中国移动应用隐私政策研究

近年来,移动应用程序(Applications,APP)的快速发展,所带来的隐私侵害问题受到了广大用户与多国政府的极大关注,为APP建立符合标准的隐私政策已成为必然要求。目前,中国已从个人信息收集使用行为、用户权利保障方式等角度对隐私政策内容提出了相关规范。然而,在实际执行过程中,大量APP的隐私政策还存在着亟待解决的问题。一方面,复杂的应用开发流程为隐私政策内容的编写带来了巨大的挑战。另一方面,企业组织的分权化也使得隐私政策的发布和更新面临着一系列的障碍。为了改善此类问题,对《2019年中国互联网企业100强榜单》中排名前十的企业以及涵盖多种类别的38个APP的隐私政策展开调研,并分析各政策内容中存在的优缺点,最后针对研究过程中发现的各项问题提出相应的改进意见。     

软件定义网络抗拒绝服务攻击的流表溢出防护

针对拒绝服务攻击导致软件定义网络交换机有限的流表空间溢出、正常的网络报文无法被安装流表规则、报文转发时延、丢包等情况，提出了抗拒绝服务攻击的软件定义网络流表溢出防护技术Flood Mitigation，采用基于流表可用空间的限速流规则安装管理，限制出现拒绝服务攻击的交换机端口的流规则最大安装速度和占用的流表空间数量，避免了流表溢出。此外，采用基于可用流表空间的路径选择，在多条转发路径的交换机间均衡流表利用率，避免转发网络报文过程中出现网络新流汇聚导致的再次拒绝服务攻击。实验结果表明，Flood Mitigation在防止交换机流表溢出、避免网络报文丢失、降低控制器资源消耗、确保网络报文转发时延等方面能够有效地缓解拒绝服务攻击的危害。     

傅里叶变换下的粗细双路径图像修复算法

针对传统的粗细双路径图像修复算法在修复图像时提取全局特征能力弱和所修复图像与原图像存在频域差，导致修复的图像全局结构差和存在伪影的问题，提出了傅里叶变换下的粗细双路径图像修复算法。为了改善编码器特征提取能力，设计了具有压缩奖惩机制的编码器来提升网络采集全局信息的能力；在编码器训练时首次引入焦频损失来监督图像的修复，缩小了修复图像与原图像的频域差，提升了算法修复高频成分的能力，改善了修复图像伪影和模糊性。将该算法应用于CelebA数据集，所提的算法修复的图像比基线算法所修复的图像的峰值信噪比（PNSR）、结构相似性（SSIM）等性能分别提高了1.18%～6.14%,0.11%～2.24%，而距离得分（FID）降低了34.58%～38.79%。实验结果表明，所提算法以微小的时间成本获取了较好的性能提升，增强了修复图像的全局结构性和清晰度。