在线打马 保护隐私

有些时候,我们会通过网络将拍摄的相片上传至相册、论坛以及微博相册,其中有些相片可能会涉及个人信息,如果隐私被泄露,就不太好了,虽然通过第三方软件可以为图片局部打上马赛克,但是操作又比较麻烦。其实借助网页版本的美图秀秀,可以     

英特尔在线隐私原则

你的隐私非常重要。我们认识到当你选择向我们提供你个人信息的时候,是相信我们能够以一种负责任的方式处理你的个人信息。我们相信这些信息应该只被用在向你提供更好的服务方面。这也是为什么我们需要制订这样一个策略保护你的隐私的原因。下面就是我们的一些原则。搜集什么?总地来说,当你访问我们     

语音聊天无隐私

如今很多同学都热衷于语聊,使用Skype、QQ、UC等软件与网友或异地的同学进行无障碍语音沟通。但相对于文字聊天信息泄露的状况时有发生,不少人都以为语音聊天的安全性要更高,不易被所黑客截获。实则不然,使用“语音监控大师”即可自动对电脑中的语音信息进行监控及录音,而且最重要的是它具有隐藏录音的特性,能够在使用者不知情的情况下进行录音。     

分布式在线社会网络隐私保护机制研究

为基于身份加密(IBE)的分布式在线社会网络,提出了一种基于密钥隐私机构(KPA)和隐私密友(PC)的密钥发布方案,该方案解决了在没有安全通道情况下的安全密钥发布问题。方案中KPA和PC都不能通过效仿网络中的用户获得用户密钥。结果表明该方案高效且适应性强,并能支持大规模的在线社会网络。     

偷窥无门本本隐私加密记

天气越来越热了，死党老张的笔记本电脑似下简称“本本”）最近也频繁死机。这两天，他正计划将本本拿到电脑城做个大检修。不过，由于有了陈老师这个前车之鉴，所以在送检前，老张决定先对自己本本中的某些重要文件进行加密。在网上Google了半天之后，他最终选定了加密软件——《360密盘》。     

信息增值机制下在线医疗隐私保护策略

近年来我国经济水平和人民生活水平飞速发展,医疗水平和医疗技术相继取得了突破。随着“互联网+”对各大领域商业模式创新的不断推动和深化,“互联网+”医疗发展得到了快速推动。机器学习、数据挖掘等数据处理技术不断发展,在线医疗过程中用户个人医疗隐私数据泄露风险引起了广大研究者的关注。考虑信息的可推断性,采用贴现机制以描述博弈不同阶段间用户隐私信息价值的变化;结合在线医疗隐私保护动机领域研究现状,通过博弈分析以从隐私保护动机层面探究如何调动博弈双方主体的积极性。针对用户有强意愿继续使用在线医疗平台、间断性提供隐私的博弈特征,采用重复博弈方法以更好地刻画用户与在线医疗平台之间的博弈过程。得出博弈双方主体的倾向变化规律,分析不同模型参数条件下博弈模型的混合策略纳什均衡及随着博弈阶段的进行双方博弈策略的变化趋势,给出当参数满足 2(c_p-c_n)≥l_p(p_n-p_p)时,用户开始由选择“同意共享隐私数据”转为选择“拒绝共享隐私数据”的重复博弈阶段,并通过仿真实验对上述结论进行了验证。基于以上结论,分别从在线医疗平台视角和用户视角,针对在线医疗过程中如何从博弈双方隐私保护动机层面实现隐私保护给出了可行的政策性建议。     

在线社交应用中隐私驱动的访问控制研究

随着互联网的发展,在线社交应用在人们的生活中越发显得重要。用户在自己的社交应用上发布消息促进与他人交流的同时也产生了隐私暴露的隐患。针对用户无法有效管理自己发布消息的问题,提出了一种保护隐私的访问控制机制：首先,标注模块对用户发布的消息自动的进行语义分析,然后访问控制模块对内容的敏感度进行评估,并根据用户的隐私需求对可能访问该消息的用户进行分类,最后对消息进行相应的处理并发送给请求者,该方法有效地保护了用户的隐私信息。     

三大主流IM软件，交流无隐私

QQ、飞信、Skype这三款即时通讯软件都是各自领域中的No 1。但所谓树大招风，它们也成为了黑客的关注目标，通过适当的方法．可以轻而易举地全程截获这些聊天软件的通讯记录。     

