一个科学、合理、适时的国家数据战略,对推动国家发展和提升治理能力具有重要意义。它关乎国家的战略布局和未来发展。
随着云计算的迅速发展，越来越多的企业将业务迁移到云上。云计算不仅提供了灵活性和成本效益，还为企业带来了更大的创新能力。然而，在选择云平台时，企业需要考虑多个因素，以确保其云计算战略与其业务需求相匹配。本文将探讨如何选择适合你业务的云平台，并提供一些实际示例和代码片段来帮助你更好地理解。
2018 年，Facebook 因黑客入侵导致 2900 多万个用户的个人数据泄露，一下子陷入了舆论中，同时也引发了我们每个人对信息安全的思考： 我们的隐私数据是否早已泄露，而我们却毫无察觉？ 随着大数据、边缘计算、大型云计算平台和各种开源框架的发展，机器学习等人工智能技术以前所未有的速度应用到各个行业。 然而，人工智能技术在为我们带来机遇的同时，也带来了新的挑战。 数据的隐私和安全引起了全世界的重视。 2018年5月欧盟发布了《通用数据保护条例》以加强对用户数据隐私保护和对数据的安全管理，同样中国也推
2月20日，北京金融科技产业联盟正式发布《基于区块链技术的数据协作网络金融应用研究》，腾讯云深入参与报告的编写工作。 数据作为数字经济的核心生产要素，在我国推进数字化转型、实现高质量发展过程中发挥着重要战略性作用。但是，当前金融业开展数据协作仍面临数据产权不清晰、要素定价复杂、要素价值易稀释、数据孤岛、用户自主权不可控等痛点。因此，该报告提出基于数据全生命周期流程的数据协作模型及整体系统架构等参考实现，具备数字身份安全可信、用户数据自主可控、数据目录多方共享等特点，并结合典型数据协作实践案例，为金融业进一步
在全球范围内，网站服务器托管是网站运营中至关重要的一环。而美国作为世界上最大的互联网市场之一，其网站服务器托管服务备受关注。本文将分析网站服务器在美国的优势和挑战，并探讨如何应对这些挑战，以期为网站所有者提供更全面的参考和决策支持。
隐私数据是否早已泄露，而我们却毫无察觉？ 随着大数据、边缘计算、大型云计算平台和各种开源框架的发展，机器学习等人工智能技术以前所未有的速度应用到各个行业，人工智能技术带来了新的挑战，数据的隐私和安全引起了全世界的重视。 对此，欧盟曾经发布《通用数据保护条例》，中国也推出了相关规定限制金融数据的使用。 数据使用的限制使得互联网数据分散在不同企业、组织中，形成了“数据孤岛”现象，各方数据不能直接共享或者交换 因此，如何在解决“数据孤岛”问题的同时保证数据隐私和安全，成为各界最关注的事情。这正是联邦学习（Fe
数据的规模效应扩大将我们带入了大数据时代。 但是，大数据的投入与产出困扰着许多公司，数据究竟能够如何变现？数据如何定价?而海量数据的爆发究竟对隐私保护会不会形成威胁？ 这些是困扰许多数据行业从业人员
任务一：开发价格点，建立综合定价模型。 其中 a 代表开发价格点系数， 代表个人财产评估。K 为 PI 交易系数 以这个进行评估，将个人划分为具有合理相似性的子组： 当 a 等于 0-30 时，子组为
近日，在百大人物峰会上，创新工场创始人李开复谈及数据隐私保护和监管问题时，表示：“人们不应该只将人工智能带来的隐私问题视为一个监管问题，可尝试用‘以子之矛攻己之盾’——用更好的技术解决技术带来的挑战，例如同态加密、联邦学习等技术。”
作者：konradliu，腾讯CSIG区块链产品经理 |导语 大数据时代，数据源源不断产生并且汇集，数据已经成为企业间竞争的关键和影响国家竞争力的重要因素，大规模数据汇聚导致数据垄断困境的出现，进一步，使数据被不合理的分配与享用，然而，大规模数据收集也带来严峻的隐私泄露、数据滥用和数据决策不可信等问题，对传统的数据治理提出了新的挑战，数据隐私如何保护、数据交易和共享中如何可信传输、数据所有权与使用权如何厘清、数据价值如何合理定价等问题如何解决，并使数据得到正确和规范的使用是决定大数据继续发挥价值的关键，也
目前，各领域互联网平台把很多老百姓生活中吃穿住行的数据都存储下来，但如何挖掘商业数据的公共价值?又如何保证数据安全与隐私?是大数据时代不可回避的重要问题。 4月13日，“2016新媒体创新峰会·DT财
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全世界各行各业的公司都在经历着人们所说的数字化转型。也就是说，企业正在采用传统的业务流程，例如招聘、营销、定价和策略，并使用数字技术使其质量提高10倍。
