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易买网项目正在进行优化和改进，旨在提升用户体验和业务效率。团队积极探索新的技术方案，以增强平台的稳定性和可扩展性。同时，项目也注重数据安全和隐私保护，确保用户信息的安全可靠。

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简介：
该系统核心在于提供会员购买商品以及管理员后台管理这两大基础功能。具体而言，会员可以进行用户注册、登录、购物车管理、个人资料的管理以及个人订单的查询，并能通过留言系统进行交流。与此同时，管理员则具备修改个人资料、管理用户信息、管理商品信息、处理订单以及维护留言薄等权限，从而全面掌控运营全局。

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  • 保护隐藏进程的安全性
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    本文章探讨了隐藏进程的概念及其在网络安全中的重要性，并提出了一系列增强其安全性的策略和方法。 隐藏进程保护进程意味着通过不让系统用户察觉的方式来保障某个进程的安全性和隐私性。这样做可以防止恶意软件或未经授权的访问对特定程序造成干扰或破坏。
     
  • 边缘计算的安全和隐私保护
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    边缘计算的安全和隐私保护是指在数据处理靠近数据源的位置（即“边缘”）采取措施保障信息安全与用户隐私的技术研究领域。 在中科院计算所主办的CCF龙星课程“边缘计算”上，主讲老师施巍松教授邀请了一位安全方面的专家来介绍边缘计算下的安全和隐私保护的相关内容。
     
  • MySQL备份和恢复技巧详解：增强数据库的安全性和稳定性
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    本教程深入讲解了MySQL数据库的备份与恢复技术，旨在帮助用户有效提高数据安全性和系统稳定性。通过学习各种实用技巧，读者能够更好地管理其数据库资源并确保业务连续性。 本段落介绍了几种常用的MySQL备份与恢复方法，确保数据的安全性和完整性。主要包括物理备份、逻辑备份、增量备份以及分布式备份的方法及其具体的实施步骤。每种备份方法都有相应的恢复策略和注意事项。通过学习这些方法并进行实践操作，可以帮助数据库管理人员提高数据管理和应急响应能力。 适合人群：数据库管理者、系统运维工程师及数据库初学者。 使用场景及目标：适用于各种规模的企业，在遇到服务器故障或其他突发事件时能够快速有效地恢复数据库数据，保证业务连续性。 其他说明：文中提供的多种备份方案可以相互补充，形成一套全面的数据保护机制。在实际操作中可以根据实际情况选择合适的策略组合来实施。同时需要注意的是，在进行任何操作前后都务必先对现有数据库进行备份以防止出现不可逆的错误。
     
  • 数据安全与隐私保护的大数据技术.ppt
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    本PPT深入探讨了大数据时代下数据安全和用户隐私面临的挑战，并介绍了先进的技术和策略来保障信息安全。 1. 大数据安全 2. 隐私及其保护 3. 信息安全技术
     
  • Chat-E2EE：无需注册即可私密聊天的平台。您可以在不透露真实身份的情况下进行匿名交流，确保最终用户的隐私安全，任何...
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    Chat-E2EE是一款注重用户隐私保护的即时通讯工具，支持端到端加密技术，允许匿名聊天，无须注册账号，保障了用户的私密性和安全性。 聊天e2ee 该项目仍处于开发阶段。 工作原型：该应用程序将允许两个相互同意的用户在端到端加密环境中进行聊天。应用本身不会跟踪您或向您询问任何信息，数据仅由您拥有，并且仅限于聊天时使用。您的私钥是在设备上生成的，永远不会离开设备。这不能替代您通常使用的聊天工具。 特征： - 没有登录/签名功能：用户无法通过此应用程序验证自己的身份。 - 数据不会存储在任何远程服务器上；加密的数据只会转发给其他用户，在传输过程中任何人也无法解密该数据。 - 安全的图像共享。重要信息：目前，图像共享功能不完整！ 图像会暂时存储到服务器。 没有历史记录，即一旦关闭聊天窗口后，消息将无法恢复（但是可以在内存中找到加密的消息）。
     