隐私不隐私

最近在办公室最火红的话题就是你的有没有马赛克?传给我看看或是听说还有某姓女星,照片明天就会公布出来了!说到这里,相信你们都知道我在说什么事。轰动华人的照片事件,再一次将人性里渴望偷窥及八卦的天性彰显无疑。透过网络无远弗届的超级功能,我们得到了消息通讯的便利,但同时也领略到坏事传千里的威力。     

一种新的在线社交网络的隐私保护方案

针对用户数据隐私容易被截取的问题,提出了一种新的用户在线社交网络隐私保护方案.传统解决方案依赖于公共密钥基础设施或传统密钥分布技术,而新的方案则充分利用朋友和用户的私有属性熵之间的信任.通过重新构建密码模块建立安全协议,对在线社交网络提供安全信息服务、安全信息匹配和安全通信三种服务,最终使用户能够安全地存储自己的私有数据,并建立一个会话密钥的安全通信.     

差分隐私的隐私观与隐私目标

为了解决差分隐私中“隐私目标”难以理解的问题,研究差分隐私在多个领域中存在的隐私争议。从数据相关性场景的具体示例展开,研究学者对差分隐私保护目标的不同观点。当数据集中的记录具有相关性时,敌手能利用记录间相关性从差分隐私机制中准确推理用户的某些敏感信息。这种现象是否违反隐私保护,引起学者的长期讨论。借助法学领域的研究,调研计算机领域两种主流隐私理论对隐私定义的影响。限制访问个人信息理论强调阻止他人获取个人的敏感信息。该理论认为隐私机制应当阻止敌手通过获取用户的真实信息。对个人信息的控制理论则强调个人向他人传达有关自身信息的权利。该理论认为因他人分享数据的相关性,个人的信息泄露不应该被视为隐私泄露。分析计算机科学、社会科学、伦理道德以及人机交互领域中学者对于隐私概念的不同理解而对差分隐私产生的争议。从多学科视角分析差分隐私的隐私观,帮助读者正确认识差分隐私的隐私观与隐私目标,并增进读者对“隐私”的理解。     

移动边缘计算中隐私感知的在线任务卸载机制

移动边缘计算是一种新型的计算范式,它将云计算能力从集中式云分布到网络边缘,可有效解决云计算实时性低及移动终端计算能力不足等问题。但由于用户移动的不确定性以及边缘服务器的覆盖范围的有限性,使得实现高效率的任务卸载面临挑战,并且现有可用性优先的任务卸载算法容易造成用户轨迹隐私泄露。针对上述问题,本文考虑了迁移成本、轨迹隐私与可用性三者之间的矛盾关系,基于信息论提出一种高可用性的在线隐私感知任务卸载机制。首先,基于真实轨迹与发布轨迹之间的互信息量化轨迹隐私泄露程度,并将该任务卸载问题转换为多目标优化问题;然后,进一步提出一种基于马尔可夫链的任务卸载方案来求解该优化问题;最后,在多约束场景下设计了面向设备端的轻量级在线任务卸载算法,解决了在迁移成本约束下轨迹隐私与感知时延的加权平衡问题,以及迁移成本与感知时延双重约束下的轨迹隐私泄露最小化问题。实验结果表明,本文提出的隐私感知任务卸载方案在不同约束场景下的安全性均优于其他方案,能以较低的感知时延实现轨迹隐私保护,适用于资源受限的移动设备进行快速决策与卸载。     

车载自组网无证书条件隐私保护认证方案

车载自组网（VANET）在共享交通数据、提升行车效率、减少交通事故等方面具有明显优势,对智能交通系统的构建至关重要。与此同时,车与车之间、车与基础设施之间的安全通信,车辆的隐私保护（如身份隐私、位置隐私）,交通消息的高效认证等问题亟待解决。为了实现安全性和效率的平衡,首先,分析并证明最近提出的方案——条件隐私保护无证书聚合签名方案（CPP-CLAS）不能抵抗公钥替换攻击;其次,在此基础上提出一种新型VANET无证书条件隐私保护认证方案,方案中的车辆在申请部分私钥时不依赖安全信道,并采用聚合认证和批量认证技术批量验证签名;最后,在随机预言机模型下证明了所提方案具有不可伪造性。性能分析表明,与同类型方案相比,所提方案在没有增加验证开销的基础上,将签名阶段的计算效率至少提升了66.76%,通信带宽需求至少降低了16.67%,验证了该方案更加适用于资源受限的VANET。     

