公共文化服务平台

搜索到6197篇“ 隐私保护算法“的相关文章

基于区块链技术的数字化档案信息隐私保护算法: 2025年; 针对目前基于区块链技术的档案隐私保护算法存在保护效果不佳、操作时间长等问题,提出了基于区块链技术的数字化档案信息隐私保护算法。首先,将区块链技术应用于数字化档案信息隐私保护,数据拥有者使用对称加密算法对数字化档案信息实施加密,并将其上传至私有链;同时,生成数字化档案信息的安全索引,将其上传至联盟链;数据使用者生成待查询关键字查询门限,发送至私有链,在私有链上获取查询结果并发送至联盟链,联盟链与私有链合作,验证查询结果的正确性,若正确,则联盟链将转换后的加密数据发送给数据使用者。实验结果表明,所提方法的数字化档案信息隐私保护算法隐私保护效果佳、实际应用效果好。; 王新尧彭飞; 关键词：数字化档案信息隐私保护算法对称加密算法

抗攻击的联邦学习隐私保护算法: 2025年; 联邦学习作为新兴的分布式学习框架,允许多个客户端在不共享原始数据的情况下共同进行全局模型的训练,从而有效保护了数据隐私。然而,传统联邦学习仍然存在潜在的安全隐患,容易受到中毒攻击和推理攻击的威胁。因此,为了提高联邦学习的安全性和模型性能,需要准确地识别恶意客户端的行为,同时采用梯度加噪的方法来避免攻击者通过监控梯度信息来获取客户端的数据。结合恶意客户端检测机制和本地差分隐私技术提出了一种鲁棒的联邦学习框架。该算法首先利用梯度相似性来判断和识别潜在的恶意客户端,减小对模型训练任务产生的不良影响;其次,根据不同查询的敏感性以及用户的个体隐私需求,设计一种基于动态隐私预算的本地差分隐私算法,旨在平衡隐私保护和数据质量之间的权衡。在MNIST、CIFAR-10和MR文本分类数据集上的实验结果表明,与3种基准算法相比,该算法在准确性方面针对sP类客户端平均提高了3百分点,实现了联邦学习中更高的安全性水平,显著提升了模型性能。; 吴若岚陈玉玲豆慧张洋文龙钟; 关键词：隐私保护

基于深度学习的动态差分隐私保护算法: 2024年; 深度学习中使用的训练的数据集中可能存在一些用户的敏感信息,在模型训练过程中,这些敏感信息将会隐含地存在于模型参数中,从而存在隐私泄露的风险。本文在AdamP优化器的基础上引入高斯机制的差分隐私,提出了一种基于一次幂函数的动态隐私预算分配算法来更合理地分配差分隐私的隐私预算,即DP-AdamP,以更好地平衡隐私性和模型准确性。实验结果表明,本文的DP-AdamP算法相比于传统的DP-SGD算法,在相同隐私预算下具有更好的准确性,低隐私预算情况下高出约7.7%,高隐私预算情况下高出约3.9%,并且针对更具有实际意义的低隐私预算的情况进行单独实验,进一步验证了DP-AdamP算法的有效性。; 何佳阳

一种基于停留点和位置语义的隐私保护算法: 2024年; 目前的隐私保护算法尚未充分考虑位置的语义信息,这极大影响了个人隐私安全.针对该问题,提出一种基于停留点和位置语义的TPSS算法来保护用户的真实位置数据,切断隐私信息泄露的源头.首先过滤掉异常位置并提取出具有代表性的停留位置点,从而有效降低数据处理量,缓解服务器的性能瓶颈.然后通过地理信息和中文维基百科语料库预训练Word2Vec词向量模型,计算出位置间的语义相似度.再利用多属性决策模型评估各位置在地理距离、位置语义和服务请求概率方面的表现以生成安全匿名集.最后,为停留点轨迹添加基于指数分布的噪声以进一步混淆真实数据.实验结果证明,该算法有效提高了位置语义的使用效果,在位置熵、语义、轨迹相似度等方面具有竞争力.; 陆佳瑜张琳雷诚王汝传; 关键词：位置隐私多属性决策

基于动态学习率边界的隐私保护算法: 2024年; 深度学习优化算法在对数据进行训练时容易导致隐私泄露,卷积神经网络在进行隐私计算时会因为计算每个样本的梯度而带来巨大的内存开销,针对以上问题,提出一种结合混合重影剪裁的差分隐私动态学习率边界算法.将AdaBound优化算法与差分隐私相结合,缓解了算法在训练时的极端学习率和不稳定现象,减少了在反向传播过程中因为加入噪声而对模型收敛速度产生的影响.在卷积层上使用混合重影剪裁,简化了更新中对于梯度的直接计算所带来的开销成本,可以有效地训练差分隐私模型.最后,通过仿真实验,与其他经典的差分隐私算法进行对比,实验表明,算法实现了在相同隐私预算下更高的准确率,具有更优的性能,对模型的隐私保护效果更好.; 钱振; 关键词：图像分类自适应算法

