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查询Tags标签： 隐私，共有 41条记录-
区块链内生安全的密码技术
1.区块链安全机理区块链的定义区块链是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。区块链系统…
2022/11/2 23:24:54 人评论 次浏览 -
瑾软信息
更新时间：2022年8月生效时间：2021年8月广州菁宏信息科技有限公司非常注重保护用户（“您”）的个人信息及隐私，我们深知个人信息对您的重要性，并将按照法律法规要求和业界成熟的安全标准，采取相应的安全保护措施来保护您的个人信息。我们希望通 过本隐私政策向您清晰…
2022/9/15 23:18:52 人评论 次浏览 -
数据安全与隐私计算峰会-安全求交集在隐私计算中的发展和应用：学习
数据安全与隐私计算峰会-安全求交集在隐私计算中的发展和应用：学习PSI是安全多方计算中发展较为成熟的技术。定义（1）Alice获取到交集 思考一下：对于两方来说，是一方获取交集？还是两方都获取交集？ （2）可证明安全：证明Alice不能获取除了交集以外的信息 功能分类两…
2022/7/29 6:22:46 人评论 次浏览 -
iBluetooth隐私政策
iBluetooth respects and protects the privacy of all users who use the service. In order to provide you with more accurate and personalized services, iBluetooth will use and disclose your personal information in accordance with the provisions of this P…
2022/3/30 23:24:38 人评论 次浏览 -
差分隐私基础知识-上
差分隐私定义： 假设一个随机函数 M , 使得 M 在任意两个相邻的数据集 D 和 D’(即||D -D||_1 <= 1)上得到任意相同输出集合 S 的概率满足： Pr[M(D) ∈ S] ⩽ exp(ε) * Pr[M(D′) ∈ S] + δ 则称该随机函数 M 满足(ε,δ)-differential privacy，简写为(ε,δ)-DP 这…
2022/2/27 23:26:37 人评论 次浏览 -
Brave vs Google Chrome:哪个浏览器更适合你？
文章目录 界面开源 vs 闭源？功能差异隐私性能安装应该选择什么?翻译自原文谷歌Chrome无疑是 Linux上最好的浏览器之一。无论你在哪个平台上使用它，它为提供了良好的用户体验和功能集。另一方面，Brave作为一个跨平台的、关注隐私的开源选项而广受欢迎。 那么，你应该选…
2022/1/15 23:09:15 人评论 次浏览 -
Brave vs Google Chrome:哪个浏览器更适合你？
文章目录 界面开源 vs 闭源？功能差异隐私性能安装应该选择什么?翻译自原文谷歌Chrome无疑是 Linux上最好的浏览器之一。无论你在哪个平台上使用它，它为提供了良好的用户体验和功能集。另一方面，Brave作为一个跨平台的、关注隐私的开源选项而广受欢迎。 那么，你应该选…
2022/1/15 23:09:15 人评论 次浏览 -
JAVA实现保护用户隐私数据---敏感信息屏蔽工具
JAVA实现保护用户隐私数据—敏感信息屏蔽工具 前言：使用场景例子说明[中文姓名] 只显示第一个汉字，其他隐藏为星号<例子：李**> [身份证号] 前六位，后四位，其他用星号隐藏每位1个星号<例子:451002******1647> [手机号码] 前三位，后四位，其他隐藏<例子…
2022/1/5 20:12:39 人评论 次浏览 -
JAVA实现保护用户隐私数据---敏感信息屏蔽工具
JAVA实现保护用户隐私数据—敏感信息屏蔽工具 前言：使用场景例子说明[中文姓名] 只显示第一个汉字，其他隐藏为星号<例子：李**> [身份证号] 前六位，后四位，其他用星号隐藏每位1个星号<例子:451002******1647> [手机号码] 前三位，后四位，其他隐藏<例子…
2022/1/5 20:12:39 人评论 次浏览 -
【阅读笔记】Inverting Gradients -- How easy is it to break privacy in federated learning?
Inverting Gradients 前言一、论文解析Abstract1 Introduction2 Related Work3 Theoretical Analysis: Recovering Images from their Gradients3.1 Proposition（命题） 4 A Numerical Reconstruction Method5 Single Image Reconstruction from a Single GradientTraine…
2021/12/18 23:27:19 人评论 次浏览 -
【阅读笔记】Inverting Gradients -- How easy is it to break privacy in federated learning?
Inverting Gradients 前言一、论文解析Abstract1 Introduction2 Related Work3 Theoretical Analysis: Recovering Images from their Gradients3.1 Proposition（命题） 4 A Numerical Reconstruction Method5 Single Image Reconstruction from a Single GradientTraine…
2021/12/18 23:27:19 人评论 次浏览 -
DO NOT LET PRIVACY OVERBILL U TILITY: G RADIENT E MBEDDING P ERTURBATION FOR P RIVATE L EARNING
在差分隐私机制中，训练数据模型的隐私泄漏是有界的。然而，对于有意义的隐私参数，当模型包含大量可训练参数时，差异私有模型会显著降低效用。在本文中，我们提出了一种梯度嵌入扰动（GEP）算法，用于训练具有较高精度的差异私有深度模型。具体而言，在每个梯度下降步骤…
2021/12/5 23:47:13 人评论 次浏览 -
DO NOT LET PRIVACY OVERBILL U TILITY: G RADIENT E MBEDDING P ERTURBATION FOR P RIVATE L EARNING
在差分隐私机制中，训练数据模型的隐私泄漏是有界的。然而，对于有意义的隐私参数，当模型包含大量可训练参数时，差异私有模型会显著降低效用。在本文中，我们提出了一种梯度嵌入扰动（GEP）算法，用于训练具有较高精度的差异私有深度模型。具体而言，在每个梯度下降步骤…
2021/12/5 23:47:13 人评论 次浏览 -
隐私政策
我们承诺严格遵守法律法规，遵循以下隐私保护原则，为您提供更加安全、可靠的服务：一、我们可能收集的信息（一）与个人身份无关的信息：当您使用我们的服务时，我们可能收集和汇总诸如用户的来源途径、访问顺序等信息，例如记录使用服务的每个用户的来源途径、浏览器软件…
2021/12/2 6:08:17 人评论 次浏览 -
隐私政策
我们承诺严格遵守法律法规，遵循以下隐私保护原则，为您提供更加安全、可靠的服务：一、我们可能收集的信息（一）与个人身份无关的信息：当您使用我们的服务时，我们可能收集和汇总诸如用户的来源途径、访问顺序等信息，例如记录使用服务的每个用户的来源途径、浏览器软件…
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