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内容来源：牛排名所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

privacy

差分隐私：数据安全与隐私保护的新技术差分隐私（Differential Privacy, DP）是一种在2006年由Dwork提出的新型隐私保护技术，特别针对数据查询场景。它的核心思想是，对于相近的查询请求，差分隐私要求查询结果有较大的概率相同。这种方法可以有效防止攻击者通过查询结果的差异获取用户数据，同时保证数据查询的准确性。差分隐私的基本定义 𐟓Š 差分隐私的核心在于设计一个合理的随机算法M，使得对于任意两个相邻数据集D和D'（即它们只在一个记录上不同），随机算法M的输出结果一致的概率至少为e。这可以形式化表示为： Pr[M(D) = M(D')] ≥ e 这里，e是差分隐私预算，反映了隐私保护的程度。较小的e意味着更强的隐私保护，但也可能导致查询结果的可用性降低。噪声机制：实现差分隐私的关键 𐟔犥𗮥ˆ†隐私的实现关键在于添加适量的噪声。常用的噪声机制包括拉普拉斯机制、高斯机制和指数机制。拉普拉斯机制 𐟓ˆ 拉普拉斯机制通过向查询结果中加入服从拉普拉斯分布的噪声来实现差分隐私保护。拉普拉斯分布的概率密度函数如下： p(x| b) = 1/(2b) exp(-|x - /b) 对于给定数据集D，假设有函数f(D) → R，敏感度为 = f(D) - f(D')，随机算法M(D) = f(D) + Y，其中Y服从拉普拉斯分布Y ~ Lap(/，𖊥𐏯𜌥™ꥣ𐨶Š大，隐私保护程度越高，但结果数据可用性越小。高斯机制 𐟓Š 高斯机制通过向查询结果中加入服从高斯分布的噪声来实现差分隐私保护。高斯分布的标准差†𓥮š了噪声的尺度。具体来说，对于任意的0,1)，有噪声𛡨𖳯𜚊Pr[M(D) = M(D')] ≥ Pr[M(D) = M(D')] +  这里，高斯分布的标准差𘎥𗮥ˆ†隐私预算𔟧›𘥅𓯼Œ松弛项ᨧ亨🝥严格差分隐私的容忍度。指数机制 𐟎Œ‡数机制适用于离散型数据的差分隐私保护。它的基本思想是，当接收到一个查询后，不是确定性输出一个离散结果，而是以一定的概率值返回一组结果。这个概率值是由打分函数q(D, R)确定的，D表示指定数据集，q(D, R)表示某个输出结果R的分数，得分高的输出概率高，得分低的输出概率低。指数机制以式(2-15)表示的概率值输出结果R。实际应用 𐟓𑊥𗮥ˆ†隐私技术在近年来被广泛应用于数据收集、数据统计、机器学习和联邦学习等领域。在实际应用中，可以通过添加随机噪声的方式实现差分隐私。例如，在最新的苹果iOS系统以及谷歌Chrome浏览器中，都应用了差分隐私技术。差分隐私具有很强的通用性，能够在保证数据隐私的同时，提供一定程度的数据可用性。然而，需要在隐私保护程度和可用性之间进行权衡，以适应实际使用的场景。

CusText：BERT新方案论文标题：A Fine-grained Text Protection Mechanism With Differential Privacy 发表时间：2024年9月5日作者单位：个人 𐟔研发背景：传统的差分隐私保护方法，如度量局部差分隐私（MLDP），通常使用欧几里得距离来评估单词之间的语义相似性。然而，这种方法并不适用于所有类型的语义相似性测量，尤其是那些非度量的语义相似性。 𐟓论文内容：因此，作者提出了CusText方法，它通过使用预训练语言模型（如BERT）来更准确地捕捉单词之间的语义关系，从而能够对文本进行更精细的语义保护。 𐟎葉ž施效果： CusText通过考虑单词的重要性，有选择性地对不同重要性的单词进行不同程度的扰动，从而减少了对文本整体意义的损害。 𐟌Ÿ作者评价：目测是大佬，一人怒发report

