几年前由于各种原因，老蒋很很多网友一样把在国内域名注册商的域名转出到海外商家，且以后以及今后的若干年可能 会一直把域名放在海外注册商中。 域名放在海外注册商有固有的安全、稳定、各种优秀的服务好之外还有就是可以自由的转出和转入，甚至在通过转出转入过程中实现域名便宜续费的目的。 今天的活动是转入3.98美元，且送1年的隐私保护。 账户设置二次安全验证 确保域名账户安全 第一、Namecheap转移域名需要的准备工作 不论是国内还是国外，如果我们希望转出域名到其他注册商，必须做好域名的解锁、获取转移码、以及检查域名的WHOIS邮箱是不是我们自己可用的 本文出处：老蒋部落 » 完整Namecheap域名转入教程及使用转入优惠码 赠域名隐私保护 | 欢迎分享
我们当然知道隐私保护很重要，但是我以为区块链技术其实是放大了隐私保护的需求，并没有有效地解决这个问题。隐私保护里面有多少是区块链技术的功劳，就看我们往区块链这个概念里塞多少东西了。 思考 这一年，我看过不少媒体的报道，基本言必谈区块链能力之一 ——隐私保护。作为区块链从业者，我一方面很好奇那些文字背后的严肃技术；一方面也很怀疑区块链在隐私保护方向的具体价值。 我们当然知道隐私保护很重要，但是我以为区块链技术其实是放大了隐私保护的需求，它并没有有效地解决这个问题。 在深入探讨区块链的隐私保护技术时，我想让大家思考两个问题。 区块链保证了数据归用户所有吗？ 区块链用的加密学工具可以保护用户隐私吗？ 在论述之前，我们有必要事先澄清隐私保护的定义。 —— 摘自 1993 年《密码朋克宣言》 隐私保护（Privacy Protection）其实严格来讲，应该说成隐私权保护。隐私权是个人选择性呈现个人事务、信息和领域的权力。
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前段时间一直在研究社会工程学,发现所谓的黑客们你社工我,我曝光你,个人隐私毫无秘密可言可能你今天去开了房,第二天照片就流出来了 目前互联网飞速发展,导致很多人对于个人隐私的保护并不是很严密,给了众多黑客可乘之机 该平台漏洞长期存在已有很长一段时间,很多白帽黑客都曾提交src但官方却并未重视,未曾修复.从这一点可以证明目前中国互联网崛起时间太短,很多企业并没有隐私保护的思维 而我是如何拿到户籍的呢？ 亦或者,手机拍照后并未进行处理,直接暴露了拍照地址的经纬度那距离拿到户籍出全家信息还远吗？ 未来是大数据时代,未来也是一个需要全面实名的时代，如果不能企业不能重视隐私保护,用户敢选择该平台吗? 而个人对自己的隐私保护难道就不重要吗？非也,现在很多平台需要实名,大多主流域名也需要实名这时候泄露的信息就派上用场了实名域名等等。那么假设米主(域名所有者)开设的网站是违法网站呢?后果不言而喻。 所以作者认为对个人的隐私保护不能总是局限于老思维,老模式,现在是新时代,应该有新想法。
2019年度“315”晚会人工智能拨打骚扰电话的情节，让大众了解到在信息时代，保护个人隐私的重要性。本篇文章分享了在日志记录中保护用户隐私数据的几个最佳实践。 与中国人“愿意”用隐私交换便利性的心态完全不同，欧美国家在个人隐私保护方面明显走得更早也更远一些。 在2018年5月GDPR发布前后的一段时间里，保护个人隐私相关的需求被迅速提高了优先级，而像我这样一个开发国际化产品的普通程序员，日常工作也因此受到影响，我们放下手中的业务需求卡（Story），转而去做 在个人隐私保护方面，国内目前在法律和意识方面处于滞后的状态，但是许多人或多或少都感受到个人信息泄露给自己带来的麻烦，比如骚扰电话的增多就是最明显的例证。 诚然，开发者的个人隐私保护意识是很重要的，但有时并不一定是开发者的主动想偷窥用户信息。
