Advertisement

LBS位置隐私的保护

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：本文探讨了LBS（基于地理位置的服务）中用户位置隐私面临的挑战与风险，并提出相应的保护措施和策略。 社交网络中的位置服务（LBS）涉及如何保护用户的位置隐私。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LBS位置隐私的保护
    优质
    简介：本文探讨了LBS（基于地理位置的服务）中用户位置隐私面临的挑战与风险，并提出相应的保护措施和策略。 社交网络中的位置服务（LBS）涉及如何保护用户的位置隐私。
     
  • S7隐私保护功能
    优质
    S7隐私保护功能旨在为用户提供全面的数据安全解决方案，包括应用程序权限管理、私人模式启动以及加密服务等特色功能，确保用户个人信息的安全与私密性不受侵犯。 S7-Block Privacy 功能可以用于加密解密STEP 7功能块，并且可以把加密后的FC或FB下载到CPU中去。此功能比know-how protection 提供了更高级别的安全性。
     
  • Privacy2.0：个人隐私保护
    优质
    Privacy2.0：个人隐私保护探讨了在数字化时代背景下，个人数据安全与隐私权的重要性，提出了一系列创新性的解决方案和未来趋势展望。 Privacy2.0相比1.0版本增加了密码复制、账号复制功能，并新增了三围预测以及两个身材记录选项，在购买衣物时可以直接调用你的三围数据。此外还附带了加密解密软件，最重要的是它提供了导入导出数据的功能，这样在更新软件时可以避免丢失重要信息。另外，Privacy2.0的一大亮点是权限管理功能：对于不想轻易让他人知晓的账号，用户可以在普通权限下登录系统；而需要查看受限制资料时，则可以通过高级权限进行访问。
     
  • DeepPrivacy：深度隐私保护
    优质
    DeepPrivacy是一款专注于提供深度隐私保护的应用程序或软件工具。它采用先进的技术和策略来确保用户的数据和通信完全私密安全，让用户在网络世界中自由交流而不必担心信息泄露的风险。 DeepPrivacy 是一种用于图像的全自动匿名化技术。 该存储库包含 ISVC 2019 和 GCPR 2020 上发表论文的源代码。 DeepPrivacy GAN 在处理过程中不会接触到任何隐私敏感信息，从而确保了完全匿名化的图像。它利用边界框注释来识别需要保护隐私的区域，并使用稀疏的姿态信息在复杂情况下指导网络。 DeepPrivacy 使用最新的检测方法来定位人脸。通过应用少量姿态数据以改善面部对齐，进而提高处理旋转脸部的效果。 版本2中的新功能包括： - 支持 FP16 推理 - 采用单一 SSD 模型（retinanet）进行面部和界标检测 - 在匿名化前对面部进行预对齐，从而提升旋转脸的性能 - 对大量代码进行了重构 - 包括我们论文“具有可学习特征插补的图像修补”中的所有改进 - 支持标准图像修复数据集
     
  • 隐私保护红线系统 v1.0.3
    优质
    隐私保护红线系统v1.0.3致力于为用户提供全面的数据与个人信息安全防护，严格遵循法律法规，确保用户隐私不被侵犯。 红线隐私保护系统是一款能够对应用进行安全加密的软件。其电脑版采用高强度的加密算法，并设有低、中、高三个级别的防护措施，以确保应用程序受到严格的隐私保护，防止信息泄露、不良应用及黑客攻击的发生，且完全免费。 功能特色如下： 1. 使用高于企业级标准的安全技术来保障个人用户的资料安全。 2. 通过创新的技术手段实现无文件重定向和中间临时文件操作，并消除了明文泄密的风险。 3. 界面简洁易用，满足移动办公的需求。用户只需登录账户并授权新设备即可在新的环境中打开加密文档。 4. 使用AES256、AES512以及国家保密局制定的商业级SM2和SM3等高强度加密算法，以适应不同类型用户的隐私保护需求（包括政府及军队人员）。 5. 采用精简高效的内核设计，兼容所有操作系统，并支持透明加解密操作。这种方案减少了冗余并降低了故障发生的可能性。 6. 基于机器硬件特征和随机生成的加密种子实现个性化安全设置，进一步提升了系统的安全性与稳定性。
     
  • 关于差分隐私保护的综述
    优质
    本文是对差分隐私这一重要数据保护技术进行全面而深入的回顾。文中梳理了差分隐私的基本概念、发展历程及其在不同领域的应用现状，并探讨了当前面临的挑战和未来的研究方向，旨在为相关研究者提供全面的信息参考。 差分隐私保护是当前备受关注的研究课题，这里提供一篇关于该主题的中文综述文章。
     
  • 机器学习与隐私保护.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了在实施机器学习技术时面临的隐私保护挑战，并提出了一系列旨在平衡数据利用和用户隐私的技术解决方案。 这篇关于隐私保护与机器学习的PPT基于2014年的一篇论文制作而成，共有26页内容，适合大约40分钟的演讲时间。该PPT涵盖了背景介绍、机器学习的基本概念、隐私攻击的方式以及各种隐私保护的方法，并重点介绍了差分隐私这一重要的保护方式。
     
  • Python中k-匿名隐私保护的实现
    优质
    本文介绍了在Python编程环境下实现k-匿名模型的具体方法和技巧，旨在增强数据发布的隐私保护水平。通过探讨如何对敏感信息进行有效的泛化处理及数据分析中的应用案例，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 一门专业课要求用Python实现k-匿名，在GitHub上找到的源码都不太符合需求，于是自己改进了一下，算是一个小示例吧。在Python 2环境下可以成功运行，直接运行final.py文件，数据信息存储在.csv文件中。
     
  • 关于差分隐私保护的PPT课件
    优质
    本PPT课件旨在探讨和讲解差分隐私的概念、原理及其在数据安全中的应用，深入分析其技术优势与挑战，并提供实际案例以增强理解。 该文件为PPT格式，内容涵盖差分隐私保护的基础概念与理论知识，适合初学者学习参考。建议初学者先仔细阅读相关博客三遍以上，并在有条件的情况下研读吴英杰的《隐私保护数据模型发布》一书，深入理解其理论体系。下载的课件包含实例分析，有助于加深对相关内容的理解。
     
  • 边缘计算的安全和隐私保护
    优质
    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。