环境保护

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大数据环境下个人隐私保护研究
随着大数据时代的到来,个人信息加工方式的转变加剧了隐私侵权问题。文章结合大数据环境下个人隐私安全存在的问题,梳理了问题成因,并提出了从技术、政策和法律等角度进行大数据时代个人隐私保护的可行性建议。
分布式环境下保护私有信息的统计量化规则挖掘
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。
汽车安全保护概述
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 安全与隐私保护
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。
Hadoop生态数据保护增强
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。
MySQL数据保护策略详解
《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
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。
序列模式挖掘隐私保护研究
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。
隐私保护数据挖掘前沿研究
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。
Oracle数据库保护指南
Oracle数据库保护指南是关于Oracle数据库安全性的详尽介绍和实用建议。