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。
在这个世界上你最亲密的伙伴是谁?爱人、家人通通都不是,最亲密的伙伴其实是你们的手机。在你每次触控手机时都会产生数据,这些大量的数据都被存储在电信运营商的系统中。这时运营商在想,如何将这些数据“变废为宝”进行变现?这也就有了运用数据产生跨界效应的想法。 电信大数据变现带来的跨界效应 从左至右:Teradata天睿公司大中华区通信及公共行业总经理吴传宇;Teradata天睿公司国际集团通信、媒体及娱乐业卓越中心主管Daniel Rodríguez Sierra;沃达丰荷兰公司商业智能经理Bart Cl
据不完全统计,在近两年的时间内,因违法GDPR而被开出的罚单规模达到了1.26亿美元,其中最大的一张罚单是由法国政府对谷歌开出的5700万欧元的罚单。
在这个世界上你最亲密的伙伴是谁?爱人、家人通通都不是,最亲密的伙伴其实是你们的手机。在你每次触控手机时都会产生数据,这些大量的数据都被存储在电信运营商的系统中。这时运营商在想,如何将这些数据“变废为宝
作者 | 机器学习算法与Python学习 整理 来源 | 网络 终于好起来了?GitHub 的「大动作」会引领一种新风向吗? 不知从何时起,在你首次登录绝大多数网站的时候,都会看到一个覆盖很大面积的提示信息——我们需要使用 cookies,而这需要你的确认。 在访问网站的时候,我们往往不是简单地浏览信息,还需要使用一些简单的个人资料完成与网站的交互。Cookie 是帮助网站保留访问者信息的一种技术,以小型文本文件的格式短期存储于你的智能设备中,很多网站为了辨别用户身份会将个人信息以该形式储存在用户本地终
这一次的泄露的数据不同以往,其信息所属者多是3-20岁的未成年人。具体来说是1998年到2015年出生的儿童的就诊记录。
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。
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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。
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。
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
本文介绍了 Google Play 开发者政策近期的一些重要更新,您也可以通过 线上培训营视频 进行回顾。
EdgeOne作为一款前沿的边缘计算平台,凭借其独特的分布式架构、智能缓存、内容分发、安全防护等功能,为游戏、视频、电商零售、金融等行业提供了高效、安全且用户友好的解决方案。本文将深入浅出地探讨EdgeOne在这些领域的应用场景,聚焦其在解决安全问题、完成防护等方面的实战应用,并附带代码示例以供参考。
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。
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
就在刚结束的HDC2021上,“领航出海高峰论坛”可以说是出海开发者们关注度最高的论坛之一,万众、拂袖游戏、Yalla、Enjoy出海、Morketing、AppsFlyer等知名企业,围绕游戏、直播、电商、社交平台等出海话题分享了各自的收获和经验。
我们都知道,美国是全球人工智能人才的温床,是人才交流最集中的地方。而在众多美国科技公司里,谷歌成为当前最大的 AI 人才雇主。仅次于谷歌的还有微软、IBM、Facebook 等公司,以及国内的百度和腾讯。
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。
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。
作为一款前所未有的商业智能软件,Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI,可让最终用户毫无约束的与数据交互,任意探索数据背后的真正原因,发掘价值,为企业决策找到有效的数据支撑。
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。
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。
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。”
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……
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
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。
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。
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。
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
随着对元宇宙的如此大肆宣传,公众已经充斥着从 MR 和 XR 到 Web 3.0 和 NFT 的新短语和首字母缩略词。如果你感到困惑,这不是你的错——这个行业并没有清晰或一致。
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。
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