同态加密技术及其在云计算隐私保护中的应用

云计算技术的快速发展使得云服务模式具备了广阔的应用空间,这种模式使用户具备了过往无法比拟的计算能力和存储空间等优势。在云服务模式下用户的隐私安全问题是其推广和应用中面临的首要问题,如何在计算数据的过程中既保证数据的隐私性,又保证其可用性是面临的一大难题,同态加密技术作为解决这一问题的关键手段,是近年来国际国内学界的热点问题。本文介绍了云计算隐私安全和同态加密研究进展、同态加密算法的分类、安全理论基础、全同态加密方案的实现技术以及同态加密技术在云计算隐私保护的应用,重点对各类同态加密方案的优缺点进行了介绍和分析,提出了未来的研究方向。     

基于神经网络的机器阅读理解综述

机器阅读理解的目标是使机器理解自然语言文本并能够正确回答与文本相关的问题,由于数据集规模的制约,早期的机器阅读理解方法大多基于人工特征以及传统机器学习方法进行建模.近年来,随着知识库、众包群智的发展,研究者们陆续提出了高质量的大规模数据集,为神经网络模型以及机器阅读理解的发展带来了新的契机.本文对基于神经网络的机器阅读理解相关的最新研究成果进行了详尽的归纳.首先,概述了机器阅读理解的发展历程、问题描述以及评价指标;然后,针对当前最流行的神经阅读理解模型架构,包括嵌入层、编码层、交互层和输出层中所使用的相关技术进行了全面的综述,同时阐述了最新的BERT预训练模型及其优势;之后,本文归纳了近年来机器阅读理解数据集和神经阅读理解模型的研究进展,同时详细比较分析了最具有代表性的数据集以及神经网络模型;最后,本文展望了机器阅读理解研究的挑战和未来的研究方向.