“人工智能+”背景下的数据安全与隐私保护探析

随着大数据和云计算的技术的深入应用，人工智能时代的机器学习和深度学习更需要日益增长的数据，因此数据安全与隐私保护变得更加迫切。本文介绍人工智能的定义以及特征，探究数据安全和隐私保护现状，分析数据安全和隐私保护面临的诸多问题，并提出在人工智能时代对数据安全和隐私保护的措施。     

机器学习中差分隐私的数据共享及发布：技术、应用和挑战

近年来,基于机器学习的数据分析和数据发布技术成为热点研究方向。与传统数据分析技术相比,机器学习的优点是能够精准分析大数据的结构与模式。但是,基于机器学习的数据分析技术的隐私安全问题日益突出,机器学习模型泄漏用户训练集中的隐私信息的事件频频发生,比如成员推断攻击泄漏机器学习中训练的存在与否,成员属性攻击泄漏机器学习模型训练集的隐私属性信息。差分隐私作为传统数据隐私保护的常用技术,正在试图融入机器学习以保护用户隐私安全。然而,对隐私安全、机器学习以及机器学习攻击三种技术的交叉研究较为少见。本文做了以下几个方面的研究:第一,调研分析差分隐私技术的发展历程,包括常见类型的定义、性质以及实现机制等,并举例说明差分隐私的多个实现机制的应用场景。初次之外,还详细讨论了最新的Rényi差分隐私定义和Moment Accountant差分隐私的累加技术。其二,本文详细总结了机器学习领域常见隐私威胁模型定义、隐私安全攻击实例方式以及差分隐私技术对各种隐私安全攻击的抵抗效果。其三,以机器学习较为常见的鉴别模型和生成模型为例,阐述了差分隐私技术如何应用于保护机器学习模型的技术,包括差分隐私的随机梯度扰动(DP-SGD)技术和差分隐私的知识转移(PATE)技术。最后,本文讨论了面向机器学习的差分隐私机制的若干研究方向及问题。     

数据安全审计过程问题控制研究

目前,数据技术在我国的信息化领域应用越来越广泛,社会企业纷纷采用基于数据分析的模型进行业务分析,而数据使用的过程中却存在众多安全和合规风险,因而需要引进数据安全审计,提高企业安全合规水平,健全我国数据合规水平,为我国数据安全发展提供基础的保障。本文主要分析数据安全审计,以及针对数据审计过程中存在的问题的控制研究,具体探讨如何采取有效的措施控制问题。     

高校数据泄露防护技术研究与应用

随着近年来高校信息化建设快速发展,各高校围绕数据标准制定、业务系统数据对接、数据治理、大数据分析开展了一系列工作。数据泄露问题频发,数据安全问题也得到日益关注。本文以数据泄露防护技术为研究对象,介绍了高校面临的数据安全现状,分析对比当前数据泄露防护技术,并结合高校实际环境探索了高校场景下相关技术的应用。     

基于机器学习模型的大数据挖掘优化算法

大数据分析的方法有很多,借助机器学习模型对大数据进行挖掘优化是现今较为有效的方法。基于此,笔者提出基于机器学习模型的大数据挖掘优化算法,以机器学习技术为基础,建立分布式挖掘模型,通过计算数据相异度,完成数据挖掘中心的优化。实验结果表明,本设计算法在总计算量和预测准确度上均胜于传统算法,证明了方法的有效性和实用性。     

基于大数据的机器学习趋势分析

目前,利用大数据系统收集、统计、分析数据,已成为很多行业的惯例。随着大数据库规模的日益扩大,机器学习逐渐引入大数据计算。随着机器学习深度和广度的加深,逐步提升大数据分析计算效率,成为互联网时代下我国计算机未来发展的重要趋势。不可否认,我国当前机器学习还处于起步阶段。笔者基于大数据的现实背景,进一步分析我国机器学习的趋势,为我国经济发展中提供良好助力。     