  • 信息安全技术 个人隐私保护规范.pdf
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    《信息安全技术 个人隐私保护规范》是一份详细指导如何在数字环境中保护个人信息安全的标准文件，为组织和个人提供实用建议和操作指南。 《信息安全技术 个人信息安全规范》是一份重要的文件，旨在保护个人隐私和数据安全。它详细规定了如何收集、使用、存储及传输个人信息，并提出了相应的管理措施和技术手段以确保信息的安全性与合规性。此文档对于企业和组织在处理用户数据时具有指导意义，有助于构建更加可靠的信息安全保障体系。
     
  • 关于联邦学习的安全性和隐私保护的研究综述
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    本文综述了联邦学习领域的安全性和隐私保护研究进展，探讨了现有技术、挑战及未来发展方向。 数据孤岛以及在模型训练和应用过程中出现的隐私泄露问题是当前阻碍人工智能技术发展的主要障碍。联邦学习作为一种高效的隐私保护手段应运而生。它是一种分布式的机器学习方法，能够在不直接获取原始数据的情况下，通过参与方各自的本地训练与参数交换来共同构建一个性能无损的学习模型。
     
  • 密码学在数据安全与隐私保护中的应用
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    本课程探讨密码学原理及其在保障数据安全和用户隐私方面的作用，涵盖加密技术、密钥管理及安全协议设计等内容。 南京工程学院数据安全与隐私保护课程的期末复习资料及实验报告。
     
  • 联邦学习中的安全和隐私保护综述
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    本文综述了联邦学习中涉及的安全与隐私问题，并总结了现有的解决方案和技术手段，为研究者提供参考。 联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许多个设备或服务器共同协作以改进模型性能而无需直接分享各自的数据集。这种机制尤其适合于需要保护用户数据隐私的场景。 在联邦学习框架中，通常有一个中央服务器负责协调参与方的模型训练过程。各个参与方只与这个中心服务器通信，上传更新后的模型参数或将接受来自其他设备或服务器的更新信息，并不会交换原始数据。这使得联邦学习能够在保证用户隐私的同时利用分布式计算资源的优势。 尽管联邦学习在保护隐私方面具有一定的优势，但它仍然面临着一系列的安全和隐私威胁。内部恶意实体可能会发起攻击，例如通过提交虚假的数据或参数破坏模型性能；或者尝试从其他参与者的更新中窃取私有数据。这些攻击行为可以分为不同的类型：模型污染、模型窃取及反向工程等。 联邦学习体系结构本身也可能存在安全漏洞和隐私风险。这些问题可能出现在通信过程、存储环节或是本地计算过程中，如传输中的数据被截获或篡改；或者在训练时遭受恶意软件的监视记录。这些安全隐患可能会导致系统受到攻击者利用，并对参与者的隐私造成威胁。 针对上述挑战，研究者已经提出了一些防御方案：差分隐私技术通过向模型更新中添加噪声来保护个体信息的安全性；同态加密则允许直接处理加密数据而不必先解密；安全多方计算（SMPC）使各方可以在不分享私有数据的情况下共同完成特定的计算任务。这些方法有助于提高联邦学习系统的安全性。 尽管如此，如何有效防止内部恶意实体发起攻击以及弥补架构中的潜在漏洞仍然是该领域的重要研究内容。通过深入分析挑战并开发更加有效的保护机制，将促进联邦学习技术的发展和应用推广。未来的研究方向可能包括进一步优化差分隐私的实用性和同态加密及SMPC方案的效率，并在复杂多变的应用环境中测试验证这些防御措施的有效性。
     
  • ISO/IEC 27002-2022 信息安全、网络安全及隐私保护
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    《ISO/IEC 27002-2022》是一套全面的信息安全与隐私管理标准，提供最佳实践指导，帮助企业构建和维护有效的信息安全管理框架。 ISO/IEC 27002-2022《信息安全、网络安全和隐私保护 — 信息安全控制》为组织的信息安全标准提供了指导，并提出了最佳实践以实现信息安全管理。该标准考虑了每个企业独特的信息安全风险环境，重点关注组织在选择、实施和管理安全控制方面的决策。适用于任何寻求优化其信息安全措施并期望采用通用信息安全控制的组织。