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h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
如果攻击者想确认一个人 (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 据里至少有两个人是有相同的年龄、邮编和性别。这样攻击者就没办区分这两条数据 到底哪个是小明了,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 一种是用概括的使之无区分,比如把年龄这个数字概括成一个年龄段。对于邮编这样的数据,如果删除所有邮编,研究人员会失去很多有意义的息,所以可以选 择删除最后一位数字。 从这个表中,即使我们知道小明是男性、24 岁、邮编是100083,却仍然无知道小 明的偏好。而研究人员依然可以根据这些数据统计出一些有意义的结果,这样既兼 顾了个人的隐私,又能为研究提供有效的数据。 k-anonymity 能保证以下点: 攻击者无知道某个人是否在公开的数据中2. 给定一个人,攻击者无确认他是否有某项敏感属性3.
沙****杀 2018-07-09
如何在预测模块中添加新评估器?
简介 评估器通过应用预训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前车辆的原始息)以获得模型输出。 添加评估器的步骤 按照下面的步骤添加名称为NewEvaluator的评估器: 在proto中添加一个字段 声明一个从Evaluator类继承的类NewEvaluator 实现类NewEvaluator 更新预测配置 更新评估器管理 下面让我们用上面的来添加新的评估器。 一、声明一个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下新建文件new_evaluator.h。
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