基于微服务的石油大数据挖掘平台

为推进大数据技术在油田领域的快速融合和应用，提出一种覆盖大数据处理整个生命周期的多功能大数据处理平台。平台融合各类大数据分析框架和机器学习框架，设计面向油田领域，能够支持实时和离线处理的数据挖掘功能。基于Docker容器封装各类计算框架和算法服务，并基于Kubernetes框架完成容器的编排与调度。在系统的架构方式上采用基于微服务的架构方式，将不同技术栈的应用独立分解为单个服务模块，以此来保证业务系统服务的可靠性、可扩展性。这使得企业数据分析人员能够专注于业务数据分析问题，而不必花费大量时间学习框架部署和其他大型数据挖掘技术细节。     

基于大数据下分布式机器学习的策略与原则

随着人工智能的快速发展,分布式机器学习开始成为社会生产建设中重要工具.大数据技术的应用,丰富了分布式机器学习的策略,进一步拓展了应用空间,提高了应用价值.基于此,本文分析了基于大数据下分布式机器学习特点,然后根据分布式机器学习的实际需要,从分配与调度、计算与通信连接等方面进行探讨,围绕着分布式机器学习的基本原则,寻找科学、合理的学习策略.     

基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法研究

为有效检测网络的攻击行为,提出了基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法。首先分析当前网络入侵检测算法,描述了大数据分析技术的网络入侵原理,然后将GRU神经网络与SVM分类算法相结合,最后使用网络入侵检测数据集进行实验。实验结果表明基于GRU-SVM模型的网络入侵检测成功率高于其他模型,网络入侵检测整体效果得到改善,保证...     

基于大数据的水闸安全评价与预测研究

针对传统评价数据源单一、综合性和智能化不高的问题,在水闸安全评价相关理论、方法和应用经验的基础上,引入大数据理论与机器学习技术,协同应用多种水闸运行管理数据,设计了水闸安全评估及预测大数据总体应用框架,阐述了关键技术的实现方法,重点论述了基于大数据的机器学习模型库的建设流程。利用大数据和机器学习技术,建立基于大数据的水闸安全评价与态势预测的智能化应用模型,具有很好的技术支撑和应用价值。     

大数据分析平台建设与应用综述

大数据分析平台是开展大数据处理与分析应用所必需的基础设施。文章基于课题组开展大数据分析平台建设的科研成果与实践经验,结合大型企业实施行业应用项目的切身感受,从大数据分析平台设计、主流热点技术、行业应用案例三个方面进行介绍。文章首先分析了大数据分析平台的主要功能和体系架构,然后介绍了大数据分析平台的关键技术,重点介绍了 Spark技术的体系架构及核心组件,最后介绍了大数据技术在大规模制造业、零售业和智能电网三个领域的应用案例。     

密码学智能化研究进展与分析

人工智能、5G网络技术的迅速发展开启了万物互联的新时代,计算能力的大幅提高使得基于计算困难性理论的传统密码算法受到威胁,数据安全和通讯安全已成为物联网时代亟待解决的首要问题,密码学由此进入智能化时代。新一代智能化密码学包括基于神经网络的智能密码算法和以机器学习为工具的智能密码分析这两大核心技术。前者利用神经网络的非线性特征设计加密过程,提高密文安全性;后者通过明密文数据集训练机器学习模型获得密文特征,提高密文破译效率。文中简要回顾了密码算法的发展历程,论述了密码学智能化常用的机器学习方法,重点梳理了国内外密码算法及密码分析智能化的最新进展,分析了目前密码学智能化的优势与不足,并探讨了未来的研究方向和面临的挑战。     

安全多方计算及其在机器学习中的应用

随着人工智能、大数据等技术的发展,数据采集、数据分析等应用日渐普及,隐私泄露问题越来越严重.数据保护技术的缺乏限制了企业之间数据的互通,导致形成"数据孤岛".安全多方计算(securemultiparty computation,MPC)技术能够在不泄露明文的情况下实现多方参与的数据协同计算,实现安全的数据流通,达到数据"可用不可见".隐私保护机器学习是当前MPC技术最典型也是最受关注的应用与研究领域,MPC技术的应用可以保证在不泄露用户数据隐私和服务商模型参数隐私的情况下进行训练和推理.针对MPC及其在隐私保护机器学习领域的应用进行全面的分析与总结,首先介绍了MPC的安全模型和安全目标;梳理MPC基础技术的发展脉络,包括混淆电路、不经意传输、秘密分享和同态加密;并对MPC基础技术的优缺点进行分析,提出不同技术方案的适用场景;进一步对基于MPC技术实现的隐私保护机器学习方案进行了介绍与分析;最后进行总结和展望.     

