绍Socks5代理和爬虫技术的应用，探索它们在构建安全稳定的网络环境中的重要性和作用。
人工智能在大型语言模型(LLM)如ChatGPT等方面对数据隐私带来了挑战，凸显了健全的安全措施的需求。
大家好！我是开源君，一个热衷于软件开发和运维的工程师。本频道我专注于分享Github和Gitee上的高质量开源项目，并致力于推动前沿技术的分享。
gpt3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一种自回归语言模型，使用深度学习生成类人文本。它是OpenAI创建的GPT-n系列中的第三代语言预测模型。GPT-3是GPT-2模型体系结构的扩展和扩展版本——它包含了修改的初始化、预规范化和可逆标记化，并且在许多NLP任务中在zero-shot, one-shot和few-shot设置中表现出强大的性能。
虽然海量的现实需求为人工智能提供了广阔的应用场景，但要求人工智能系统适应复杂的计算环境．然 而，传统人工智能算法的研究都假设其应用环境是安全可控的．大量研究和实践工作表明当前的人工智能技术普 遍对外在风险考虑不足，相关数据和模型算法存在隐私与安全风险．由于人工智能安全的现实需求以及图学习的 巨大影响，图学习的隐私与安全问题成为当前图学习领域面临的重要挑战．为此，研究人员近年来从图学习系统的 各个环节出发对图学习隐私与安全问题进行了研究，提出了相关的攻击和防御方法．本综述首先阐述研究图学习 隐私与安全的重要意义，然后介绍图学习系统的基本过程、图学习面临的主要隐私与安全威胁以及图学习的隐私 与安全特性；在上述基础上，分别从图数据隐私、图数据安全、图模型隐私和图模型安全四个方面对现有研究工作 进行系统的归纳总结，讨论主要成果和不足；最后，介绍相关的开放资源，并从数据特征、解释性、研究体系和实际 应用等方面探讨面临的挑战和未来的研究方向．
随着云计算的迅速发展，越来越多的企业将业务迁移到云上。云计算不仅提供了灵活性和成本效益，还为企业带来了更大的创新能力。然而，在选择云平台时，企业需要考虑多个因素，以确保其云计算战略与其业务需求相匹配。本文将探讨如何选择适合你业务的云平台，并提供一些实际示例和代码片段来帮助你更好地理解。
近日，在百大人物峰会上，创新工场创始人李开复谈及数据隐私保护和监管问题时，表示：“人们不应该只将人工智能带来的隐私问题视为一个监管问题，可尝试用‘以子之矛攻己之盾’——用更好的技术解决技术带来的挑战，例如同态加密、联邦学习等技术。”
1）原生数字化数据 这类数据自然产生出来就适合计算机存储的和处理的数据。例如：电子邮件与文本信息，GPS位置数据，关联电话呼叫的元数据等等，这类数字化的数字信息可以被计算直接利用 2）原生模拟话数据 这类诗句一般为非结构话的数据，例如呼叫的音频与视频，个人健康数据，环境监测数据，超声波检测数据
博鳌亚洲论坛2018年年会今天开幕，吸引了一众海内外IT巨头参与，他们讨论的不少话题与每个人生活息息相关。让我们看看，关于区块链，关于网站用户个人隐私的泄露，以及中美贸易战，各家IT掌门人都是怎么说的？他们中的哪些人更真诚？说出了真正的干货？吃瓜群众们，自行判断吧……
导读 / Introduction 5月26日-28日,在2021中国国际大数据产业博览会上,凭借对前沿趋势的把握和技术领先性,腾讯大数据-天工平台上的Angel PowerFL安全联合计算技术,荣获“领先科技成果奖——新技术”奖项。 数博会是全球首个以大数据为主题的博览会,由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府共同主办。作为数博会上的“重头戏”, “领先科技成果奖”是目前为止国家科学技术奖励办备案的唯一以博览会名义设奖和唯一以大数据为主题的专业奖项。 作为腾讯
在任何工作负载迁移项目计划中，最容易被忽视的项目通常是跨多个云服务的密钥管理和合规性。增强自带密钥（BYOK）服务使企业可以将数据位置与加密密钥分开。加密最佳实践有助于提高数据隐私性。
近日，因为推出的APP“Research”，Facebook再次被推上了“数据隐私”的风口浪尖。针对此，苹果对Facebook下达了一份判决书——撤销iOS开发者证书。
