電腦安全和隱私

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insight - 電腦安全和隱私

多階段抽樣技術 (MUST) 可以作為一種隱私增強方法，在差分隱私的框架下，透過多階段的子抽樣過程，在不損害資料效用的情況下，提升隱私保障，並可能提升計算效率。

TME-Box 是一種利用英特爾 TME-MK 內存加密技術實現可擴展進程內隔離的新方法，通過加密隔離不同沙盒的內存資源，保護敏感數據免受內存安全漏洞的攻擊。

去中心化社交網絡設計需要在賦予用戶權力的同時，兼顧知識管理、內容審核和跨社群交流的需求，並需注意避免過度碎片化和技術精英主義的風險。

本文提出了一種基於區塊鏈和數位孿生的聯邦學習方案，用於解決工業 4.0 環境中資源受限設備參與模型訓練的安全和隱私問題。

本文提出了一種名為 IDG-DP 的新型隱私保護方法，用於解決基於雷達的人類活動識別系統中的隱私洩露問題，該方法結合了差分隱私 (DP) 和整合決策梯度 (IDG) 演算法，在保持模型效用的同時有效減輕成員推斷攻擊 (MIA)。

該文提出了一個基於部分盲簽章的框架，用於保護用戶在使用大型語言模型服務時的隱私，同時兼顧了訂閱制和 API 計費模式的商業需求。

該研究提出了一種結合生成對抗網路 (GAN) 和自適應證據權重 (aWOE) 的隱私保護客戶流失預測模型 (PPCCP)，以解決電信產業中使用敏感客戶數據進行模型訓練時的隱私問題。

WaKA 是一種新的數據溯源方法，它利用 K 最近鄰演算法和成員隱私原則來評估個別數據點對模型效用和隱私風險的影響，並可有效地用於成員推斷攻擊。

本研究提出了一種名為 ICD-IPD 的新型方法，用於在社群感測雲端服務中偵測複製身分，即使面對不完整的非隱私敏感檔案資料也能有效運作。

針對現有惡意軟體動態檢測方法的不足，本文提出了一種名為 PARIS 的新型系統，它能夠以低系統開銷實現對惡意行為的實時、精確檢測。

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