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。
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。”
数字经济时代，现代商业环境悄然变革，从传统营销到数字化营销再到如今的预测营销，营销手段正在发生天翻地覆的变化。11月15-16日，2018届GMTIC全球营销技术创新峰会在上海举行，带来了一场关于技术和营销的探讨盛会，其中营销科技公司Sizmek中国区总裁郑家强、画龙科技首席执行官宋碧莲以及一面数据首席营销官林圆圆也在会后接受了DT数据侠的专访，阐述了MarTech的智慧。
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本文由新秀丽中国IT负责人李德胜投递并参与由数据猿联合上海大数据联盟共同推出的《2024中国数智化转型升级优秀CIO》榜单/奖项评选。
联邦学习是一种新兴的人工智能基础技术， 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。
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
云计算技术的快速发展已经改变了编程学习和技术开发的方式。其中，使用云端开发工具 Cloud Studio 已经成为一种趋势。本文将重点探讨使用 Cloud Studio 进行编程学习和技术开发的优势、挑战和注意事项。
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。
存储资源日益减少 对于大多数人来说，预测未来是非常困难得。但是人们总是喜欢关注未来会发生什么事情。在IT领域，人们同样喜欢关注趋势发展。到了2014年底了。又该对新的一年IT发展趋势进行预测了。所以这是个很难预测的事情，但是还是尽量多了解一下行业发展趋势，以便为那些关注行业发展的网友提供一个好的观看平台。 这似乎是一个让人难以相信的事情，我们运行的磁盘的存储空间不足。但是，在如今，存储空间正面临着挑战却是个事实。随着大数据时代的来临，数据呈现爆炸式的增加。在2013年，全球产生量3.5ZB的数据，到2020
选自Analytics India 作者：Richa Bhatia 机器之心编译 《欧盟一般数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）是 20 年来数据隐私条例的最重要变化，它将取代《欧盟个人资料保护指令》95/46/EC，并将协调全欧洲的数据隐私法律，为所有欧盟民众保护和授权数据隐私，并将重塑整个地区的数据隐私保护形式。在 GDPR 中，有关「算法公平性」的条款要求所有公司必须对其算法的自动决策进行解释，这意味着目前大量 AI 应用依赖的深度学习算法不
你的数据是很有价值的。即使你不同意，许多组织和团体也会为此付出高昂的代价，而且他们并不都把你的最佳利益放在心上。但你有权管理你的数据。在当今的数字时代，我们通过工作、社交媒体、在线购物或简单地使用智能手机分享的个人数据比以往任何时候都多。但随着分享的增加，数据泄露和身份被盗的风险也增加了。
包括阿里巴巴达摩院在内的全球顶级科研机构纷纷对2020年的科技行业做出了预测，过去的一年，大数据和AI行业继续蓬勃发展：
提供个性化客户体验的方式远远超过了通过自动电子邮件机器式的向用户发送信息带来的感受。个性化客户体验不仅需要提供商提前了解客户的兴趣、经历以及潜在的意图，并用这些数据来创建一个面向客户多阶段的方案，有效地提升真实感与用户参与度。根据爱尔兰咨询公司埃森哲的数据显示，当公司未能提供相关的个性化体验时，有44%的消费者会表现出沮丧情绪。
零售业一直是商业领域中的关键行业，而人工智能（AI）的迅速发展正在彻底改变着零售业的运营方式。本文将探讨人工智能对零售业带来的积极影响以及可能存在的风险，以揭示这种技术革新在零售业发展中的重要性。
如果实施得当，健壮的数据安全策略将保护组织的信息资产免受网络犯罪活动的侵害，它们也可以防范内部威胁和误，这些仍然是导致数据泄露的主要原因之一。 数据安全涉及部署工具和技术，以增强组织对其关键数据所在位置及其使用方式的可见性。 理想情况下，这些工具应该能够应用加密、数据屏蔽和敏感文件编辑等保护措施，并且应该自动报告以简化审计并遵守监管要求。
本期我们围绕去中心化身份，带来一篇本体创始人李俊发表在 Coinmarketcap 上的署名文章。以较为通俗易通的方式，分享本体在自主主权身份方面的一些观点。
其中的逻辑是通过多中心化实现数据的可信管理，利用区块链的可追溯性，相关权限透明的管理以及一些可信的基础设施，最终实现去中心化网络结合分布式网络支持知识协作。
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。
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。
当今云计算时代，计算资源和数据存储已经不再受限于本地设备的硬件和软件限制。云计算技术的发展和普及，使得用户可以通过互联网访问大量的计算资源和存储空间，从而改变了我们对计算和数据的看法。本文将探讨云计算时代对计算和数据处理的影响，并讨论其对社会、经济和技术发展的潜在影响。
随着网络技术的不断发展和应用的广泛，网络安全也日益受到了重视，在网络爬虫和数据采集领域中，经常需要使用代理来进行隐蔽、高效的数据采集工作。
