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h****l 2018-07-09
数据时代下隐私护(二)
• 偏斜性攻击(Skewness Attack):假如我们要证在同一类型数据中出现“艾 滋病性”和出现“艾滋病阴性”概率是相同,我们虽然证了diversity,但是 我们泄露隐私可能性。因为l-diversity 并没考虑敏感属性总体分布。 l-diversity 没考虑敏感属性语义,比如说下面例子,我们通过李雷 息从公开数据中关联到了两条息,通过这两条息我们能得出两个结论。第一,李雷 工资相对较低;第二,李雷喜欢买电子电器相关产品。 t-closeness 上面最后一个问题就引出了t-closeness 概念,t-closeness 是为了证在相同quasi-identifier 类型组中,敏感分布情况与整个数据敏感息分布情况接近(close),不超过阈值t。 如果刚才那个数据证了t-closeness 属性,那么通过李雷息查询出来结果 中,工资分布就和整体分布类似,进而很难推断出李雷工资高低。
w****t 2018-07-10
AIOps中金刚
例如某些业务对响应时间敏感,跨地域调度带来较延迟,影响用户体验,这时就需要根据业务情况配置机房之间跨机房流量调度延迟系数,来实现流量优先调度到延迟系数最低机房。 通用框架无法满足需求 部分业务线需要对原策略进行部分重写才能够满足需求。例如,部分业务在流量调度时,需要联动服务降级来满足容量需求,这就需要额外增加服务降级联动逻辑。 那么,就需要运维研发工程师出手来解决这个问题。根据业务线实际情况,对策略和参数进行配置和调优,对通用框架无法满足需求,进行定制化研发,使得单机房故障自愈方案能够实际应用在不同业务线上。 AIOps时代职责和技能变化 运维研发工程师负责基于业务线特征运维研发工作,在传统运维中,是运维自动化实施者,实现了针对业务场景自动化运维实施落地。 在AIOps时代,运维研发工程师承担了AIOps智能化运维解决方案在业务线实施落地职责。他们是AIOps场景实践者,将AIOps解决方案与业务架构特征相结合,实现AIOps在业务线落地。 一方面,他们与运维工程师紧密配合,对业务问题进行深度分析,理解业务特点。
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