2021年，金融数据安全相关新法律法规相继出台，而当前数字金融发展最重要的资产之一是数据，金融机构数字化转型也需要挖掘数据价值，如何在安全合规的尺度内实现创新稳健发展，行业如何应对？
机器学习（Machine Learning, ML）作为人工智能（AI）领域的重要分支，已经成为推动科技进步和创新的关键力量。机器学习通过从数据中学习，构建模型并进行预测和决策，广泛应用于各个行业。本文将深入探讨机器学习的定义、工作原理、主要算法、应用领域及其面临的挑战，帮助读者全面了解这一前沿技术。
题图摄于北京北三环 （本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室架构师，联邦学习 KubeFATE / FATE 开源项目维护者和贡献者。） 相关信息：招聘云原生工程师 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学，请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。 联邦学习 人工智能的成功在很大程度上取决于用于训练有效预测模型数据的数量和质量。在企业内部，数据通常作为孤立的数据孤岛被储存在服务器中。同时，商业竞争或隐私保护法律的限制，企业之间不能直接共享数据。 基于这些原因，许多企业或部门的数据样本
联邦学习作为一种强调数据安全和隐私保护的分布式机器学习技术，在人工智能广泛发挥作用的背景下，受到广泛关注。
随着全球市场意识的增强，大多数组织考虑采用云计算解决方案降低成本，并缩短产品上市时间。云计算的其他标准（例如性能、安全性、合规性、工作负载以及如何集成）变得与现有运营环境更加相关。了解全球云计算部署的概况也是一个同样重要的考虑因素。
近日，在2016百分点数据与价值国际论坛上，EIU（全称The Economist Intelligence Unit，经济学人智库）亚洲咨询总监Alexander van Kemenade对于当前商业环境下大数据如何驱动商业运营和管理决策进行了分享。在当前环境下，是什么让大数据落地踟蹰不前？企业应用大数据亟待解决哪些问题？Alexander van Kemenade都做了怎样的阐述？请阅读如下全文。 大数据驱动商业模式革新 技术与人才储备成为挑战 自从大数据理念诞生以来，其在挖掘消费者需求
随着大数据的进一步发展，重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势，同时，大多数行业数据呈现数据孤岛现象，如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下，进行跨组织的数据合作是困扰人工智能从业者的一大难题。而“联邦学习”将成为解决这一行业性难题的关键技术。
摘要：风险资本家马特·图尔克（Matt Turck）最近发布文章，能力越大，责任越大，介绍了大数据与人工智能在2018年发展的趋势，并发布了全景图，涵盖基础架构、开源框架、公司等，一图囊括AI和大数据的发展趋势。
当地时间2021年12月10日，美国财政部把中国人工智能公司商汤科技列入投资黑名单，理由是商汤科技“人脸识别技术涉嫌侵犯人权”。而12月10日正是商汤科技为其香港IPO定价的时间。
随着科技的飞速发展，企业数字化转型已经成为全球商业领域的主要趋势。数据在企业数字化转型中扮演着至关重要的角色。数据不仅仅是数字化转型的驱动力，更是企业实现创新、提高效率以及满足客户需求的基石。
在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会上，中国万向控股有限公司副董事长兼执行董事肖风分享了他对AI、数据隐私保护和区块链的独到看法。 肖风认为，随着AI迎来第三次高潮，技术对数据愈发依赖，带来了人们对数据估值的重新发现。 区块链加上加密算法是一对绝配。互联网是“信息机器”，区块链是“事实机器”。区块链加上加密算法将会给AI带来一片新的天地，它们的结合将满足AI对数据的需求，数据隐私会得到保护，数据资产会得到确权，数据共享会得到激励，数据计算会得以开放，数据治理会得以有序。 未来三到五年内，一个去中心化的分布式AI平台或将出现。 以下是肖风在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会上的演讲实录：《AI、数据隐私保护与区块链》。