在本文中，我们进一步基于此想法提出了基于随机线特征的 Structure-from-Motion 解决方案。在这项工作中，我们向实现保护隐私的云上制图解决方案迈出了坚实的一步。 ）、相机几何校准（camera resectioning）和光束法平差（bundle adjustment）提出了基于线特征的隐私保护方案 ☐ 提出的方案高效且鲁棒，可以与传统基于点特征的方法相媲美 ? 本文提出的 Structure-from-Motion 方案使用这些随机的线（下图右）和相应的SIFT特征，而不是传统的关键点（下图左）和SIFT特征，从而达到保护用户隐私的目的。 ? 以及最重要的隐私保护结果：Fig. 8 显示该方法比传统方法在被 InvSfM 方法重构时可以更好地保护用户图像中的隐私信息。 ? ? 总结 ? ☐ 本文提出了基于线特征的 Structure-from-Motion （SfM）方案 ☐ 相比于传统的点特征，随机方向的线特征可以更好地保护用户隐私，且并不损失定位和制图的精度 Abstract Over
在互联网时代，人们无法拒绝智能便利的诱惑，同时也缺乏防范风险的资源，不具备自我保护的能力。任何有关隐私保护的善意的提醒，最终只能沦为一句空话。 华伦和布兰迪在1890年12月出刊的《哈佛法学评论》发表了第一篇有关隐私权的文章，认为摄影和新兴报业给社会带来了新的威胁，要求法庭根据“现代企业和发明”规则对隐私权进行评估，并强烈呼吁隐私保护。 我们已经忘记了为什么当年会出台隐私权法，而我们需要重新审视隐私权的基本原则，然后创造出新的保护个人隐私和尊严的理论。 从民众到数据使用者的责任迁移 在移动互联与大数据时代，原有的制度规范其实已经无法胜任保护个人隐私的责任了。 因此，将隐私保护的责任，从民众转移到数据使用者不仅存在充分的理由，而且也具有重大的社会意义。
作者：李新春 ———————— 计算机软件新技术国家重点实验室 伪文艺程序员 既可提刀立码，行遍天下 又可调参炼丹，卧于隆中 本文概要 本文介绍一种特殊场景下的迁移算法：隐私保护下的迁移算法。 ，可以借助源域（Source Domain）的知识，源域通常是已有局点、场景或者数据集，知识可以是源域训练好的模型、源域的原始数据、源域的特征等。 为什么说这个方法可以推广到隐私保护呢？因为可以看到，源域的数据只在预训练阶段利用到，且后面对齐的过程中只用到了源域的特征 ? ，而不是 ? ，后者需要访问到源域原始数据。 如果，源域数据和目标域数据不在同一设备上，假设源域数据的特征可以发送出去的话，该方案可以做到隐私保护。 以上几个公式可以看作是几步K-Means操作，第一个公式根据模型输出的概率值和每个样本的特征向量进行Soft加权得到类别中心，第二个公式根据每个样本和各个类中心的距离打标签，第三个公式是Hard加权更新类中心
该男子在谷歌上搜索到关于自己的负面消息，于是要求谷歌删除相关的链接或采取保护措施。这个要求被谷歌拒绝。随后他将谷歌告上法庭。 这起案件只是西班牙200多起要求撤下涉及个人数据内容的起诉之一。 大数据时代的隐私 一些法律界人士指出，“被遗忘权”是由“隐私权”派生出来的概念，是“隐私权”的一个分支。 中国传媒大学政法学院王四新教授则认为，“被遗忘权”是一个独立的法律概念。 偏向“隐私保护”的天平 法院的裁决结果传达出来之后受到了很多人的欢迎。欧盟司法委员维维亚娜・雷丁称“这是保护欧洲民众个人信息的一次显著胜利。”但另一些人对此却有着不同的看法。 欧洲法院的判决使社会的交易成本提高，“既要信息流通，又要保护个人隐私其实很难。”他说。 事实上，谷歌一直在隐私问题上遭受指责。国际隐私保护组织就曾评价谷歌为“隐私权的敌人”。但谷歌一直反对这种指责。 “棱镜门”事件后的欧洲在隐私问题上极易敏感，他们选择了加强对个人隐私的保护，要求谷歌尊重用户的“被遗忘权”。
我继续沿着区块链+隐私保护这个主题阅读了第三篇论文，马里兰大学和康奈尔大学的合作研究项目Hawk力求建立一个隐私保护的智能合约系统，和zerocash一样运用了零知识证明，依赖于zk-SNARK。 尽管我前两篇阅读的论文Zerocoin和Zerocash，以及Pinoccio Coin和Cryptonote都在设计隐私保护的密码学货币方面做出贡献，但都放弃了可编程性，所以Hawk的另一目标就是实现非密码学专家编程者友好的编译器 换句话说，如果一个用户想发布具有隐私保护特性的智能合约，他在写程序的时候不需要考虑密码学细节，只需要交给Hawk的编译器，就可以自动编译实现参与者、执行者和区块链三方之间的密码学协议。 合约隐私则保护的是合约参与者之间的合约共识，它包括：输入独立隐私（每一位拍卖参与者的报价都是独立于他人的，即便他和拍卖执行者合谋，也无法在委托自己的报价前得知他人的报价）、事后隐私（只要执行者不披露信息 Hawk不仅是首个实现智能合约+隐私保护的系统，还是首个将区块链在密码学上正式建模的（提出了通用可组合模型，已被Gyges用于研究犯罪智能合约）。
