数据安全
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王洛宾_数据安全
Focus on Cyber Security.
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[数据安全]K-匿名性（K-anonymity）和差分隐私（Differential Privacy）区别
实现k-匿名性的方法包括属性泛化、属性抑制、数据扰动、数据交换、层次化泛化、数据分割以及应用隐私保护算法，旨在在保护个人隐私与保持数据实用性之间找到平衡原创 2024-03-26 03:45:23 · 1375 阅读 · 0 评论 -
[隐私工程师宣言]一种确定数据收集和使用是否“公平和合法”的实用方法
这个流程体现了按需收集、遵循授权目的、尊重个人隐私的原则,并提供了评估数据处理风险和收益的框架,以确保恰当的许可与告知。这种分阶段评估有助于权衡数据收集与隐私保护的关系,使决策更加透明和有据可依。原创 2024-03-17 06:19:51 · 1314 阅读 · 0 评论 -
[数据安全]差分隐私
差分隐私是一种保护个人数据隐私的技术，通过向查询结果添加噪声来防止泄露个体信息，用途包括数据发布、数据挖掘等领域，是保护隐私、促进数据共享的必要手段，具体技术包括拉普拉斯机制、指数机制等。原创 2024-02-28 06:02:41 · 2687 阅读 · 0 评论