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。
3月21日，谷歌发布了一则声明称，由于发现拼多多App在谷歌应用商店上架的版本存在恶意软件问题，谷歌方面将此App从用户商店下架。
引入欧洲在线数据隐私法将对组织如何处理和管理其用户的个人数据产生重大影响。该法律于1月份通过，将于2018年全面颁布。对于定期处理为欧洲公民提供服务的客户或个人数据的组织，会出现与其在线Web应用程序和操作的技术影响相关的问题。
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。”
提供个性化客户体验的方式远远超过了通过自动电子邮件机器式的向用户发送信息带来的感受。个性化客户体验不仅需要提供商提前了解客户的兴趣、经历以及潜在的意图，并用这些数据来创建一个面向客户多阶段的方案，有效地提升真实感与用户参与度。根据爱尔兰咨询公司埃森哲的数据显示，当公司未能提供相关的个性化体验时，有44%的消费者会表现出沮丧情绪。
数字经济时代，现代商业环境悄然变革，从传统营销到数字化营销再到如今的预测营销，营销手段正在发生天翻地覆的变化。11月15-16日，2018届GMTIC全球营销技术创新峰会在上海举行，带来了一场关于技术和营销的探讨盛会，其中营销科技公司Sizmek中国区总裁郑家强、画龙科技首席执行官宋碧莲以及一面数据首席营销官林圆圆也在会后接受了DT数据侠的专访，阐述了MarTech的智慧。
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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。
在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会上，中国万向控股有限公司副董事长兼执行董事肖风分享了他对AI、数据隐私保护和区块链的独到看法。 肖风认为，随着AI迎来第三次高潮，技术对数据愈发依赖，带来了人们对数据估值的重新发现。 区块链加上加密算法是一对绝配。互联网是“信息机器”，区块链是“事实机器”。区块链加上加密算法将会给AI带来一片新的天地，它们的结合将满足AI对数据的需求，数据隐私会得到保护，数据资产会得到确权，数据共享会得到激励，数据计算会得以开放，数据治理会得以有序。 未来三到五年内，一个去中心化的分布式AI平台或将出现。 以下是肖风在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会上的演讲实录：《AI、数据隐私保护与区块链》。
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
鉴于保护数据隐私的需求，越来越多的分析工具对数据保留策略做调整，过了数据保留期限，数据会自动删除，去履行“运用适当、安全和及时的删除策略” 这个职责，满足法律监管需求
《个人信息保护法》草拟部分中已经规定个人公开的数据不得用于当初公开之初衷之外的目的使用。这意味着对数据产生的目的进行了界定。数据不能被随意使用。
云计算技术的快速发展已经改变了编程学习和技术开发的方式。其中，使用云端开发工具 Cloud Studio 已经成为一种趋势。本文将重点探讨使用 Cloud Studio 进行编程学习和技术开发的优势、挑战和注意事项。
一个科学、合理、适时的国家数据战略,对推动国家发展和提升治理能力具有重要意义。它关乎国家的战略布局和未来发展。
存储资源日益减少 对于大多数人来说，预测未来是非常困难得。但是人们总是喜欢关注未来会发生什么事情。在IT领域，人们同样喜欢关注趋势发展。到了2014年底了。又该对新的一年IT发展趋势进行预测了。所以这是个很难预测的事情，但是还是尽量多了解一下行业发展趋势，以便为那些关注行业发展的网友提供一个好的观看平台。 这似乎是一个让人难以相信的事情，我们运行的磁盘的存储空间不足。但是，在如今，存储空间正面临着挑战却是个事实。随着大数据时代的来临，数据呈现爆炸式的增加。在2013年，全球产生量3.5ZB的数据，到2020
我 非常喜欢使用卡片笔记。其优点明显，例如能显著减轻写作压力。在你面对空白屏幕时，写一篇文章的压力可能会很大，而随时三言两语记录卡片笔记则显得更为轻松。由于笔记以卡片形式存在，可以进行大量重组复用，对于 内容输出来说，非常友好。
随着移动互联网的快速发展，移动设备成为了日常必备品之一，无论是生活使用还是办公应用均会涉及到移动设备。通过移动设备操作形成的数据流都将在互联网中进行传输，因此，移动时代最大的安全入口主要还在于移动设备的安全。
你的数据是很有价值的。即使你不同意，许多组织和团体也会为此付出高昂的代价，而且他们并不都把你的最佳利益放在心上。但你有权管理你的数据。在当今的数字时代，我们通过工作、社交媒体、在线购物或简单地使用智能手机分享的个人数据比以往任何时候都多。但随着分享的增加，数据泄露和身份被盗的风险也增加了。
选自Analytics India 作者：Richa Bhatia 机器之心编译 《欧盟一般数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）是 20 年来数据隐私条例的最重要变化，它将取代《欧盟个人资料保护指令》95/46/EC，并将协调全欧洲的数据隐私法律，为所有欧盟民众保护和授权数据隐私，并将重塑整个地区的数据隐私保护形式。在 GDPR 中，有关「算法公平性」的条款要求所有公司必须对其算法的自动决策进行解释，这意味着目前大量 AI 应用依赖的深度学习算法不
包括阿里巴巴达摩院在内的全球顶级科研机构纷纷对2020年的科技行业做出了预测，过去的一年，大数据和AI行业继续蓬勃发展：