VANET中隐私保护的无证书聚合签名方案

车载自组织网络(VANET)普遍存在通信数据易被攻击和计算效率低等问题。为此,以无证书公钥密码体制和聚合签名为基础,提出一种隐私保护的无证书聚合签名方案。签名方案在随机预言模型下抵抗2种不同类型的敌手攻击,以在适应性选择消息攻击下证明通信消息的不可伪造性,车辆节点根据可信机构生成的伪身份进行通信来实现用户通信的可追踪性和匿名性,并在双线性对运算的基础上通过聚合签名支持多个消息的聚合验证。仿真结果表明,与同类无证书聚合签名方案相比,该方案在车流量较大路段具有较高的通信效率,可实现城市道路VANET通信过程中的车辆用户隐私信息保护。     

隐私上网和网上隐私

“隐私”是舶来品 什么是“隐私”?按照目前公认的说法,“隐私”就是“不想告诉别人,或者不想公开的个人的私事。”尽管人类对隐私权的关注已有不短的历史,可真正把保护个人隐私提上议事日程,并明确落实在法律上,还是20世纪70年代初的事。 我们过去很少关注个人的“隐私”,原因也很简单:因为我们的传统首先是关注“国事”,其次是“家事”,最后才是“个人私事”,而且不少人还把隐私这个词和“亏心事”联系在一起。正因为如此,我们才能看到这种非常普遍的现象:父母可以理所当然地看孩子的日记;夫妻之间可以理直气壮地听对方打电话;在同     

隐私

现代社会越来越注重个人，注重个人的权利，隐私的周题也就提到了议事日程上。这会通过口口相传的方式传播隐私，波传不会大广，而随着清算技术、尤其是互联用和数据库软件的发展，使搜集、整理、分折和传播个人隐私比以往任何时候都容易得多。隐私的同题就成了互联网带来的最大困扰之一。按照字典的说法，所谓“隐私”就是”不愿告人，或者不愿公开的个人的私事。”尽管有的学者把人类对隐私权的关注，追溯到古希腊和古代中国，还从1361年英国的法律案件中找到了有关保护隐私的记载。可是，真正开始把保护个人的隐私提上议事日程、并且明确…     

无逆矩阵在线序列极限学习机

无逆矩阵极限学习机只能以批量学习方式进行训练,将其拓展为无逆矩阵在线学习版本,提出了无逆矩阵在线序列极限学习机算法(IOS-ELM)。所提算法增加训练样本时,利用Sherman Morrison Woodbury公式对新增样本数据后的模型进行更新,直接计算出新增隐含层输出权重,避免对已经分析过的训练样本的输出权重进行重复计算。给出了所提IOS-ELM算法的详细推导过程。在不同类型和大小的数据集上的实验结果表明,所提IOS-ELM算法非常适合在线方式逐步生成的数据集,在快速学习和性能方面都有很好的表现。     

车联网中具有强隐私保护的无证书签名方案

针对车联网（IoV）通信安全难以保证和车辆私钥频繁更新导致的开销大的问题,首先,证明了现有的无证书聚合签名方案无法同时抵抗公钥替换攻击和恶意密钥生成中心（KGC）攻击;其次,提出了一种适用于IoV且具有强隐私保护的无证书聚合签名方案。所提方案通过引入假名身份来实现车辆的身份隐藏,同时实现可信中心对可疑车辆的事后追查。此外,在所提方案中,车辆的假名身份和公钥可随着区域的变化而动态更新,这样既可以保证车辆的轨迹不被泄露又可以有效避免私钥频繁更新带来的通信和存储开销。在随机预言模型下,在基于椭圆曲线离散对数（ECDL）问题的假设下,证明了所提方案具有认证性和完整性,且满足匿名性、可追踪性和强隐私保护性。所提方案还采用聚合签名技术实现车辆签名的聚合验证,从而降低了验证签名时的计算开销。性能分析表明,当聚合签名所包含的签名数量为100时,与同类型方案相比,所提方案传输聚合签名的通信开销至少减少了约21.4%。