在当今数字时代，数据隐私和信息安全成为了人们越来越关注的问题。作为一种针对隐私保护的工具，Prism软件因其独特的功能而备受关注。下面，我们将通过一个实际案例，使用举例讲解的方式来介绍Prism软件的独特功能。
当前的信息安全领域就业形势非常乐观。随着数字化转型的加速和对数据安全的重视，对信息安全专业人才的需求不断增加。从企业到政府机构，都需要拥有信息安全专业知识和技能的人才来保护其数据和网络安全。
据外媒报道，美联社最新调查显示，谷歌正通过旗下应用自动存储用户的位置数据，即使在隐私设置中关闭位置记录，也是无济于事。并且，此次中招的不仅仅是安卓机，只要用户安装了谷歌系应用或服务，连一向倡导安全的iPhone也遭到了波及。
在欧盟，关于保护数据的规定和标准十分严格。一般数据保护条例(GDPR,General Data Protection Regulation)于2016年5月推出，要求各机构必须在2018年5月前修改其政策和程序，以保证完全符合GDPR的要求。曾给英国航空开出1.83 亿英镑的天价罚单 (英航网站被攻击约致40万名客户信息泄露)；而2020年1月1日起生效的美国CCPA《加州消费者隐私法案》同样不弱 (Bu Pian Yi)，企业收到的罚单可以是按消费者人头计算（最高750美元每人）。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 前段时间，欧洲出台的《通用数据保护条例（GDPR）》让全球不少互联网公司重写了他们的隐私政策。 现在，立法维护公民数据隐私这股浪潮已经跨
论文：Privacy-preserving Stacking with Application to Cross-organizational Diabetes Prediction
引言：消费者的预期继续上升——但对数据隐私的担忧也在上升。越来越多的品牌在如何与消费者互动上面临着两难境地。为了应对这一问题，一些营销团队正在不断创新，并与客户关怀公司合作，以便获得关于受众新的、有价值的洞察。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术在过去几年内取得了巨大的进展，对各个领域产生了深远的影响。然而，随着AI的广泛应用，人们开始越来越关注其伦理和社会影响。本论文旨在探讨人工智能技术的伦理问题，以及其在社会中可能带来的影响。我们将着重讨论数据隐私、工作岗位的未来、决策透明性以及AI的道德责任等议题，以期为更好地规划和引导人工智能的发展提供一些建议。
联邦学习为人工智能领域绝大多数需要训练数据聚合、交换的场景，提供了目前的最完整的技术体系支持。
当我们在谈论AI的时候，不可避免的会遇到数据隐私的问题，如今这个问题已经延伸到人脸识别领域。近日，荷兰安全研究人员Victor Gevers在推特上曝光一条消息，表示中国一家面部识别公司SenseNet存在数据泄露问题，任何人都可以访问其人脸跟踪数据的记录。
在日常生活中大家现在已经越来越依赖手机上各种形形色色的app了，无论我们是出门吃饭时寻找餐厅，还是在视频语音聊天，刷视频，或是网上购物shopping,无时无刻我们都离不开手机APP。不过大家是否知道，当每个人在愉快的使用这些五花八门的app时，藏在每个app后面的都会悄悄的收集我们的浏览数据，通过算法程序画出每个用户的个人画像，从而判断用户的喜好，进而向我们自动展示不同的定制内容，来达到讨好用户的目的，让我们尽可能长的置身在其中。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT出新规了。 似乎是为了应对数据隐私方面的争议，OpenAI最新blog宣布了ChatGPT数据使用的新规则： 用户可以通过关闭聊天记录功能，来避免自己的个人数据被官方拿去训练。 现在在用户个人管理中，已经出现了一个关闭“Chat history&training”的选项。 只要点击取消，历史记录就被禁用了，新的对话也不会再存入聊天记录里。 但新的对话还是会在官方系统里留存30天，OpenAI解释说： 只有在监控是否存在数据滥用时才会审查