「李宇春粉丝好神秘」看看巨星的舞台吧！李宇春迎2018年跨年 3首《privacy》《流行》《一趟》全程李宇春疯狂工作室的秒拍视频

tk突然限流，最新发布的两个视频，一天了，一个5播放，一个一百多但是只有一个赞。在这之前发了20多个视频每个都600播放器，点赞都是40以上。查了一下，说是如果被限流至少要7-14天恢复流量。我还不确定到底是不是被限流，正反就是继续干、继续发视频。

酷炫技术：智能薄膜保护隐私！ Cool Technology: Smart film for privacy! Video: Leo Chan/filmbase_smartfilm_leo美国创业者的微博视频

免费MBTI测试，10分钟揭晓你的性格！还在为不确定自己是内向(I)还是外向(E)而纠结吗？𐟤” 好奇心驱使下，我也对自己的性格属性感到困惑。经过800多次测试，每次都浪费半天时间，甚至还要花钱看结果！𐟘“ 终于，我找到了一个免费的测试，快来看看吧！只需10分钟，就能“惊人般准确”地描述出你的性格类型，以及你为何以这样的方式行事。𐟕𐯸 参加测试→Q→MBTI16型人格测评→免费！快来体验一下吧！𐟒ꠊ 注意：在参与测试前，请仔细阅读Terms & Conditions和Privacy Policy。𐟓œ

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山友用无人机拍的，最前面边走边打电话的是我，我身后是今天A线（强驴线）全体队员，谁走得最快？谁在前面带大家翻山越岭的？是我呀！LuvPrivacy的微博视频

CIPP/E备考攻略𐟓š 𐟓š 基本信息 CIPP/EU考试共有90道选择题，达到60%的正确率即可通过。官方建议备考时间为30小时，但为了保险起见，建议花费50小时以上进行准备。 𐟧�䇨€ƒ资源推荐 1️⃣ 官方教科书《European Data Protection》（最新版第三版）是备考的重要指导书。虽然不推荐逐字逐句阅读，但如果时间充裕，还是值得一看的。Facebook上的CIPP/E study group中有许多前辈分享的笔记和备考资源，建议选取1-2份笔记进行阅读，了解各章的大概结构和知识点，再根据需要查阅教科书中的相关内容。 2️⃣ iapp官方网站上的免费资源，包括Blueprint和Body of Knowledge，前者详细介绍了各章节的考频，后者则列出了各章节的要点，对于备考有提纲挈领的作用。 3️⃣ GDPR和EDPB opinions/guidelines原文也是备考的重要部分，个别题目甚至会直接考法条，因此对于法条原文的掌握不可忽视。 4️⃣ 有偿的培训课程虽然存在，但个人不太建议。对于普通人而言，有足够的时间应该足以应付这种通过性考试。与其购买培训课程，不如尝试在网上找一些题库，不过要注意，不少题库存在答案错误，对于不确定的答案可能还是要进行翻书查询。 5️⃣ 最后，推荐CIPP/E study group和Privacy Study Group，Privacy Study Group里的IAPP annual CIPP exam updates: October 2023和The Ultimate CIPP/E Study Guide for 2023也非常值得阅读。祝愿大家考试顺利！❤️𐟌Ÿ❗️

「西电快讯」【西电网信院闫峥教授团队最新研究成果被IEEE S&P 2025录用】近日，西安电子科技大学网络与信息安全学院闫峥教授团队最新研究成果“P2C2T: Preserving the Privacy of Cross-Chain Transfer”被第46届IEEE Symposium on Security and Privacy（IEEE S&P 2025）全文收录。IEEE S&P与ACM CCS、USENIX Security、NDSS并列称为网络安全领域的四大国际顶级学术会议，被中国计算机学会（CCF）列为A类会议。该会议收录的论文代表着相关研究领域的最高水平，在业界具有广泛而深远的影响。（点击链接网页链接查看原文）

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