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1.
保护电力消费者的数据和隐私对于智能电网来说是至关重要的。纵观全球,目前的智能电网往往趋于关注隐私安全的需要,隐私仅仅作为智能电网的一个特性存在。为了填补隐私保护在智能电网中的空白,同时帮助智能电网工程师分析隐私威胁、选择合适的策略即隐私保护技术最后达到解决智能电网系统开发阶段的隐私问题的目的,描述了相应的方法框架和指导规则,对现有的隐私保护技术进行了详细的总结,讨论了其应用的环境,并阐述了隐私实施过程中面对的潜在挑战。  相似文献
2.
Privacy preserving technologies are likely to become an essential component of adaptive services in pervasive and mobile computing. Although privacy issues have been studied for a long time in computer science as well as in other fields, most studies are focused on the release of data from large repositories. Mobile and pervasive computing pose new challenges, requiring specific formal models for attacks and new privacy preserving techniques. This paper considers a specific pervasive computing scenario, and shows that the application of state-of-the-art techniques for the anonymization of service requests is insufficient to protect the privacy of users. A specific class of attacks, called shadow attacks, is formally defined and a defense technique is proposed. This defense is formally proved to be correct, and its effectiveness is validated by extensive experiments in a simulated environment.  相似文献
3.
协同信息系统为知识共享和再创造需求提供了核心工作环境,但是因为涉及隐私、安全等重要领域,其安全运行成为关系到国家安全和伦理道德的重要研究议题。与来自外部的隐私窃取行为相比,源于内部的威胁行为避开了现有的身份验证机制和访问控制策略,可利用账户权限盗取敏感数据。本文提出一种内部隐私威胁检测模型,该模型在宏观层面利用用户的访问行为以及共享数据的语义标签来抓取用户的访问行为模式;在微观层面提出一种局部访问网络的离散程度值及其差异,用以评估数据集中特定访问行为的异常程度。通过访问行为的随机模拟分析,本文验证了新模型具有较好的预警性能以及非常显著的预测稳定性。  相似文献
4.
机器学习被广泛应用于自动推理、自然语言处理、模式识别、计算机视觉、智能机器人等人工智能领域,成为许多领域研究与技术应用中必不可少的一个工具。然而,机器学习本身存在隐私安全问题,已经引起了越来越多的关注。本文专门针对机器学习中的隐私问题进行了分类和较为详细的介绍,提出了基于攻击对象的隐私威胁分类方式,并清晰地展示了防御技术的研究思路,最后给出了亟待解决的问题和发展方向。  相似文献
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