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。
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……
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。
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。
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。
近年来,AI 与人类的生活越来越紧密,慢慢变得无处不在。那么提到 AI ,我们会想到什么?小编最先想到的是机器人。早在小学作文中,我就写到 2021 年到处都是机器人,机器人汽车到处飞。结果 2021 年到来,这个想象的场景也没有实现。不过,虽然 2021 年还没有那么高科技,但是 AI 早已经渗透到我们的生活,无处不在,并且 AI 也使我们的生活变得更加丰富和便利。 举个我自己的例子,我原来很喜欢买口红,买口红之前都要试色,后来疫情来了,商场人多地方远,试口红又很不卫生,我就再也不敢试了。但是想买口红不
当前数据已成为数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。党和政府高度重视数据要素市场建设,多份文件提出加快培育数据要素市场、强化高质量数据要素供给、创新数据要素开发利用机制,构建数据基础制度体系,为我国今后一段时期内数据要素化明晰了制度指引,指明了前进方向。
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。
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者:兔子酱 编辑:王思若 多年前,Facebook曾被曝出一个大瓜——2018 年 5 月至 2019 年 9 月期间,不法分子利用 Facebook 的安全漏洞从 5.33 亿人的个人资料中窃取个人信息,包括电话号码、位置、电子邮件地址、生日和婚姻状况。骗子随后在网络犯罪论坛上免费提供了所有个人数据,这引发了2021 年的DPC 调查。 前天,爱尔兰数据隐私机构表示,由于Facebook泄漏了数百万爱尔兰用户的电话号码和其他私人信息,它决定对 Meta 处以 2.6
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。
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。
不论是免费Wi-Fi盗取位置信息,还是儿童智能手表成为窃听工具,都在揭露一个事实:
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。
随着双十一大促的临近,后台收到了许多想要入手家用监控但不知道如何选择的用户私信。关于家用监控我们之前也和大家探讨过,感兴趣的可以查看《家用智能安防系统包括哪几个部分?如何应用?》,那么今天小编就和大家聊聊如何选择智能家用监控系统。
算法可用于评估求职者的情感和性格特征,帮助雇主找到合适人选,但它在克服人类偏见的同时也会造成隐私问题。 人脸识别技术能让我们支付午餐费、解锁手机——它甚至能把我们送进监狱。现在,这项技术还在不断发展:
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):
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。
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
在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。
隧道爬虫IP在保护你的网络隐私和提供安全的数据传输方面起着关键作用。然而,在众多的商家中选择适合自己的并非易事。本文将分享一些关键的考虑因素,帮助你选择适合你的隧道爬虫IP商家。无论你是个人用户还是企业客户,相信这些指南都能帮助你做出明智的选择,确保你的网络连接安全可靠。
最近 Equifax 可谓是站在了风口浪尖上,最大的原因还是自身对于数据的保护不力,而对于监管层面来说,是否有更好的预防措施呢。 欧盟出台的通用数据保护法规(GDPR)将在明年5月正式实施,想象一下,
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
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?
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
数据分析就是像是做饭一样,正所谓“巧妇难为无米之炊”。数据分析的前提就是数据的获取,只有把食材准备好,经过我们的加工,可以呈现出一道色香味俱全的美味菜肴。所以数据获取是整个数据分析的中流砥柱,数据质量的高低直接导致最终的结果是否准确。
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。
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.
综上所述,使用大型分布式系统中的图数据库时需要解决的挑战包括数据分片、数据一致性、节点和网络故障、性能和扩展性、查询优化、安全性和数据隐私,以及开发和维护成本等方面。
据The Information称,Apple的Intelligent Tracking Prevention功能使在线广告商难以将Safari的用户作为目标用户用Cookie来追踪其浏览习惯。
之前在公众号更新了一期【算法备案中落实算法安全主体信息的填写】,很多客户反馈还是不清楚怎么填,本周我结合了之前通过的备案项目,总结了以下几个点,可作为参考
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。
主体信息主要包括:(1)主体基本信息:主体名称、统一社会信用代码、主体类型、注册地、详细地址、网址、月活跃用户量;(2)证件信息:主体证件类型、证件地址、证件有效期;(3)法定代表人信息:法定代表人姓名、证件类型、证件号码;(4)算法安全责任人信息:算法安全责任人姓名、证件类型、证件号码、手机号码、电子邮箱等。同时,企业须严格按照模板要求填写、加盖公章并扫描上传《算法备案承诺书》和《落实算法安全主体责任基本情况》两份文件。
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
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。”
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。
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。
数据作为高价值的“燃料”,为数字经济注入源源不断的新动能,而日渐繁盛的数字经济,也将进一步驱动数据应用和数据安全的发展。
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
数据是人类文明传承的重要媒介,是信息时代的命脉。随着云计算、物联网等信息化技术的快速发展,海量的数据不断涌现,据IDC统计,2018年中国数据量达到了7.6ZB,预计数据量在2018—2025年间将保持30.4%的年平均增长率,并在2025年达到48.6ZB,预计中国将有近10亿互联网用户,其中蕴含的数据价值难以估量。特别是在数字经济时代下,政务信息公开的需求日渐强烈,政府对政务数据的共享和保护也持开放态度。但由于政府部门间数据系统的差异化,导致多部门之间形成若干数据孤岛。数据孤岛的存在严重制约数据价值的释放,如何挖掘数据间潜在联系,发挥数据流动的价值,通过数据共享打通数据壁垒,将成为助推数字化社会发展的必经之路。
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)。
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。
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。
cf-plot 是一套 Python 绘图案例,用于绘制气候研究人员常用的等值线图、矢量图和折线图。制作等值线图的数据可通过cf-python传递给 cf-plot,如下例所示:
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
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。
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