在过往，广告营销往往依赖于经验判断、市场调研和广泛的媒体投放，试图以量取胜，覆盖尽可能多的潜在消费者。然而，这种方式不仅成本高昂，而且效率低下，大量广告资源被浪费在对产品不感兴趣或无需求的受众身上。随着消费者行为日益多元化、个性化，以及信息获取渠道的碎片化，传统的广告营销策略显得愈发力不从心。
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。
近期，诸多媒体纷纷报道美国众议众议院议员要求 Facebook 停止开发 Libra，这说明美国内部对于全球化的数字货币还是心存疑虑。
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）：
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
边缘计算将物联网提升到一个更高的水平——在云的边缘，原始数据实时转化为价值。通过在整个网络中重新分配数据处理工作，它提升了连接节点、端点和其他智能设备的重要性和治理。边缘计算几乎与云计算完全相反，其中数据从分布式网络流入，在集中式数据中心进行处理，结果通常会传输回原始分布式网络以触发操作。但是，长距离传输大量数据会产生相关成本。这些成本可以从财务上衡量，但也可以通过其他关键方式来衡量，例如功率或时间。这就是边缘计算介入的地方。当功率、带宽和延迟真的很重要时，边缘计算可能是答案。与集中式云计算不同，其中数据可能会传播数百英里进行处理，边缘计算支持在感知、创建或驻留数据的同一网络边缘位置处理数据。这意味着处理延迟几乎可以忽略不计，对功率和带宽的要求通常也大大降低。
套用茨威格在《砍头皇后》的一句名言开篇：她那时候还太年轻，不知道所有命运赠送的礼物，早已在暗中标好了价格。
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。
本文转自公众号：网络空间安全之路—— 数据是新时代的生产要素；保护数据原生价值，实现数据的所有权保护、交换与管理；完善数据在收集、使用、存储等阶段的全生命周期安全；研究分析复杂物理数据交互场景中的数据安全攻防机理；在保护数据所有权的前提下实现高价值数据的安全交易；安全技术标准的推广与法律法规的完善。 01 数据安全防护是重大战略需求 当前的行业共识认为数据是驱动数字经济发展的核心动力。以数据为基础的云计算、物联网、区块链、人工智能等经济生态及相关产业链在智慧城市升级、国家重大基建产业发展等方面发挥着积极的
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
在服务器的选择上，有些人会选择3M独享服务器。那么服务器3m独享是什么意思？我们平时家用的服务器到底应该如何选择呢？
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？
在信息技术领域，区块链技术和人工智能（AI）都是备受瞩目的创新。它们各自有着独特的特点和应用领域，但在某些情况下，它们可以相互协作，共同推动IT领域的发展。本文将深入探讨区块链技术与AI的结合，讨论它们如何成为未来的合作伙伴，并为读者提供一些示例和应用案例。
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
作者 | Felix Xu 责编 | Carol 出品 | 区块链大本营（blockchain_camp） 数据是现代商业与个人的核心价值与重要资产。数据正在重新塑造人类生活的方方面面，IDC Research统计2019年大数据和分析市场的销售收入约为1870亿美元。跨机构、跨行业的数据融合、联合分析和建模的需求日趋增加。 但由于数据本身可复制，易传播，一经分享无法追踪，数据资产的确权困难，商业化被严重制约。在传统大数据分析中，数据的集中化收集容易导致隐私信息泄露等风险。私有化部署则需要开发人员现场
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。
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。
自从《个人信息保护法》颁布以来，对于金融/汽车/新零售等处理大量个人敏感信息的企业来讲，个人数据使用在企业内部变成一个“谈虎色变”的问题，有合规意识的业务开始拉上合规、法务、安全团队开启评估审批，但在很多没有PbD（Privacy by Design）机制的企业来讲，遇到这类问题的合规/法务同学往往会很头疼，“合法性事由”的适用性在不断压缩，告知同意/PIA/第三方管理/DSAR犹如一道道天堑，如果整改那么业务要延迟甚至推倒重来，如果不整改业务要带隐私合规风险上线，变成了鱼和熊掌不可兼得的问题。今天这篇文章我们来谈谈个人数据使用环节的合规问题。
随着云计算的崭露头角，企业和个人用户都越来越依赖于云服务来存储、处理和分享数据。云计算为我们提供了巨大的灵活性和便利性，但与此同时，安全性也变得至关重要。黑客和恶意分子一直在寻找机会窃取云上的数据，因此云计算安全性已经成为一项关键任务。本文将探讨云计算安全的重要性，并提供一些保护数据免受黑客侵害的实用方法。
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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