信息保护

本章介绍了本书的内容和各章节的概述。首先，指出了数据挖掘和分析在信息社会中的必要性及其潜在影响。特别是在处理数据挖掘算法中如何整合法律和道德规范以防止歧视方面，提出了技术和非技术解决方案。本章最后概述了本书的结构，包括数据挖掘和分析的应用机会、潜在的歧视和隐私问题、法律、规范和市场应用中的实际解决方案。

统计量化规则（SQ rule）在数据挖掘领域具有重要价值。集中式挖掘SQ规则的算法已得到广泛应用，但其在分布式环境中，尤其是在涉及私有信息保护的情况下，面临挑战。如何在保护各方私有信息的前提下，实现多方协作完成SQ规则挖掘，成为保护私有信息的数据挖掘（PPDM）研究的重点。 基于安全求和、安全求平均和安全求频繁项集等PPDM基本工具，提出了两种算法，用于在水平划分数据下实现保护私有信息的SQ规则挖掘。其中，一种算法能够安全计算置信区间。

在以下代码中添加记录： CEditInfoDlg dlg; if (IDOK == dlg.DoModal()) { //获取数据源记录集。 _RecordsetPtr pRecordset = m_database.m_pRecordset; //注意：在调用以下代码之前，请确保pRecordset已经与某个数据库表内的数据绑定 //新增一条记录pRecordset->AddNew(); //设置姓名字段pRecordset->PutCollect(\"name\", _variant_t(dlg.m_name)); //设置性别字段CString gender; if (dlg.m_gender == 0) { gender = \"男\"; } else { gender = \"女\"; } pRecordset->PutCollect(\"gender\", _variant_t(gender)); //设置出生日期字段CString time = dlg.m_birthday.Format(\"%Y-%m-%d\"); pRecordset->PutCollect(\"birthday\", _variant_t(time)); //设置学分字段CString credit; credit.Format(\"%d\", dlg.m_credit); pRecordset->PutCollect(\"credit\", _variant_t(credit)); //添加记录pRecordset->Update(); }

汽车安全涉及人、车和道路环境等多方面因素。研究表明，人为因素是导致交通事故的主要原因。为预防事故，主动安全技术应运而生，通过安全提醒和辅助驾驶等方式降低事故发生率。 随着汽车保有量增加、驾驶习惯不规范以及汽车使用率低下等问题，城市交通拥堵日益严重。自动驾驶汽车利用技术手段，可有效解决传统驾驶方式带来的难题。 汽车安全保护系统主要分为主动安全系统和被动安全系统两大类。 主动安全系统以避免事故发生为目标，通过介入控制降低事故发生率。未来汽车安全设计的重点将更多地关注主动安全，主要通过在汽车上安装规避系统实现，例如：* 利用雷达、摄像头等传感器采集信息* 通过控制器处理信息并进行控制* 在危险情况下向驾驶员提供警示信息* 自动采取措施 此外，对驾驶员和车辆进行监测控制也是一种主动安全手段。

Hadoop 安全机制保障了大数据平台数据隐私与安全，有效防御外部攻击和内部威胁。

为了应对Hadoop用例和安全挑战，犀牛计划通过增强Hadoop现有数据保护功能，实现了敏感和受保护数据的处理，同时限制对私有信息的保护影响。

《Effective MySQL之备份与恢复》是一本由MySQL资深专家Ronald Bradford编写的重要书籍，全面介绍了各种备份和恢复策略，涵盖了如何设计合理的备份计划以及实施恢复的最佳实践。本书详细解释了不同备份选项的语法和示例，让您了解在各种灾难情况下如何保护MySQL数据。通过静态备份选项、时间点要求的重要性和MySQL复制技术的应用，您将学习到如何最大限度地提高数据可用性和持久性，同时评估云计算中MySQL方案的利弊。本书还讨论了影响备份策略选择的关键业务因素和配置变量，帮助您制定可靠的数据保护策略。

Oracle备用数据保护技术是Oracle数据库系统中一项关键的高可用解决方案，它通过在主数据库和备用数据库之间同步数据，确保在主数据库故障时能够快速切换到备用数据库，从而保证业务的持续运行和数据的安全性。

针对序列模式挖掘中的隐私保护问题，研究人员提出了名为CLDSA（当前最少序列删除算法）的创新算法。 该算法通过对候选序列进行加权，并在删除过程中动态更新权重，以贪心算法获得局部最优解，从而最大限度地减少对原始数据库的修改。 实验结果验证了CLDSA算法在隐藏敏感序列方面优于现有方法，实现了更有效的隐私保护。

随着移动互联网、物联网等技术的蓬勃发展，个人隐私数据面临着前所未有的侵犯风险。隐私保护数据挖掘成为数据挖掘领域的热点，研究者们针对移动端、分布式系统、高维数据和时空数据等场景下隐私保护问题，提出了多种方法和算法，取得了丰硕的成果。