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追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众的生活的方式,国内从业员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。 在最近的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功层出不穷,所有面向个消费者的行业都在加速互联网化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和源、金融相提并论的领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机统一标准,电力集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低服务成本,让客户直接付费息技术服务,极大减少了客户的力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
- Quasi-identifier: 类似邮编、年龄、生日、性别等不是唯一的,但是帮助研究员关联相关数据的标示。- Sensitive attributes: 敏感数据,比如说偏好、薪等等,这些数据是研究员最关心的,所以一般都直接公开。 简单来说,k-anonymity 的目的是保证公开的数据中包含的个息至少k-1 条不 通过其他个息确定出来。也就是公开数据中的任意quasi-identifier 息,相同的 组合都需要出现至少k 次。 举个例子,假设一个公开的数据进行了2-anonymity 保护。如果攻击者想确认一个 (小明)的敏感息(偏好),通过查询他的年龄、邮编和性别,攻击者会发现数 据里至少有两个是有相同的年龄、邮编和性别。这样攻击者就没办法区分这两条数据 到底个是小明了,从而也就保证了小明的隐私不会被泄露。 下面这个表就是2-anonymization 过的息: k-anonymity 的方法主要有两种,一种是删除对应的数据列,用星号(*)代替。另外 一种方法是用概括的方法使之无法区分,比如把年龄这个数字概括成一个年龄段。
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