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《计算机应用与软件》2019,(9)
兴趣点推荐算法收集用户的历史行为记录,根据收集到的记录推测用户偏好,结合用户偏好向用户推荐新的兴趣点。针对传统的兴趣点推荐过程中,用户的隐私信息容易被泄露的问题,利用差分隐私保护机制对用户信息进行保护,防止被恶意攻击。差分隐私保护实现机制主要包括指数机制和拉普拉斯机制,均被使用于地理位置隐私保护算法中。基于差分隐私保护的地理位置隐私保护算法根据数据集中各项记录的相互关系建立位置搜索树;运用指数机制并结合树的结构挑选出经常访问的k项纪录;对这k项记录添加拉普拉斯噪声,发布加噪后的位置搜索树。实验表明,该算法能在推荐效果不变的情况下,有效地保护用户的隐私信息。 相似文献
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为进一步提升白酒企业抵御风险的能力,研究白酒企业内部成本信息泄露风险及防范措施。选择层次分析法多层次、多因素总结了以下6种常见的数据泄露事故:黑客窃取数据、员工失误、员工有意泄露、通信风险、网络诈骗、电邮泄露,统计白酒企业各金融业务风险,提出如下防范措施,从制度、职责、流程、标准、考核5个方面("五位一体"),健全失泄密风险管理体系。企业可参照国家保密部门已经颁布的一系列保守国家秘密的制度,规范企业管理制度,设置权限管理,加强防护工作,从数据源头对邮件进行高强度加密,重视人员的管理也是金融信息防范工作。 相似文献
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随着大数据时代的到来,大量企业采用混合云部署应用系统。针对现有云工作流调度方法未考虑工作流多个任务间隐私保护需求的不足,构建了混合云环境下成本与隐私感知的工作流调度模型,并提出一种相应的云工作流调度算法(CPHC)。该算法可在混合云环境下调度多个云工作流应用,并在满足隐私暴露风险与截止时间约束的前提下,优化执行成本。最后,通过仿真实验说明了所提算法的有效性。 相似文献