Google Fit 是我们在 2015 年推出的一个开放式平台。通过调用平台内置的 Google Fit API，开发者可以为应用添加丰富多样的追踪功能，随时随地记录用户的健康和运动状况。 Android 10 在数据可控性方面又作了进一步优化，提高了用户对此类个人数据的控制权，而其中的一项关键变更则会对应用的活动监测和数据检索方式造成影响，要求 Android 应用依照新规定来监测用户的身体活动并从 如果您的应用尚未提出权限请求，请尽快进行添加，以防影响用户的服务体验。 如果您的应用此前已经请求过旧版本权限，那么当用户升级至 Android 10 后，系统将自动向您的应用授予新权限。 如果您的应用以 Android 10 为目标平台，请您为应用请求 ACTIVITY_RECOGNITION 权限并采用新的权限模式，以符合新的政策要求。 ，应用的主要目标版本也已迭代至 SDK 29，是时候让您的权限管理跟上节奏，确保应用顺利适配最新的运行时权限了！
在过去的数十年间，DNA测序发生了巨大的进步。例如对人类基因组的测序的价格，已从十年前的10万美元降低至如今的1千美元。技术的进步和价格的降低，使得我们能够有能力去对人类周边的世界进行基因测序。 于此同时，测序的简便也带来了一些其他方面的挑战。例如如何对海量数据进行分析以及如何保护基因组中的隐私信息。 人类的基因组由30亿个碱基对组成，若将其看做ACTG的字母组合，以2进制表示每一个字母的话，每个人的基因数据量也有100GB左右。 我们可以利用传统算法对基因序列进行储存，传输和分析，但是这样做的成本却很高。若利用基因组学的知识，找出基因中的特定片段，或者找出基因的特征，就可以实现对基因数据的压缩。 获取到基因组数据后的首要问题就是如何读出基因的位置，其中最核心的问题就是读取映射问题。不管是物种间还是同一物种内，基因的相似程度是很高的。
近日，记者参加中国科协主办的第36期科学家与媒体面对面活动，采访相关专家，请他们畅谈了大数据时代的技术特色与隐私保护。 大数据怎么管 故事三：应该保护的隐私 我国大数据应用面临着数据资源难以开放共享、数据安全和隐私急需保护、大数据技术创新人才不足等诸多挑战，其中个人隐私如何保护，是大众最为关注的问题。 企业有安全保护措施，有技术解决方案，做只针对群体，而不针对个体的信息挖掘，这是应遵循的基本原则。” 率鹏认为，在隐私保护问题上，大数据技术要重点强调符号化和用户特征这两个概念。 除了技术以外，政策和立法才是大数据时代个人隐私保障的重要凭借。2012年12月28日，《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》审议通过。 对于用户来说，提高信息安全意识、注意个人隐私保护也十分重要。不过，鉴于大数据时代个人隐私保护的困难程度，已有专家提出了“遗忘”的必要性。
好了，今天分享的是关于区块链外行人或者半内行人最关心的一个问题-“关于链上数据的隐私保护问题”。 为了给上面所讲的私有合约和公有合约提供隐私保护的执行环节，系统借助zcash（首个使用零知识证明机制的区块链系统，它可提供完全的支付保密性，同时仍能够使用公有区块链来维护一个去中心化网络。 通过使用TEE，Coco Framework可以简化一致性协议，从而提高了交易的速度和延迟但不会影响安全性。 · 支持更丰富、更灵活的隐私保护模型。 有了TEE的加成，Coco Framework通过使用数据访问控制方案来实现复杂的隐私保护模型。交易的执行，智能合约代码和状态都只能通过应用定义的接口返回给有权限的人。 baby ZoE 关于baby ZoE目前网上能找到的资料也非常少，这是以太坊隐私保护技术路线。
在本文中，我们提出了一个不同的私有合成数据生成解决方案，重点关注位置数据这一引人注目的领域。本文提出了两种从真实位置生成合成位置数据的方法，这两种方法都保护了原始数据集中每个个体的存在性和真实位置。 其次，基于网络的方法结合公共地理信息，如城市的道路网络，以限制合成数据点的边界，从而提高合成数据的准确性。这两种方法都满足了差分隐私的要求，同时也能够准确生成旨在保持真实位置分布的合成数据。 我们使用三个大规模的位置数据集进行实验，表明所提出的解决方案生成的综合位置数据具有很高的实用性和与真实数据集的强相似性。 结果表明，本文提出的方法是一种实用的共享和分析敏感位置数据的方法。 真实世界中保护隐私的合成位置数据.pdf
