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h****l 2018-07-09
大数据时下的隐私护(二)
总结 本文介绍了学术界和工业界对于用户隐私护的努力成果。我们首先介绍 了 k-anonymity,即通过变换隐私数据,证相同特性的用户在数据库出现的次数至 少是k 次。然后,为了防止攻击者通过隐私数据的背景知识推测用户身份,提出使 用l-diversity,证相同特征的用户中,隐私数据相同的个数大于l。除此之外,我们 也讨论了t-closeness。最后我们详细介绍了差分隐私的概念,以及实际应用中应如何 使用差分隐私。 从最开始的k-anonymity, l-diversity , t-closeness 到现在的 ε-差分隐私,都是为了 既证用户的个人隐私,也能对实际应用和研究提供有价值的数据。在大数据的时中, 希望各公司在利用数据提供更好的服务的同时,能护好用户的个人隐私。这是法律的 要求,也是安全行业的追求。我们相信隐私护技术会越来越受到重视,并从学术论 迅速投入工业界实战应用。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,你安心好睡眠
单机房故障诱因众多不可避免 单机房故障诱因众多,详细复盘若干单机房故障发现故障诱因大致可以分为四类: 基础设施故障:物机房故障、网络链路拥塞、流量发基础设施故障等 程序缺陷:程序隐藏bug、程序性能严重退化等 变更故障:测试不充分的程序、配置、数据变更,人工临时介入的误操作等 依赖服务故障:第三方服务故障例如通用的认证服务、支付服务、存储服务、计算服务故障等 单机房故障止损可靠性与效率急需提升 人工处场景下,运维人员通常选择7*24小时值班,接收大量的报警,随时准备在紧急情况下进行响应、决策、操作一系列故障止损动作,尽量挽回服务损失,降低故障影响。 但上述解决方案会面临如下问题: 响应可能不够迅速:例如夜间报警 决策可能不够精确:例如新手OP经验欠缺,误决策 操作可能出现失误:例如止损命令错误输入 “机器人”处场景下,单机房故障自愈程序可独立完成故障感知、决策、执行的完整故障处过程,并及时向运维人员同步故障处状态。运维人员的职责由处向管,最终运维人员在低压力值班中证服务稳定运行。
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