随着越来越多的企业利用尖端工具和技术加入数字化转型的行列，数据安全和隐私方面的挑战也随之增加。
英特尔草案提议，如果企业每年能够向美国联邦贸易委员会证明其在保护消费者的数据隐私方面做出了足够的努力，可以免遭罚款。
连接器可以出于各种原因对数据源进行多次调用，包括元数据、结果缓存、分页等。 此行为是正常的，旨在以这种方式工作。
去年年初，网上流传这样一个段子，一位已婚男性用户向支付宝发出“抱怨”，称后者发布的2017账单暴露了他过去一年的开房记录，以致于家庭被迫走在毁灭的边缘（图片如下）：
随着网络时代的到来，隐私和安全已成为人们最为关注的问题之一。尤其是在海外业务和数据传输过程中，如何保障网络安全和数据隐私显得尤为重要。因此，越来越多的人开始使用静态ip代理来保障网络安全和数据隐私。本文将讨论静态ip购买对于保障网络安全和数据隐私的优势，并探讨独立ip代理中是否存在可替代的类似911s5的软件。
11月8日， 2021年微众银行第三届金融科技高校技术大赛（以下简称“大赛”）在深圳成功落下帷幕。 本届大赛历时80天，共有220余支队伍，总计800余名海内外高校学生参与。在人工智能赛道，最终HBE、AIFT PLATFORM、仙交涵英分列前三；区块链赛道则是由关山口男子职业技术学院联创分部、安产链队、上园村小红果夺得前三名，大赛高达46万的奖金池终有归属。 本届大赛由微众银行、深圳大学微众金融科技学院联合主办，并由FISCO金链盟、北京大学深圳研究生院、中国电子技术标准化研究院提供技术指导。 人工智
来源：专知本文约7000字，建议阅读14分钟人大最新关于图数据隐私攻击与防御技术综述论文。 摘要 如今，图数据已经被广泛地应用于现实生活与科学研究当中，有巨大的使用和研究价值. 但与此同时，针对图数据的收集与发布中也存在巨大的隐私风险。如何在保护图隐私的同时，发布与收集可用图数据，是目前个人、企业、政府等面临的重大挑战. 本文首先从隐私信息所包含的内容、不同的隐私泄露场景，以及敌手模型三个方 面深入地剖析了图数据在使用中存在的隐私风险，然后重点从攻击和防御两个角度展开介绍. 针对攻击而言，本文分析了当前可
编者按：美国司法部于5月19日起诉5名中国军人，指控他们通过网络窃取美国公司的商业机密，这是美国政府首次公开控告外国政府公务人员针对美国公司实施网络黑客犯罪。同日，中国外交部发言人秦刚就此事发表谈话称：“鉴于美方对通过对话合作解决网络安全问题缺乏诚意，中方决定中止中美网络工作组活动”。这一事件凸显了数据隐私规制的重大意义。本期发表的“全球舞台上的欧洲数据隐私规制：政策出口还是实验主义？”一文，探究了在错综发杂的强权政治背景下推进实验主义合作治理的五个机制，对于中国相关领域的政策治理颇有启发。 导言： 从
2020年9月5日，由雷锋网 & AI掘金志主办的「第三届中国人工智能安防峰会」在杭州正式召开。
毋庸置疑，在业界对人工智能（AI）应用落地备受期待的时期，数据这一重要支点却越来越成为一个“卡脖子”的难题。
区块链账本是由一个个区块构成，后一个区块包含了前一个区块的Hash，多个参与方通过共识保证各个参与方的数据一致。区块之间的链式结构和多份的数据冗余很大程度上保证了数据的透明性和不可篡改性。在联盟链中，结合区块链上数据的透明性和不可篡改性，确保链上数据可信，利用可信数据，减少中间流程，降低风险，从而加速整个业务流程的运转。区块链上数据透明性是一把双刃剑，透明保证可信，但是在很多商业场景中，数据具有隐私的特性。如何在透明性和隐私性之间平衡，是区块链需要解决的一大问题。链上的数据隐私可以从两个层面考虑，一个是账本数据传播范围，一个是业务数据上链方式。
在当前人工智能领域，大模型的快速发展引起了广泛关注。无论是开源大模型还是闭源大模型，各自都有其独特的优势和劣势。为了更深入地探讨哪一方更具前景，我们将从数据隐私、商业应用以及社区参与三个方向进行详细分析。