随着移动互联网和云计算技术的迅猛发展，越来越多的数据在云环境下进行存储、共享和计算，云环境下的数据安全与隐私保护也逐渐成为学术界以及工业界关注的热点问题。 作为基于密码学的隐私保护技术的一种替代方案，可信执行环境（Trusted execution environment，TEE）基于硬件安全的 CPU 实现了基于内存隔离的安全计算，可在保证计算效率的前提下完成隐私保护的计算 TEE 与 REE 关系图示 TEE 强大的数据安全和隐私保护能力，使其成为隐私计算主要技术流派之一，比 REE 得到了更广泛的应用。 在该场景下，TEE 能够提供的安全性服务包括：隐私保护的票务服务、在线交易确认、移动支付、媒体内容保护、云存储服务认证等等。 、大规模数据的跨机构联合建模分析、数据资产所有权保护、链上数据机密计算、智能合约的隐私保护等。
绑定性：在关于v的承诺c生成之后，承诺方难以将已承诺的敏感数据解释成另一个不同的数据v'。 审计一个银行当前的资产？考虑查询被审计银行所在列中的值的总和。 存在的问题：但是，银行不一定知道所有的承诺随机数rk(特别是对于银行不参与的任何交易，这些值都是未知的),账单表格中的每一行数据是由该交易的发起者构建生成的，其它银行是不知情的，也就是每一个单元格中的致盲因子 尽管是公开的，但恶意银行无法使用其他银行的令牌成功打开错误的结果或了解有关其他银行交易的信息。 然后，银行向审计员发送其列中值的总和，位承诺和相应的NIZK证明的向量，其非零交易的数量n以及承诺中 r 值的总和。 Verifification.
另一方面，大量的用户行为记录以及用户私有属性信息虽然使得模型能够掌握用户的行为模式，但也不可避免的造成了用户敏感信息以及隐私问题的担忧。 所以如何在保证用户隐私前提下挖掘数据价值是目前大数据背景下值得研究的课题。 早在推荐算法被提出来的初期，就一直有关于基于隐私保护的推荐系统的研究。 比如，正如我们所熟知的Netflix大赛把研究人员关于推荐系统的研究热情带到了高点，但后来却因开放出来的数据集导致用户隐私泄露而叫停。 而攻击的方法也很简单，文献[Arvind et al. 2008]通过将释放出的Netflix数据集与IMDb数据集进行关联就挖掘出了一部分用户的敏感信息，因此如何在提供推荐服务的同时保护用户的隐私问题变得越来越被人们重视 通过此次调研，相关领域主要包含对于数据的隐私保护方法在推荐中的尝试，比如匿名化、差分隐私、本地化的差分隐私、同态加密算法、安全多方计算、联邦学习方法等与推荐方法的结合；以及机器学习思想在推荐中的尝试，比如对抗机器学习
联合学习（FL）使多个客户在中央服务器的协调下联合训练一个全局模型。 尽管联合学习是一种隐私意识范式，不需要共享原始数据，但最近的研究表明，联合学习可能会通过与服务器或其他客户共享的模型参数泄露客户的私人数据。 在本文中，我们提出了HyFed框架，它增强了FL的隐私，同时保留了全局模型的效用。HyFed为开发者提供了一个通用的API来开发联盟式的、保护隐私的算法。 HyFed：用于保护隐私的机器学习的混合联合框架.pdf
宋文宽认为可从以下两种方式提升隐私政策的阅读体验，同时给予用户选择权来保护自己的隐私。 2、专业术语和技术措施形象化表达，比如通过动画或者视频等形式帮助用户理解，通过产品网站、交互页面突出隐私保护的要点，同时在产品App中保留隐私保护功能介绍的入口。 同时，为了高效传达以上隐私保护实践，隐私保护特性被提炼出来展示在产品网站的介绍页面。 ? 新兴技术助力隐私保护 在宋文宽看来，在安全建设中减少人工流程的管理环节，利用技术手段来保护安全隐私是未来的趋势之一。 隐私保护技术需要做到隐私保护与数据利用的平衡，一是提供高强度的数据保护能力，抵御外部攻击；二是在保护隐私的同时，最大限度地保留原数据中的有用信息。
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