基于差分隱私的數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)研究[其他][信息安全]

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,全球數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和數(shù)據(jù)儲(chǔ)量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。在挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的同時(shí),確保數(shù)據(jù)安全已成為亟需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)通過(guò)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法,對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行變換,去除數(shù)據(jù)中的敏感信息,可防止敏感數(shù)據(jù)被非法訪問(wèn)、獲取,又可以減少對(duì)整體數(shù)據(jù)集挖掘利用的影響,實(shí)現(xiàn)了保持?jǐn)?shù)據(jù)可用性的同時(shí),保護(hù)用戶的隱私數(shù)據(jù)。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問(wèn)題,利用差分隱私技術(shù)中的Laplace機(jī)制對(duì)Adult數(shù)據(jù)集進(jìn)行脫敏,并在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行驗(yàn)證,對(duì)比原始數(shù)據(jù)、差分隱私脫敏數(shù)據(jù)及其他脫敏技術(shù)數(shù)據(jù)生成模型的預(yù)測(cè)效果,結(jié)果表明,經(jīng)差分隱私技術(shù)處理后的數(shù)據(jù),既保證了數(shù)據(jù)隱私,又實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的有效利用。

發(fā)表于:3/3/2025 5:14:54 PM

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)作為清潔能源的重要組成部分,其網(wǎng)絡(luò)安全不僅關(guān)系到風(fēng)電場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行,還直接影響到整個(gè)電力系統(tǒng)的安全。研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù),以提高風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。首先分析了大型無(wú)人值守風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅,包括外部攻擊、內(nèi)部泄露、設(shè)備故障等。針對(duì)這些威脅,設(shè)計(jì)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控模型,該模型能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備狀態(tài)等關(guān)鍵信息,并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)異常行為進(jìn)行識(shí)別和預(yù)警。為了驗(yàn)證模型的有效性,在模擬風(fēng)電場(chǎng)環(huán)境中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,該模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別出多種網(wǎng)絡(luò)安全威脅,并提前發(fā)出預(yù)警,為風(fēng)電場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)提供了有力支持。

發(fā)表于:3/3/2025 4:15:00 PM

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