机器学习中的隐私攻击与防御

大数据时代丰富的信息来源促进了机器学习技术的蓬勃发展,然而机器学习模型的训练集在数据采集、模型训练等各个环节中存在的隐私泄露风险,为人工智能环境下的数据管理提出了重大挑战.传统数据管理中的隐私保护方法无法满足机器学习中多个环节、多种场景下的隐私保护要求.分析并展望了机器学习技术中隐私攻击与防御的研究进展和趋势.首先介绍了机器学习中隐私泄露的场景和隐私攻击的敌手模型,并根据攻击者策略分类梳理了机器学习中隐私攻击的最新研究;介绍了当前机器学习隐私保护的主流基础技术,进一步分析了各技术在保护机器学习训练集隐私时面临的关键问题,重点分类总结了5种防御策略以及具体防御机制;最后展望了机器学习技术中隐私防御机制的未来方向和挑战.     

水利工程中钢板桩围堰施工工艺

在水利工程施工中,所面临的施工条件往往比较复杂甚至于恶劣,例如,在施工中地形通常非常复杂,在地势上存在着很多的不同情况。在水电站施工中存在的施工问题非常多样,其中地形和地势问题非常常见,对施工进度和施工质量有着很大的影响。因此,施工技术人员在施工技术方面进行了不断改进,在施工中对施工技术进行了比较研究,推出了钢板桩围堰技术更好的解决了施工中存在的问题,这种技术在运用以后施工的效果非常好,同时更好的保证了施工质量。钢板桩围堰施工技术在施工的时候能够以混合填充方式来进行砂土的填筑;在施工过程中能够更好的利用钢板来进行围堰施工,因此,在施工中能够确保施工工期,确保施工进度做到准时完工。在水利工程施工中,对钢板桩围堰施工工艺进行必要的分析,能够使施工安全措施方面得到更好保证,并且能够提高施工技术水平。只有使更多的施工技术人员了解并掌握钢板桩围堰技术,才能使之被广泛的运用到水利施工中去,提高水利施工质量。