1、数据外包中的隐私保护:挑战与解决方案

数据外包中的隐私保护:挑战与解决方案

1. 引言

在当今数字化时代,私营企业和公共组织存储、处理和交换的数据量正迅速增长。用户越来越频繁地借助服务提供商来传播和共享资源。在这种开放协作的环境下,保护隐私免受侵犯成为了至关重要的问题。接下来,我们将深入探讨数据外包中隐私保护的相关内容。

2. 数据外包兴起的背景与动机

2.1 技术变革与数据增长

存储、处理和通信技术的飞速发展,正改变着传统信息系统架构。一方面,现代设备存储容量和计算能力的提升,使得组织持有的信息量急剧增加;另一方面,组织收集的数据包含大量敏感信息,如身份信息、财务数据和健康诊断等,这些信息的保密性必须得到保障。

2.2 数据外包的发展

设计、实现和管理一个能确保敏感数据保密性的安全系统成本高昂,需要大量的存储容量和专业的管理人员。因此,数据外包和传播服务近年来发展迅速,有望成为未来网络的常见组成部分,像 MySpace、Flickr 和 YouTube 等提供存储和分发服务的网络公司的成功就是例证。

2.3 数据外包面临的安全挑战

企业通常将数据存储在外部的“诚实但好奇”的服务器上。这些服务器虽然能保证数据的可用性并执行基本的安全控制,但不能完全信任它们访问数据内容或全面执行访问控制策略和隐私保护要求。除了常见的机密性和隐私泄露风险外,外包数据还面临信息被不当使用的威胁,服务提供商可能会利用数据所有者收集和整理的大量数据,损害数据所有者的市场利益。

3. 数据外包中的三大安全需求

3.1 访问控制执行

传统架构中,参考监视器在访问控制

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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