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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。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)鍵問題。數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)通過預(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、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)測模型中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題，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：2025/3/3

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

大型無人值守風(fēng)電場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)的大型無人值守風(fēng)電場網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù)，以提高風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。首先分析了大型無人值守風(fēng)電場的網(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)測風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備狀態(tài)等關(guān)鍵信息，并通過深度學(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)電場的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)提供了有力支持。

發(fā)表于：2025/3/3