2017年是区块链奠定基础的一年。 这一年我们见证了新网络，平台，策略和筹款手段的出现，主要数字货币的价格飞涨。 见证了ICO。 见证了区块链的广泛应用。 但在2017年所有的这些进展中，我们认为最令人兴奋的就是区块链将不同的生态系统（通常是竞争对手）集中到了一个共同的后端平台上。 在行业范围内最益于执行可信商业逻辑的一个用例是在供应链中。过去几年来，许多公司一直致力于基于区块链的供应链项目，包括Chronicled，IBM，Provenance，SAP，Skuchain和VeChain。 但对于Chron
SDK隐私问题往往比较容易被入门开发者忽略，去年因为SDK隐私问题引起整个移动互联网行业关注的事件屈指可数： （有米、百度…） SDK隐私规范有哪些类型？哪些对于开发者来说应当谨慎对待？ 1、索引权限 在国内，应用索取权限是个顽固的老问题，稍微有点儿追求的应用都会索要一系列七七八八的权限（应用开发者为了实现更多的功能，采集更多的数据，往往需要做很多权限声明）。有时你会发现一个扫二维码的应用想要“读取通讯录”的权限、一个监测空气质量的软件需要摄像头和麦克风的权限，其实这些莫名的权限需求可能连开发者自己都没想过
不少人都有这样的经历：手机浏览某些网站之后，马上就接到相关行业的推销电话。很多人纳闷，自己并没有留下电话等个人信息，为何这些拨打骚扰电话的公司营销人员却能精准获取自己的浏览行为和联系方式？
数据科学正在不断发展，并渗透到每个行业。随着全球各组织开始数字化转型，2019年出现了更多公司利用数据做出更好决策的趋势。这里我们看一下在2020年预计会起飞的数据科学新趋势。
今天，我们来聊聊联邦学习（Federated Learning）。人工智能和大数据领域的人对于这个新兴词汇一定不陌生，但关于这个连名字都有多种叫法的技术（联邦学习、联合学习、联盟学习......）究竟是如何实现的，很多人只是一知半解。
随着互联网的普及和发展，我们的个人信息和数据面临着越来越多的安全风险。为了应对这些挑战，网络工程师和安全专家们不断研发新的技术和方法，以加强网络安全和保护用户隐私。本文将着重介绍Socks5代理和爬虫技术的应用，探索它们在构建安全稳定的网络环境中的重要性和作用。
人工智能在大型语言模型(LLM)如ChatGPT等方面对数据隐私带来了挑战，凸显了健全的安全措施的需求。
事实上，从去年十二月开始，新型冠状病毒事件导致的一个重要产业缺口就是口罩，此前文摘菌也对口罩的来源和去处进行了报道，口罩成为当下最为热门物件已是不争事实。
不仅全面升级强化了服务的安全性和隐私性，还能无限制的进行更高速的GPT-4访问、处理更长的输入、拥有更长的上下文窗口、高级的数据分析功能以及定制选项等。
大家好！我是开源君，一个热衷于软件开发和运维的工程师。本频道我专注于分享Github和Gitee上的高质量开源项目，并致力于推动前沿技术的分享。
gpt3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一种自回归语言模型，使用深度学习生成类人文本。它是OpenAI创建的GPT-n系列中的第三代语言预测模型。GPT-3是GPT-2模型体系结构的扩展和扩展版本——它包含了修改的初始化、预规范化和可逆标记化，并且在许多NLP任务中在zero-shot, one-shot和few-shot设置中表现出强大的性能。
虽然海量的现实需求为人工智能提供了广阔的应用场景，但要求人工智能系统适应复杂的计算环境．然 而，传统人工智能算法的研究都假设其应用环境是安全可控的．大量研究和实践工作表明当前的人工智能技术普 遍对外在风险考虑不足，相关数据和模型算法存在隐私与安全风险．由于人工智能安全的现实需求以及图学习的 巨大影响，图学习的隐私与安全问题成为当前图学习领域面临的重要挑战．为此，研究人员近年来从图学习系统的 各个环节出发对图学习隐私与安全问题进行了研究，提出了相关的攻击和防御方法．本综述首先阐述研究图学习 隐私与安全的重要意义，然后介绍图学习系统的基本过程、图学习面临的主要隐私与安全威胁以及图学习的隐私 与安全特性；在上述基础上，分别从图数据隐私、图数据安全、图模型隐私和图模型安全四个方面对现有研究工作 进行系统的归纳总结，讨论主要成果和不足；最后，介绍相关的开放资源，并从数据特征、解释性、研究体系和实际 应用等方面探讨面临的挑战和未来的研究方向．
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