多级敏感区域室内定位中的隐私保护算法: 2024年; 随着城市智能化发展,室内定位技术已成为各类位置服务的重要应用基础。在一些室内应用场景中,服务器端需要在保护用户位置隐私的前提下,完成特定区域的用户访问统计。为此,提出了一种基于布隆过滤器和Paillier同态加密的多级敏感区域室内定位算法,旨在保护用户位置隐私的同时服务器能判断用户是否进入特定区域。算法根据区域的类别或敏感级别对室内进行划分,利用Paillier算法对服务器端和用户端的数据进行加密,设计了一种改进的基于布隆过滤器的算法在密文域完成用户位置的判定,减少了加密运算带来的巨大通信开销与计算开销。在公共数据集上的实验结果表明,与已有的空间布隆过滤器算法相比,提出的哈希数组合并算法在同样的通信和计算开销时具有更低的误判率,也可扩展至其他应用中实现多类数据集的编码。; 宋威燃黄芯怡乐燕芬; 关键词：位置隐私布隆过滤器误判率

基于密文域敏感信息表征的隐私保护算法: 2024年; 网络中提供身份信息的网络资源容易导致个人身份数据的泄露,为了保障身份信息安全,需要进行信息隐私保护设计,提出一种基于密文域敏感信息表征的隐私保护算法.采用双线性映射编码技术构建表征个人隐私信息的比特序列信息模型,提取比特序列信息的信息熵特征量,在密文域中对提取的特征量进行混沌加密设计.设计隐私保护敏感信息的密钥构造方案,运用到数字签名中,对每组信息进行分块加密和身份认证,实现隐私保护设计.仿真结果表明,采用该算法进行隐私保护,对用户敏感信息加密后的抗攻击性能较好,模型的可信度较高,具有较好的隐私保护能力.; 董冰; 关键词：隐私保护敏感信息数据加密

基于密文KNN检索的室内定位隐私保护算法被引量：2: 2024年; 在定位请求服务中,如何保护用户的位置隐私和位置服务提供商(Localization service provider,LSP)的数据隐私是关系到WiFi指纹定位应用的一个具有挑战性的问题。基于密文域的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)检索,本文提出了一种适用于三方的定位隐私保护算法,能有效提升对LSP指纹信息隐私的保护强度并降低计算开销。服务器和用户分别完成对指纹信息和定位请求的加密,而第三方则基于加密指纹库和加密定位请求,在隐私状态下完成对用户的位置估计。所提算法把各参考点的位置信息随机嵌入指纹,可避免恶意用户获取各参考点的具体位置;进一步利用布隆滤波器在隐藏接入点信息的情况下,第三方可完成参考点的在线匹配,实现对用户隐私状态下的粗定位,可与定位算法结合降低计算开销。在公共数据集和实验室数据集中,对两种算法的安全、开销和定位性能进行了全面的评估。与同类加密算法比较,在不降低定位精度的情况下,进一步增强了对数据隐私的保护。; 欧锦添乐燕芬施伟斌; 关键词：隐私保护 WIFI

一种基于轮廓稀疏对抗的视频步态隐私保护算法被引量：1: 2024年; 深度网络模型可以从视频步态序列中获取人体步态生物特征并识别人物身份,造成严重的隐私泄露安全威胁。现有方法一般通过对视频画面中的人体进行模糊、变形等处理来保护隐私,这些方法可以在一定程度上改变人体外观,但很难改变人物行走姿态,难以逃避深度网络模型的识别,且这种处理往往伴随着对视频质量的严重破坏,降低了视频的视觉可用性。针对该问题,文章提出一种基于轮廓稀疏对抗的视频步态隐私保护算法,通过对步态识别模型的对抗攻击来计算画面中人体轮廓周围的有效修改位置。与传统方法相比,在具有相同隐私保护能力的情况下,该算法减少了对画面的修改,在隐私安全性和视觉可用性上达到了较好的均衡。该算法在公开步态数据库CASIA-B和OUMVLP上对4种步态识别模型进行测试,通过与不同步态隐私保护方法对比,验证了该算法在步态隐私保护上的有效性和可用性。; 许可李嘉怡蒋兴浩孙锬锋; 关键词：步态识别

电力物联网载波通信节点数据聚合隐私保护算法被引量：2: 2024年; 电力物联网对通信数据的处理必须遵循隐私连接协议,为保障电力载波通信效果,维护数据的隐私性,提出电力物联网载波通信节点数据聚合隐私保护算法。在电力物联网载波通信平台中,定义完整的聚合映射表达式,完成对载波通信节点数据的聚合处理。按照隐私加密协议,求解多维聚合向量与审计参数,保证电力物联网主机能对通信数据进行编码处理,实现电力物联网载波通信节点数据聚合隐私保护算法的设计。实验结果表明,在所提算法作用下,数据链路聚合长度最大值达到了9.4×10^(8)bit,且物联网主机对于通信数据的处理完全遵循隐私连接协议,能够实现高水平的电力载波通信。; 郎嘉忆徐强张伟严文昊朱克; 关键词：电力物联网数据聚合隐私保护 ARM微处理器

加载更多 ∨

相关作者

用户反馈

相关作者

用户登录

用户反馈