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动态的自适应差异隐私机制...
乌干达坎帕拉国际大学的学生摘要零信任体系结构中网络威胁的日益复杂性和动态性质，需要采取更适应性的方法来实现差异隐私机制。当前的静态隐私解决方案无法充分解决不断发展的威胁景观，从而导致潜在的脆弱性和降低系统效率。本研究提出了一个新颖的自适应差异隐私框架，该框架基于零信任环境中的实时威胁评估，动态调整隐私参数。我们的解决方案介绍了一种智能隐私预算优化算法，该算法不断评估威胁水平并自动重新校准隐私机制，以保持最佳保护，同时最大程度地减少性能开销。通过使用现实世界数据集和模拟攻击方案进行广泛的实验评估，我们证明，与静态机制相比，我们的自适应方法在隐私保存方面提高了47％，同时将系统性能保持在可接受的阈值之内。该框架成功地检测并响应了毫秒内新兴威胁的94％，并动态调整隐私参数以应对确定的风险。我们的结果表明，提议的解决方案有效地平衡了零信托体系结构中隐私保护，系统性能和威胁响应能力。此外，我们还提供了全面的实施指南，并确定了在生产环境中部署自适应差异隐私机制的关键挑战。简介1.1。这项研究通过引入一种实用，可扩展的解决方案来管理动态威胁景观中的差异隐私，从而有助于保护隐私系统。关键字：自适应差异隐私，零信任体系结构，动态威胁响应，隐私预算优化，安全自动化，隐私保护系统1。问题陈述现代网络安全环境由于威胁景观的复杂性迅速发展而面临前所未有的挑战。传统网络平均每天遇到2,200个网络攻击，攻击模式和不断发展的威胁向量的复杂性越来越高（Chen等，2021）。先进的持久威胁（APT）和零日漏洞的兴起显着使隐私保护格局复杂化，需要更复杂的防御机制。静态隐私机制虽然历史上有效，但现在显示出对动态威胁的反应能力的重大局限性，尤其是在零信任环境中。这些机制保持固定的隐私参数，无论威胁严重程度如何
驯服三角：在机器学习中的公平性，可解释性和隐私之间的相互作用
机器学习技术越来越多地用于高风险决策，例如大学录取，贷款归因或累犯预测。因此，至关重要的是，确保人类用户可以审核或理解所学的模型，不要创建或再现歧视或偏见，并且不会泄露有关其培训数据的敏感信息。的确，可解释性，公平性和隐私是负责任的机器学习开发的关键要求，在过去的十年中，这三者进行了广泛的研究。但是，它们主要被孤立地考虑，而在实践中，它们相互相互作用，无论是积极还是负面的。在本次调查文件中，我们回顾了有关这三个Desiderata之间相互作用的文献。更确切地说，对于每种成对相互作用，我们总结了认同的协同作用和紧张局势。这些发现突出了几种基本的理论和经验性冲突，同时还指出，当一个人旨在保留高水平时，共同考虑这些不同的要求是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们还讨论了可能的调解机制，表明仔细的设计可以成功处理实践中这些不同的问题。
生物技术中的道德和AI：导航数据隐私和算法偏见。
人工智能（AI）正在彻底改变生物技术，为促进医疗保健，农业，药物开发等提供巨大的潜力。但是，生物技术中AI的广泛采用引起了重大的道德问题，特别是关于数据隐私和算法偏见。生物学和遗传数据的敏感性意味着围绕该信息收集，处理和保护的问题至关重要。此外，有偏见的AI系统在医疗保健和研究成果中永久性不平等的潜力需要仔细考虑。本文深入研究了这些道德挑战，强调了解决这些挑战的重要性，以确保生物技术中负责的AI集成[1]。
基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战：全面评论
如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。 组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。 但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。 一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。 某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。 本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。 一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。 对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。
