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。
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。
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。
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。
本文由新秀丽中国IT负责人李德胜投递并参与由数据猿联合上海大数据联盟共同推出的《2024中国数智化转型升级优秀CIO》榜单/奖项评选。
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
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。
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。
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。
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。
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
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.
在当前人工智能领域,大模型的快速发展引起了广泛关注。无论是开源大模型还是闭源大模型,各自都有其独特的优势和劣势。为了更深入地探讨哪一方更具前景,我们将从数据隐私、商业应用以及社区参与三个方向进行详细分析。
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
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。
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。
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。
题图摄于北京长安街 转发一则开源项目消息: VMware近日宣布,将FedLCM(Federation Lifecycle Manager,联邦生命周期管理器)开源项目捐赠给FATE。该项目由VMware中国研发中心的云原生实验室团队开发,是与FATE社区成员充分合作的成果。早在今年8月,FATE已经作为最新孵化级项目加入了LF AI & Data基金会,与基金会的其他项目一道共同推动人工智能和数据开源项目的可持续生态建设。 此次开源捐赠的FedLCM项目旨在简化联邦集群的管理,通过FedLCM的图形化界
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。
在JavaScript中,IIFE(立即调用的函数表达式)是一种常见的模式,用于创建并立即执行一个函数。IIFE 可以用于创建独立的作用域,避免变量污染和命名冲突,并且可以保护函数内的变量不被外部访问。
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。
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
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
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
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……
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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
fabric private data利用SideDB来保存私有数据,相当于在通道之上又提供了一层更细粒度的数据隐私保护机制。本文将介绍fabric private data的引入目的、基本概念与应用场景。
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。
区块链技术具有数据不可篡改的特性,确保了数据的完整性和可靠性。这在金融、供应链等领域具有重要价值,可以降低欺诈风险和提高数据安全性。
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。
在信息技术领域,区块链技术和人工智能(AI)都是备受瞩目的创新。它们各自有着独特的特点和应用领域,但在某些情况下,它们可以相互协作,共同推动IT领域的发展。本文将深入探讨区块链技术与AI的结合,讨论它们如何成为未来的合作伙伴,并为读者提供一些示例和应用案例。
2月20日,北京金融科技产业联盟正式发布《基于区块链技术的数据协作网络金融应用研究》,腾讯云深入参与报告的编写工作。 数据作为数字经济的核心生产要素,在我国推进数字化转型、实现高质量发展过程中发挥着重要战略性作用。但是,当前金融业开展数据协作仍面临数据产权不清晰、要素定价复杂、要素价值易稀释、数据孤岛、用户自主权不可控等痛点。因此,该报告提出基于数据全生命周期流程的数据协作模型及整体系统架构等参考实现,具备数字身份安全可信、用户数据自主可控、数据目录多方共享等特点,并结合典型数据协作实践案例,为金融业进一步
题图摄于延庆妫水河 在最近CNCF举办的首届“Cloud Native + Open Source Virtual Summit China 2020”线上开源峰会上,我们云原生实验室资深研究员彭麟和研发工程师陈家豪向观众介绍了如何通过 Kubeflow 在 Kubernetes 中做联邦学习(FML)以及在Kubernetes中运行FML的经验。 联邦机器学习(FML)是最有前景的机器学习技术之一,可以解决数据竖井问题,加强数据隐私和安全性,允许合作组织创建模型而不泄露数据隐私。FATE是一个开源项目,提
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