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量子和量子启发算法中的差分隐私放大
差异隐私 (DP) [1,2] 是一个严格的数学框架，用于在分析和处理数据集的同时保留每个个体的信息。直观地说，差异隐私算法可以学习由 n 个用户组成的数据集的统计属性，但几乎不会泄露每个用户的任何信息。在处理医院数据、银行、社交媒体等敏感数据时，此类机制具有重要意义。除了隐私保护数据分析外，差异隐私还在计算机科学的其他领域找到了多种应用，如机器学习 [3、4、5、6]、统计学习理论 [7、8、9、10]、机制设计 [11]。自其推出以来，已开发出多种用于隐私数据分析设计的分析工具 [12、13、14、15]。最常见的是，这些机制利用诸如在最终输出中添加噪声或将输入随机化之类的技术。可以使用简单的工具（例如基本组合规则和后处理的鲁棒性）对由这些块构建的复杂机制进行松散的分析。然而，实际应用中隐私和实用性之间的固有权衡引发了更细化规则的发展，从而带来了更严格的隐私界限。这个方向的趋势是表明多种随机性来源放大了标准 DP 机制的保证。特别是，已经证明了子采样、迭代、混合和改组等 DP 放大结果 [16，17，18，19]。鉴于过去几十年量子计算和量子信息对计算机科学不同领域产生了重大影响，一个有趣的问题是量子和量子启发算法是否可以增强差异隐私。随着如今噪声中型量子设备 (NISQ) 的出现，这个问题变得更加重要 [20]。一方面，这些设备的噪声特性（之前也被 [21] 所利用），另一方面，量子算法的潜在能力，使得这种量子或混合量子经典机制成为差异隐私角度的一个有趣研究课题。此外，机器学习和差异隐私之间的联系表明，回答这个问题可以带来对量子机器学习能力的有趣见解。
to the Cancer Research Association的“全基因组癌症分析项目”，公共利益成立基础... 关于管理个人信息（隐私政策） 2024年8月21日，所有Oncotherapy ... 2024年12月18日访问co-sera peas的所有列表...
Cancer Precision Medicine Co.，Ltd。（以下称为“ CPM”）是我们公司的合并子公司，现已在公共场合
TRU隐私和安全会议
欢迎参加第九届 TRU 隐私和安全会议，我们将深入探讨“暗网”这个阴暗且经常被误解的世界。今年的主题是将首席信息官 (CIO)、首席信息安全官 (CISO)、IT 总监/经理、合规审计员、安全/网络专家、法律顾问、警察、隐私保护官、道德黑客等聚集在一起。本次会议为期两天，提供了无与伦比的学习、参与和交流机会。探索暗网错综复杂的生态系统，以及它在公共网络和深网中的位置，以及暗网在互联网、内联网和外联网中的位置。讨论暗网市场、网络犯罪、数据泄露和执法挑战等关键主题。无论您是在保护公司数据还是解决复杂的隐私问题，这次会议对于在快速发展的隐私和安全领域保持领先地位都至关重要。加入我们，与行业领袖合作，获得前沿见解，塑造数字时代隐私和安全的未来。
古典和学习的Bloom过滤器的隐私模型
摘要：经典的布鲁姆过滤器（CBF）是一类用于处理近似查询成员资格（AMQ）的概率数据结构（PDS）。学习的Bloom Filter（LBF）是最近提出的PDS类，可以使用学习模型来衡量经典的Bloom滤波器，同时保留Bloom Filter的单方面错误保证。Bloom过滤器已用于在敏感的设置中使用，并且需要在有API或有能访问Bloom过滤器内部状态的对手的情况下访问Bloom滤波器的对手。先前的工作已经调查了分类过滤器的隐私，从而在各种隐私定义下提供了攻击和防御措施。在这项工作中，我们为Bloom过滤器制定了一个更强的基于差异的隐私模型。我们提出了满足（ε，0） - 差异隐私的经典和学识渊博的绽放过滤器的构造。这也是第一份分析并解决任何严格模型下学习的Bloom过滤器的隐私的工作，这是一个开放的问题。
2024 年 3 月 21 日、2025 年 1 月 25 日 数据隐私，C
数据隐私、网络事件和信息安全响应计划概述根据联邦贸易委员会 (FTC) 颁布的 34 CFR、16 CFR 第 314 部分教育部实施条例，遵守家庭教育权利和隐私法案 (FERPA)，按照格雷姆-里奇-比利雷法案 (GLBA) PL 106-102 的要求，并签署计划参与协议 (PPA)，该协议要求金融机构向客户解释其信息共享实践并保护敏感数据。参与联邦学生援助 (FSA) 计划的学院须遵守 FTC 为金融机构制定的信息安全要求。DDBS 负责遵守 FERPA 对学生教育记录中 PII 披露的限制，并受 GLB 法案第 501 和 505 (b) (2) 节的约束。 1999 年《金融服务现代化法案》（公法 106-102、113 法令 1338）也称为 GLB 法案，规定了金融机构对消费者非公开个人信息或个人身份信息 (PII) 的保护、收集和披露。