量子局部差分隐私与量子统计查询模型
根据经验观察做出预测是许多科学领域的核心任务，也是统计学习理论的核心。分析学习算法的一个基本工具无疑是 [1] 提出的可能近似正确 (PAC) 模型。在经典的 PAC 学习模型中，目标是学习一组布尔函数 C ⊆{ c : { 0 , 1 } d −→{ 0 , 1 }} 。学习者的输入为带标签的样本 { xi , c ( xi ) }，其中 x 取自（可能是任意的）分布 X : { 0 , 1 } d −→ [0 , 1]，c ∈ C 是目标概念。给定两个参数 ε, δ ∈ (0, 1)，学习器的目标是输出一个假设 h，使得对于任意的 c 和 X，Pr x ∼X [ h ( x ) ̸ = c ( x )] ≤ ε，概率至少为 1 − δ。已经提出了几种 PAC 模型的扩展。特别是，[ 2 ] 引入了量子 PAC 模型，其中经典的标记示例被以下量子示例取代
对隐私建筑的技术分析
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3073-3086，文章ID：IJCET_16_01_215在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue=1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_215©iaeme Publication
Android应用中的隐私机制
摘要随着移动应用程序越来越多地处理敏感用户数据，确保隐私已成为开发人员和用户的主要关注点。Android作为主要的移动操作系统，提供了许多工具和API，以支持隐私的机制。本文探讨了在Android应用中实施隐私机制的各种策略和最佳实践。它深入研究了Android的内置隐私功能，用于数据匿名化的高级技术，加密和安全通信以及增强用户隐私的第三方库。此外，统计见解说明了现代应用生态系统中以隐私开发的意义。
隐私缺口：法律如何规范监控
在本文中，我们认为美国的隐私和监控法未能让我们满意，因为它忽略了最低限度的隐私侵犯。我们引入了一种新的隐私缺口理论，暗指众所周知的“千刀万剐”会导致死亡，这解释了为什么即使是强有力的隐私保护也未能阻止监控的扩张。隐私缺口理论认为，立法者通过忽视较小、更频繁、更平凡的隐私侵犯来系统地使监控正常化。相反，立法者倾向于只针对更大、更严重的隐私侵犯——我们称之为“隐私割伤”，暗指刀刃的快速而锋利的挥动。隐私缺口是由于门铃、眼镜和手表上的摄像头和生物识别传感器的激增，以及监控和数据分析渗透到我们生活的新领域，如旅行、锻炼和社交聚会。
实用的Quantum signum签名
摘要。在过去的十年中，向密码学家的过渡一直是密码学家的巨大挑战和努力，并具有令人印象深刻的结果，例如未来的NIST标准。但是，迄今为止，后者仅考虑了中央加密机制（sig-natures或kem），而不是更先进的机制，例如针对隐私的应用程序。特别感兴趣的是一种称为盲人签名，群体签名和匿名证书的解决方案家族，标准已经存在，并且在数十亿个设备中部署。在此阶段，尽管最近的作品提供了两种不同的替代方案，但在此阶段，没有一个有效的量子后对应物，尽管有两个不同的替代方案可以改善这种情况：一个具有相当大的元素的系统，但在标准套件下证明了安全性，或者在标准的系统下获得了更高效率的系统，以更有效的系统为代价提供了Ad-Hoc Interactive互动假设或弱化的安全模型。此外，所有这些作品仅考虑了尺寸的复杂性，而没有实现其系统所组成的相当复杂的构建障碍。换句话说，此类系统的实践性仍然很难评估，如果人们设想相应系统/标准的量词后过渡，这是一个问题。在这项工作中，我们提出了具有有效协议（SEP）的所谓签名构造，这是这种隐私性的核心。通过重新审视Jeudy等人的方法。（Crypto 2023）我们设法获得了上面提到的两个替代方案中的最佳选择，即短尺寸，没有安全性妥协。为了证明这一点，我们将SEP插入一个匿名的凭证系统中，达到少于80 kb的凭证。同时，我们完全实施了我们的系统，尤其是Lyubashevsky等人的复杂零知识框架。（Crypto'22），据我们所知，到目前为止还没有完成。因此，我们的工作不仅改善了保护隐私的解决方案的最新技术，而且还大大提高了对现实世界系统部署的效率和影响的理解。