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h****l 2018-07-09
大数据时下的隐保护(二)
本文介绍了学术界和工业界对于用户隐保护的努力成果,其中主要讲到了k-anonymity(k-匿名化),l-diversity(l-多样化),t-closeness 和 ε-differential privacy(差分隐),并对它们的优缺点进行了分析。 数据v.s. 隐 在大数据的时,数据成为了科学研究的基石。我们在享受着推荐算法、语音识别、图 像识别、无人车驾驶等智能的技术带来的便利的同时,数据在背后担任着驱动算法不断 优化迭的角色。在科学研究、产品开发、数据公开的过程中,算法需要收集、使用用 户数据,在这过程中数据就不可避免的暴露在外。历史上就有很多公开的数据暴露了用 户隐的案例。 美国在线(AOL)是一家美国互联服务公司,也是美国最大的互联提供商之一。 在2006 年8 月,为了学术研究,AOL 公开了匿名的搜索记录,其中括65 万个用 户的数据,总共20M 条查询记录。在这些数据中,用户的姓名被替换成了一个个匿名 的ID,但是纽约时报通过这些搜索纪录,找到了ID 匿名为4417749 的用户在真实世界中对应的人。
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