欧洲议会官网发布消息称，当地时间4月14日，将对商讨了四年的“数据保护改革法案”（GDPR）进行总体投票，这次投票意味着一套前所未有的数据保护规则将会通过。它将是数字时代的首个新规，取代了一套20年前的、在互联网发展初期阶段构想的规则。 违法企业将受严厉制裁 终极版本的新数据保护改革包括两方面：一是一般数据保护监管，使居民更好的控制个人数据，同时，通过增强消费者信任使商务充分利用单一数字市场；二是数据保护指令，确保受害者、证人和犯罪嫌疑人相关数据受到保护，使欧盟成员国执法机构通过信息共享协助警察或检察官跨
“Data Protection Directive”，欧盟隐私和人权法的组成部分，DPD 负责个人数据的保护和处理，它不保护欧盟以外的欧盟公民的个人数据
在当今数字化世界中，数据隐私和安全问题变得尤为重要。随着互联网的普及，个人信息的泄露已经成为潜在的威胁。为了应对这一挑战，身份证二要素核验-实名认证API成为了数据隐私的守护先锋，提供了一种强大的工具来确保个人信息的安全。
人工智能发展目前所面临的严重挑战是什么？众所周知，人工智能离不开大数据，然而现在多数行业中遇到的是小数据，是数据割裂、数据孤岛，成为限制人工智能发展的一大瓶颈。人工智能领域的科学家们如何解决这一难题？
近日，德勤发布的《未来医院报告》指出：未来的医疗机构长期发展需要建立数字化转型的文化内核；具备信息分享及便捷沟通的科技技术；注重医疗数据收集及分析；引入更适应医疗数字化的人才及更重视信息安全等。数据、安全、科技都是报告中反复提及的关键词。
Apache Teaclave (incubating) (https://teaclave.apache.org/)是号称全球首个通用安全计算平台。Teaclave 基于硬件安全能力（Intel SGX），确保敏感数据在可信域外和离岸场景下安全可控的流通和处理，无需担心隐私数据泄露和滥用。同时，Teaclave 还支持多方参与的联合计算，打破企业和组织中的数据孤岛。Teaclave 于 2019 年 8 月进入 Apache 基金会孵化器，2020 年 10 月，Teaclave 社区正式通过并发布了 0.1.0 版。
人工智能于1956年被设立为一门学科，然而尽管它已有60年的历史，但其发展仍道阻且长。
联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术， 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。
想必安全行业内的从业人员都知道，每年2月份的第二个星期二，是国际互联网安全日。那么对于我们这些安全研究人员来说，除了对最新型恶意软件、漏洞利用PoC、PUP、网站威胁和数据隐私进行分析和研究之外，我们还能做什么来表达我们对这个节日的敬意呢？没错，为了充分应景，Malwarebytes Labs发布了关于恶意软件威胁态势的年度研究成果-《2020年恶意软件威胁态势报告》。毫无疑问，恶意软件对于我们来说每年都是灾难。
作者｜QCon 将数据用于指导日常经营，在企业中是十分常见的手段。我们看到，许多企业在努力变得更加数据驱动，但是这条路注定是曲折的，首先，企业要在数据科学上投入建设，要想办法从大量的非结构化数据里提取出价值，在这一点上，Google 无疑是全球企业中的翘楚。为了“让所有的决策都不是拍脑袋决定”，Google 甚至开发了数据决策模型，还开发了大名鼎鼎的 Google Analysis 等产品，引领着数据驱动决策、数据驱动业务的新思潮。Facebook 对于数据价值的挖掘同样值得关注，他们落地了 A/B 测试
代码：https://gist.github.com/Lyken17/91b81526a8245a028d4f85ccc9191884
我做了一个机器学习示例，它使用了曾经最受欢迎的ImageNet 数据集，这是目前每个机器学习从业者都知道的经典图像分类问题。这是一张图片，对1000个类别中的哪一个进行分类。
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