从数据全生命周期看数据泄露防护问题

随着大数据分布式计算和分布式存储等新技术的广泛应用,数据分析挖掘、共享交易等新应用场景的出现,导致数据在创造价值、提高政府治理能力的同时,面临数据安全和个人隐私泄露等问题.近年来,数据泄露事件频繁发生,从雅虎公司因黑客入侵导致共30亿用户账号信息被窃取,到京东因内部恶意员工作案致使共50亿条公民信息被泄露,泄露的数据越来越多,造成的影响越来越大,数据安全形势日益严峻.     

基于云计算的大数据分析技术及应用

云计算是现代科技飞速发展的成果,在云计算的基础上,人们完善了对于不同高度的大数据分析和海量信息处理.就大数据和云计算的关系展开分析,从大数据分析技术实现功能的6个方面予以阐述,提出了基于云计算的大数据分析技术的应用方式.旨在提升我国在大数据时代背景下,应用其分析能力处理更为复杂和精密的数据信息,提升其技术能力和应用价值.     

人工智能在电力物联网入侵检测中的应用

以机器学习和大数据分析为特征的新一代人工智能技术,已成为电力企业数字化转型的重要推手.本文基于国网湖南电力在网络安全领域的研究成果,阐述人工智能技术如何应用于电力物联网入侵检测场景的实践,以期为相关研究建设工作提供参考.     

浅谈大数据对信息维护工作的提升

随着数字空间和智能环境的发达,越过大数据海洋蕴藏着无限新价值的新大陆在这一刻也正在继续扩大.大数据意味着要利用所有可以利用的数据,同时要寻找所有数据之间有意义的关系和模式.我们要意识到,大数据是信息资源管理的补充,但不是全部.在引进大数据分析技术时,我们应该重视与原有的信息资源管理团队的融合,以达到最大限度地利用内部资源挖掘信息的价值.信息资源管理从业者需要对大数据分析和应用进行更明确的分类,并将原有的数据管理或商业智能分析等技能加以创新,应用到大数据的信息资源管理中来.大数据时代的来临推动了企业的变革,促进了经济的发展.它不断创造着新价值,带来一些基于数据分析的新商机,一个数据分析产业,一个基于应用数据分析的智能产业将在未来快速成长,一批批新人才也将崭露头角.在这个新的时代,我们不能落后于时代潮流,一方面我们要培养好重视信息的文化,鼓励消费数据,绝不随意扔掉数据;另一方面,大力培养大数据管理和分析人才,正确利用大数据,挖掘有效信息.大数据的信息资源管理,路漫漫其修远兮.     

透过数据看本质细数行业热门应用

随着云计算、大数据和机器学习技术的不断发展,各行各业都开始利用大数据分析技术获得深度的业务洞察.比如金融业利用大数据分析甄别洗钱和欺诈行为,极大程度降低了风险;运输业利用大数据分析优化车辆运行路线,并对车辆进行预测性维护,降本增效成果显著;零售业也在大数据分析的帮助下获得了目标客户的精准画像,最大化提升供应链可视性,有...     

机器学习在故障检测与诊断领域应用综述

机器学习已经成为当前技术发展热点,由于机器学习具有快速处理大量数据、分析提取有效信息等优点,因此在故障检测与诊断技术中受到了越来越多的关注;文章系统介绍了机器学习和故障检测与诊断的概念、分类,深入了解了基于PCA和随机森林的故障检测方法和国内研究现状,以及基于决策树、支持向量机以及神经网络的故障诊断方法和国内外研究现状,其中重点介绍了卷积神经网络和递归神经网络的应用,并对机器学习算法在故障检测与诊断应用前景进行了展望,大数据时代下,机器学习在故障检测和诊断领域有着绝对优势。     

大数据分析在移动网络优化中的应用

随着大数据技术的快速发展,各个行业都开始应用大数据技术来促进自身的发展,大数据分析技术在移动通信网络中也获得了广泛的应用,有效促进了移动通信网络的优化升级。基于此,简单介绍了大数据分析和移动网络的相关概念,探索了大数据分析在移动网络优化中的具体应用,希望能推动大数据分析技术在移动网络优化中的进一步应用,从而推动我国移动网络优化工作的顺利开展。