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零售业一直是商业领域中的关键行业，而人工智能（AI）的迅速发展正在彻底改变着零售业的运营方式。本文将探讨人工智能对零售业带来的积极影响以及可能存在的风险，以揭示这种技术革新在零售业发展中的重要性。
2023 年 1 月 18 日，Cybernews 研究团队发现了一个未受保护的 Azure 存储 blob，其中包含大约一百万个文件，这些文件属于跨国公司 Andersen Corporation 的子公司 Renewal by Andersen。 云上近 30 万份文件暴露了该公司客户的家庭地址、联系方式和家庭装修订单，包括来自美国各州的客户家庭的内部和外部照片。最早的文件可以追溯到 2016 年。 Andersen Corporation 是北美最大的门窗制造商，在全球拥有约 12,000 名员工。
如果实施得当，健壮的数据安全策略将保护组织的信息资产免受网络犯罪活动的侵害，它们也可以防范内部威胁和误，这些仍然是导致数据泄露的主要原因之一。 数据安全涉及部署工具和技术，以增强组织对其关键数据所在位置及其使用方式的可见性。 理想情况下，这些工具应该能够应用加密、数据屏蔽和敏感文件编辑等保护措施，并且应该自动报告以简化审计并遵守监管要求。
AI能给教育带来什么实际的价值？AI如何应用在K12教育中？目前AI+教育与传统教育的关系以及目前的发展状况如何？用户最关心的数据隐私该如何保护？
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
本期我们围绕去中心化身份，带来一篇本体创始人李俊发表在 Coinmarketcap 上的署名文章。以较为通俗易通的方式，分享本体在自主主权身份方面的一些观点。
10月9日晚上11时，谷歌在美国纽约召开了秋季新品发布会，如意料之中，谷歌发布了新一代智能手机Pixel 3/Pixel 3 XL、平板Pixel Slate，以及首款带触摸屏的Google Home Hub智能音箱。
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。
其中的逻辑是通过多中心化实现数据的可信管理，利用区块链的可追溯性，相关权限透明的管理以及一些可信的基础设施，最终实现去中心化网络结合分布式网络支持知识协作。
全世界各行各业的公司都在经历着人们所说的数字化转型。也就是说，企业正在采用传统的业务流程，例如招聘、营销、定价和策略，并使用数字技术使其质量提高10倍。
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？
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。
当今云计算时代，计算资源和数据存储已经不再受限于本地设备的硬件和软件限制。云计算技术的发展和普及，使得用户可以通过互联网访问大量的计算资源和存储空间，从而改变了我们对计算和数据的看法。本文将探讨云计算时代对计算和数据处理的影响，并讨论其对社会、经济和技术发展的潜在影响。
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。
随着网络技术的不断发展和应用的广泛，网络安全也日益受到了重视，在网络爬虫和数据采集领域中，经常需要使用代理来进行隐蔽、高效的数据采集工作。
Gartner 近期预测， 2018 年全球安全支出将达到 960 亿美元，将比 2017 年的 890 亿美元增长 8％。 今年 8 月份，Gartner 也曾有过类似预测（2017 年的支出 8
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）：
近期，诸多媒体纷纷报道美国众议众议院议员要求 Facebook 停止开发 Libra，这说明美国内部对于全球化的数字货币还是心存疑虑。
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。
人类是一种群居生物，人与人之间会相互协作和沟通。信息和商品的交换，将不同族群的人们有效的联系起来。人与信息和商品之间便形成了交换网络。可以说交换网络是和人类一同出现，并协同前进。
边缘计算将物联网提升到一个更高的水平——在云的边缘，原始数据实时转化为价值。通过在整个网络中重新分配数据处理工作，它提升了连接节点、端点和其他智能设备的重要性和治理。边缘计算几乎与云计算完全相反，其中数据从分布式网络流入，在集中式数据中心进行处理，结果通常会传输回原始分布式网络以触发操作。但是，长距离传输大量数据会产生相关成本。这些成本可以从财务上衡量，但也可以通过其他关键方式来衡量，例如功率或时间。这就是边缘计算介入的地方。当功率、带宽和延迟真的很重要时，边缘计算可能是答案。与集中式云计算不同，其中数据可能会传播数百英里进行处理，边缘计算支持在感知、创建或驻留数据的同一网络边缘位置处理数据。这意味着处理延迟几乎可以忽略不计，对功率和带宽的要求通常也大大降低。
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我们非常高兴与大家分享我们的新网站 (详情请见：https://datawallet.com )，新网站旨在让Datawallet更容易被用户所理解和接受。我们考虑了各个利益相关者的想法，并会向大家及时更新Datawallet的所有相关资讯。接下来我们来向大家介绍网站的每个不同部分以及未来的计划。
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。
套用茨威格在《砍头皇后》的一句名言开篇：她那时候还太年轻，不知道所有命运赠送的礼物，早已在暗中标好了价格。
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