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1.
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,本文分析了当前可行的图数据隐私攻击与攻击量化算法及其算法原理.针对防御而言,本文总结了简单匿名、图修改、聚类,以及差分隐私四种图数据隐私防御技术;分析了集中与分布两种数据存储场景下,不同类型图数据使用的各类隐私防御算法,以及数据隐私性与可用性度量方法 .最后本文综合已有的研究成果,指出了图数据上隐私保护研究当前存在的问题、面临的挑战,及未来的研究方向. 相似文献
2.
3.
随着空间数据体量的持续增长,空间数据所蕴含的价值巨大.传统的数据感知存储技术和处理分析方法已然不能充分挖掘海量空间数据的价值.因此,空间数据智能,一个专注于海量空间数据的研究与应用的多学科交叉的领域,正扮演着越来越重要的角色.介绍了空间数据智能的概念、空间数据智能领域所面临的技术挑战及空间数据智能的关键技术,同时介绍了空间数据智能在社会生活中的典型应用场景,最后对空间数据智能研究的发展做出了展望. 相似文献
4.
头脑风暴优化算法是一种受人类群体行为启发的新型群智能优化算法。该算法通过模拟人类使用头脑风暴创造性解决问题的行为,在解空间中分析个体分布,并使用变异生成新个体,多次迭代求得最优解,具有较高的鲁棒性和自适应能力。针对头脑风暴优化算法精度较差、易陷入局部最优导致早熟收敛的缺陷,提出了一种多分支混沌变异的头脑风暴优化算法。该算法选取8种混沌映射,设计了一种多分支混沌变异算子。当原始算法陷入局部最优时,使用多分支混沌变异生成新个体,利用多种混沌运动的遍历性、随机性和多样性,扩大了混沌空间的范围,增强了算法全局搜索的能力。对10个经典测试函数的10、20、30维问题进行测试,并与原始头脑风暴优化算法、粒子群优化算法、遗传算法和布谷鸟搜索算法进行对比,实验结果表明,所提出的算法可以有效避免陷入局部最优,具有更高的稳定性和全局搜索能力。 相似文献
5.
近年来,传统磁记录的存储密度增长已经达到极限,为了满足快速增长的数据容量需求,多种新型存储技术不断涌现,其中瓦记录(shingled magnetic recording,SMR)技术已实现商业化,在企业实际应用.由于瓦记录磁盘的叠瓦式结构,磁盘在随机写入时会引起写放大,造成磁盘性能下降.这一问题在部署传统的高可靠存储方案(如RAID5)时会变得更加严重,原因在于校验数据更新频率很高,磁盘内出现大量的随机写请求.研究发现瓦记录内部其实存在具有原位更新能力的“可覆盖写磁道(free track)”,基于“可覆盖写磁道”,提出了一种专门针对瓦记录盘的高可靠数据存储方法——FT-RAID,以替代经典的RAID5方法,实现一种廉价、大容量、高可靠的存储系统.FT-RAID包含两个部分:“可覆盖写磁道映射(FT-mapping)”和“可覆盖写磁道缓冲区(FT-buffer)”.FT-mapping实现了一种瓦记录友好的RAID映射方式,将频繁更新的校验块数据映射至“可覆盖写磁道”;FT-buffer实现了一种瓦记录友好的两层缓冲区结构,上层确保了热数据能够原位更新,下层提高了缓冲区的容量.基于真实企业I/O访问记录的实验结果表明,与传统RAID 5相比,FT-RAID能够减少80.4%的写放大率,显著提高存储系统整体性能. 相似文献
6.
针对赤泥等固体废弃物对环境危害性大且利用率低等问题,以碱激发赤泥-矿渣基地聚物注浆材料为
研究对象,研究了不同掺量的聚羧酸(PA)减水剂、醛酮缩合物(AKC)减水剂和萘系(N)减水剂对材料凝结时间、流动
性及强度等的影响,并通过 XRD、傅里叶红外光谱及 SEM 等设备对减水剂的作用机理进行研究。 结果表明:减水剂增
强了材料的流动性但降低了材料的剪切应力;N 和 PA 减水剂能缩短材料的凝结时间,但 AKC 减水剂会延长材料的凝
结时间;N 和 AKC 减水剂能提高材料的强度,但 PA 减水剂会降低材料的强度;N 减水剂对材料的综合性能提升效果
更加明显,其最优掺量为 0. 7%;减水剂对赤泥-矿渣基地聚物性能提升的作用机理主要是促进地聚合物凝胶的形成。
研究成果为拓展赤泥在工程上的使用途径和效率提供了理论指导。 相似文献
7.
针对加油站销量波动大且非线性特征明显,使用传统时间序列的预测模型无法满足实际预测需求的情况,提出基于遗传算法(GA)和长短记忆神经网络(LSTM)的销量组合预测模型,在原始数据的基础上加入温度、天气、油价、星期、节假日特征进行辅助预测,对文本类数据使用One-hot编码并使用Embedding降维,采用遗传算法求得LSTM模型的最优超参数来提升模型精度。结果显示:该模型精度保持在90%以上且符合大规模预测需求,能够投入实际应用。 相似文献
8.
浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景(如边缘计算)上部署。为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降。首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积核进行卷积运算;第三,使用不同位宽的激活函数将高低频卷积结果量化至相应位宽;最后,混合不同精度的特征图来获得该层卷积结果。实验结果证实了所提方法压缩模型的有效性,在CIFAR-10/100数据集上,将模型压缩至1+8位宽时,该方法可保持准确率指标的下降小于3个百分点;在ImageNet数据集上,使用该方法将ResNet50模型压缩至1+4位宽时,其正确率指标仍高于70%。 相似文献
9.
基于区块链的电子医疗病历可控共享模型 总被引:1,自引:0,他引:1
电子医疗病历共享能够提高医疗诊断的准确性, 促进公共医疗领域的发展. 针对目前普遍存在的不同医院之间病历共享困难、病人无法掌握其病历的使用情况等问题, 本文提出了病人可控、云链协同的病历共享模型. 各级医院组成联盟区块链, 病历数据实行链上、链下混合存储. 病历共享模型利用聚类算法, 改进实用拜占庭共识算法, 使得各节点可以更高效地达成共识. 将基于属性的加密方案与多关键词加密方案结合进行病历加密, 实现了数据可控共享, 病人可自主定义访问策略, 同时用户可以对加密病历进行安全、精确检索. 考虑到用户属性的动态更新, 本文设计了属性更新子协议. 最后评估了模型的安全性和性能, 并分析了模型的优劣势. 相似文献
10.
肿瘤分期是指从病人的电子病历文本中推测肿瘤对应阶段的过程。在电子病历数据中存在类别严重不均衡现象,因此使用深度学习方法进行肿瘤分期具有一定的挑战性。该文提出医学知识增强的多任务学习KEMT(knowledge enhanced multi-task) 模型,将肿瘤分期问题视作面向医疗电子病历的文本分类任务,同时引入医生在人工预测肿瘤分期时参考的医学属性,提出基于医学问题的机器阅读理解任务,对上述两种任务进行联合学习。我们与医疗机构合作构建了真实场景下的肿瘤分期的数据集,实验结果显示,KEMT模型可以将医学知识与神经网络结合起来,预测准确率高于传统的文本分类模型。在数据分布不均衡的条件下,在小样本类别上的准确率提升了4.2个百分点,同时模型也具有一定的解释性。 相似文献