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？
传统的云服务让我们只能在数据主权和完全托管的体验之间做选择。自带云让你既享受数据主权又享受完全托管的体验。
最近几年，语音技术的普及率激增。然而，伴随着这种增长的是制造语音控制设备的科技公司对语音数据的收集。因此，消费者和企业对语音隐私的担忧越来越大。
许多前沿性的科技创新在融入人类历史后，都促成了大事件。50年前尼尔·阿姆斯特朗在月球上留下的脚印就是其中一件。
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：
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“未来，所有的计算都将是隐私计算。” ——“安全计算教母”宋晓冬 隐私计算对未来中国新兴科技产业发展到底有多重要？在回答这个问题之前，我们先来看看隐私计算在香港的落地案例。 香港科技园具有一个以隐私计算技术为核心的“AI验证平台”，现在已经成为多个香港政府机关和企业正在使用的公共SaaS服务。基于该平台可以在确保数据隐私安全受保护的前提下进行AI能力的验证。在一些招投标场景或是AI大赛中，想要遴选出更优秀的AI，通常的做法是要求各AI提供方描述算法原理，或者视频展示，而无法量化地验证各AI提供方技术上的优劣
题图摄于香港 （转发FATE开源社区的文章） 为了加快数据跨境可信流通体系建设步伐，进一步强化数据跨境流通法律规范，中共中央 国务院近日正式印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《数据20条》），这些政策建议符合中国国情并具备极高可行性。加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士、香港科技大学讲席教授杨强对其中数据跨境可信流通政策进行了相关解读，详情请看下文： 文章来源：高技术司 全球快速迈入数字经济时代，数据成为驱动各国经济发展的关键生产要素，经济价值与战略价值愈发凸显，数据跨境流通
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。
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。
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。
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
治大国若烹小鲜。2月10日，工信部再次面向行业内外公开征求对《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》的意见，进一步彰显了国家对数据安全的重视程度和谨慎小心。前一次意见征集，是2021年9月30日，工信部对《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）（征求意见稿）》公开征求意见，政府部门对行业反馈的意见进行吸收使用后，形成此次征求意见文本，必将较之以往更为精准有效。
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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。
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
美国没有统一的数据安全或隐私领域的监管法律。相反，美国有适用于某些行业和实体的行业性法律，以及每个州有自己独立的法律，这些法律管理每个特定州居民和实体的网络安全和数据泄露义务。目前有一项联邦法案美国众议院正在审议中，即美国数据隐私和保护法案 (“ADPPA”)。值得注意的是，ADPPA 标志着第一个获得两党和两院制支持的联邦隐私法案。如果颁布，它将取代大多数州和地方法律，使其中的任何类似规定无效。
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
争议是伴随着大模型的能力惊艳四座而来的，争议的核心问题在于安全。安全有两个方面，一个是大模型带来的对人类伦理的思考，一个是大模型本身带来的隐私泄漏、数据安全等问题。
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？
企业持续快速将工作负载从数据中心迁移到云上，利用无服务器、容器和机器学习等新技术，以获得效率提升、更好的可伸缩性和更快的部署等收益。
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。
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。
一年一度双11，今年又有什么不同？10月30日，2020腾讯云11.11云上盛惠活动正式上线，视频云直播&云点播作为腾讯云明星产品线，以空前的折扣力度回馈音视频开发者，那到底哪款产品适合我，到底怎么买最划算？话不多说，敲黑板，划重点。 主会场 | 爆品秒杀专区 适合于个人及小型企业初次体验 #腾讯云新用户推荐100GB流量秒杀# 直播100GB流量包 仅需9.9元（日常价25元） 点播100GB流量包 仅需9元（日常价19元） #不限新推荐，超低折扣流量包# 直播流量包6折（含1TB/ 5
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。
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。
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
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……
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
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。
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。
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。
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。
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。
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）。
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
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作者：AI前线 数据里蕴含着价值。在人工智能时代，机器学习尤其深度学习模型的获得需要大量的训练数据作为前提。但是在很多业务场景中，模型的训练数据往往分散在各个不同的业务团队、部门、甚至是不同的公司内的。由于用户隐私，这些数据无法直接使用，形成了所谓的“数据孤岛”。近两年，联邦学习技术 (Federated Learning)迅速发展，为跨团队数据合作，打破“数据孤岛”提供了新的解决思路，并开始从理论研究迈向批量应用的落地阶段。本文系统的介绍了联邦学习的发展历程以及业界情况，并重点介绍了TEG数据平台
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。
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