作为受这些信息安全要求约束的金融机构，Dymond Designs Beauty School (DDBS) 已开发、实施并维护了全面的数据和信息安全计划，旨在创建和实施以下内容：书面事件响应、控制已识别风险的保障措施、定期/每日监控和测试我们保障措施的有效性、培训员工以及通过保持此信息安全计划的最新性来监控我们的服务提供商。DDBS 每年都会由 Electronic Brain Solution 提供风险/技术评估，其中包括执行控制分析、评估风险分析、推荐的控制措施和威胁漏洞声明。DDBS 拥有合格的工作人员，负责监督、实施并每年向我们的董事会报告此计划的任何更改、删除、添加和建议。指定合格员工和人员负责人 Marlene Brooks-运营总监 Roxy Dunlap-商务中心管理员 第三方合同 IT 公司 Doug Pettigrew -Electronic Brain Solutions Hartford 保险计划评估、修订和培训 数据隐私、网络事件和信息安全响应计划在 Title IV 手册中以印刷版形式在整个学校发行，并以数字版形式在学校网站 www.ddbs.edu 上发布。学校委员会和员工每年都会审查该计划。该计划的培训每年都会由负责该计划的人员和负责我们所有现场和场外 IT 的第三方承包商进行。信息安全计划 本信息安全计划（“计划”）描述了 DDBS 为保护所涵盖的数据和信息而实施的保障措施，以符合 FTC 根据《格雷姆·里奇·比利雷法案》（GLBA）颁布的保障规则。使用以下更新的防火墙配置、保护和安全软件，即 Huntress、Webroot、Canari、RMM 监控和 Pen Testing Scanning。这些保障措施适用于：
解决数字时代的隐私悖论：平衡创新、数据收集和道德责任
摘要目的——本文旨在探索生成人工智能 (AI)、数据收集和消费者隐私的交集，强调人工智能驱动广告中的道德矛盾。本研究探讨了关键挑战，包括智能设备中的数据挖掘以及亚马逊拟收购 iRobot 等备受关注的案例的影响。设计/方法/方法——本文对案例研究、监管发展和美国和欧盟当前的立法反应进行了概念性探索。本研究进一步提出了道德自我监管，与国防工业计划等历史先例相似，同时强调透明度、默认隐私和以消费者为中心的人工智能设计。结果——本研究的结果揭示了现有监管框架存在重大漏洞，尤其是在美国，并强调需要在自我监管方面发挥积极主动的行业领导作用。本文确定了一些实用的解决方案，例如选择加入数据收集模型和将道德推理纳入人工智能训练，以增强消费者信任和隐私保护。实际意义——企业可以利用本文的建议来解决隐私悖论，增强消费者信任并降低隐私风险，从而促进道德创新。社会意义——主动解决隐私问题可以减轻社会对人工智能技术的担忧，有助于更广泛地接受人工智能，提高消费者信任度，并在日常生活中合乎道德地融入人工智能数据收集。原创性/价值——这项研究弥合了人工智能伦理理论讨论与实际可实施解决方案之间的差距。通过倡导自我监管和强有力的立法措施，这项研究为平衡数据驱动广告的技术创新与道德责任提供了一条新途径。
机器学习的隐私审核
差异隐私（DP）是一个自2006年以来一直详细阐述的框架，因此可以生产一组可以应用于现代数据处理管道的结果和方法，例如机器学习中使用的框架，以保护个人或更普遍地，或更普遍地，私人或敏感的数据免受不受欢迎的披露。尽管有许多重要的作品和某些各方采用DP，但如今，大多数机器学习模型仍在使用大量未知（如果有的话）进行数据隐私保护措施进行培训。除其他问题外，这引发了审核的问题 - 从经验上的意义上进行了验证和量化隐私性，可以从现有的机器学习管道中保证。互动的作品线基于DP中使用的概念与成员推理攻击成功概率（MIA）[1,2,3]之间的牢固联系。在此观点中，执行MIA的目的是在DP定义的隐私泄漏上获得数值下限。然而，这个想法面临着各种困难，其中一些与大规模机器学习应用中该方法的可行性有关[4]的实际可行性[4]，而其他方法则适用于该方法适用于（具有挑战性但更现实的）设置，在这些设置中，该设置不是一个选项（有时称为Hoc tost hoces tost hoc tost hoc）[5,6] [5,6]。实习的目的是熟悉这些作品，包括理论和实际观点的观点（尤其是在[5]中暴露的思想），并调查相关研究方向。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
通过隐私感知的聚合网络有效地计数
抽象车辆计数对于有效的道路计划和交通管理至关重要。尽管深度学习技术的发展已经取得了重大进步，但当前的计数模型依赖于大规模参数和大量的计算资源，从而限制了其实际应用。此外，这些方法通常在大型集中数据集上进行训练，这可能导致资源约束设备的效率低下。此外，隐私保护不足会带来个人信息泄漏的潜在风险。为了解决这些问题，我们在本文中引入了一个轻量级计数网络，隐私感知的聚合网络（Panet）。在Panet中，构建了一个金字塔功能增强模块，以汇总多尺度信息并增强关键表示形式，同时还优化了模型的渠道输出以降低计算复杂性。此外，还实施了一个联合学习框架来分发计算负载和保护用户隐私。对广泛计数基准的实验结果证明了锅et的效率和准确性。该代码可在https://github.com/sdut-jacheng/panet上找到。
