39、面向多元化受众的隐私与安全培训平台

面向多元化受众的隐私与安全培训平台

在当今数字化时代,网络安全威胁日益严峻,影响着个人、组织和政府机构。近年来,网络攻击的数量、种类和严重程度都在增加,但网络专业人才却十分短缺。因此,吸引多元化的网络安全人才至关重要,尤其是要让网络安全行业对技术和非技术人员以及女性都具有吸引力。

1. 研究方法

为了探究如何吸引更广泛的网络安全人才,研究人员进行了一系列工作坊,参与者为丹麦不同背景的高中生。研究方法主要包括以下两个方面:
- 简短访谈 :在工作坊期间,研究人员对参与者进行了简短的非结构化访谈,访谈问题基于参与者的背景,如技术和非技术背景、对 Haaukins 平台熟悉与否等。问题涉及隐私、社交媒体和数据共享的概念与任务,以及他们对不同主题的偏好和完成任务时遇到的困难。对于有技术背景的参与者,还询问了他们对非技术任务以及将隐私、社交媒体和数据共享概念融入 CTF 活动的看法。
- 在线问卷 :工作坊结束时,参与者通过在线问卷提供反馈。问卷包含 10 - 15 个问题,涉及各种任务的描述、在虚拟环境中工作的困难,以及在隐私、数据共享和道德方面创建新挑战的具体想法。

2. 参与者背景

本次研究的目标受众包括不同背景和性别的学生。在 106 名参与者中,49 人有技术背景,57 人是非技术背景,32% 的参与者为女性。参与者不仅对 CTF 表现出浓厚兴趣,还在访谈中提供了详细反馈。

根据参与者的背景,他们参与了不同类型的 Capture The Flag (CTF) 挑战:
| 参与者背景 | 挑战类型 |
| ---- | --

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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