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关于你的密码安全和隐私安全

 欢迎关注微信公众号专注于网络安全领域,跟踪漏洞动态,深耕互联网,做一个深谙攻防之道的公众号。同时涉足多个领域,是哲学,抑或是文学与艺术,关注金融市场,研究全球市场经济发展方向。 前言在这个互联网时代,账号和密码成为了个人的重要资产。对于今年6月份超星学习通泄露1亿7273万条数据的事件,针对此事,学习通当天回应称,其不存储用户明文密码,采取单向加密存储,理论上用户密码不会泄露。从这件事情,我慢慢觉得,保护个人隐私安全任重道远,绝不能依赖平台对数据保护的基本措施,而是从为自己的账户设置一个复杂的密码为起点。 0x01 你的密码安全从2010年起,国内耳熟能详的大型平台都有过大规模的数据泄露,例

关于你的密码安全和隐私安全

 欢迎关注微信公众号专注于网络安全领域,跟踪漏洞动态,深耕互联网,做一个深谙攻防之道的公众号。同时涉足多个领域,是哲学,抑或是文学与艺术,关注金融市场,研究全球市场经济发展方向。 前言在这个互联网时代,账号和密码成为了个人的重要资产。对于今年6月份超星学习通泄露1亿7273万条数据的事件,针对此事,学习通当天回应称,其不存储用户明文密码,采取单向加密存储,理论上用户密码不会泄露。从这件事情,我慢慢觉得,保护个人隐私安全任重道远,绝不能依赖平台对数据保护的基本措施,而是从为自己的账户设置一个复杂的密码为起点。 0x01 你的密码安全从2010年起,国内耳熟能详的大型平台都有过大规模的数据泄露,例

隐私计算FATE-离线预测

一、说明Fate的模型预测有离线预测和在线预测两种方式,两者的效果是一样的,主要是使用方式、适用场景、高可用、性能等方面有很大差别;本文分享使用Fate基于纵向逻辑回归算法训练出来的模型进行离线预测实践。基于上文《隐私计算FATE-模型训练》中训练出来的模型进行预测任务关于Fate的基础概览和安装部署可参考文章《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》 二、查询模型信息执行以下命令,进入Fate的容器中:dockerexec-it$(dockerps-aqf"name=standalone_fate")bash首先我们需要获取模型对应的model_id和model_version信息,可以通

隐私计算FATE-离线预测

一、说明Fate的模型预测有离线预测和在线预测两种方式,两者的效果是一样的,主要是使用方式、适用场景、高可用、性能等方面有很大差别;本文分享使用Fate基于纵向逻辑回归算法训练出来的模型进行离线预测实践。基于上文《隐私计算FATE-模型训练》中训练出来的模型进行预测任务关于Fate的基础概览和安装部署可参考文章《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》 二、查询模型信息执行以下命令,进入Fate的容器中:dockerexec-it$(dockerps-aqf"name=standalone_fate")bash首先我们需要获取模型对应的model_id和model_version信息,可以通

浅谈大数据广告下个人隐私保护,开发者视角的广告原理

本文已收录于GithubCodeClass和GiteeCodeClass致力于打造高质量编程学习课堂,内含百篇原创技术文章,千本计算机开源电子书,谷歌、阿里大神开源LeetCode题解,各类编程学习资源,欢迎star,一起学习!大家好,我是柠檬哥。最近有在了解广告归因相关的内容,发现挺有意思的,这篇文章就从广告原理的角度,给大家讲讲广告是如何实现精确追踪的。无处不在的广告近年来随着大数据AI推荐算法的飞速发展,广告可谓是无孔不入,并且越来越个性化。你不经意的一次搜索,相关的商品就可能会出现在你能接触到的信息流中,让人感觉好像有一双眼睛,时时刻刻被监视着一般。大数据下没有隐私,我时常也在思考,如

浅谈大数据广告下个人隐私保护,开发者视角的广告原理

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三星电视无法下载《条款和条件、隐私政策》的问题 (消息代码: 0-1)

问题背景自打政治上不睦后,韩国产品在我国就遇冷了,前有乐天玛特,后有三星,特别是三星手机,市占率从第一到现在份额小到归入"其它",另外像三星电视、显示器的遭遇也都差不多。如果现在有人买三星产品,估计需要特别大的勇气,因为说不准啥时候因为销量太少售后就中止了。我成为三星用户大概是在2018年,当时中韩关系还不错,三星产品和西门子一样是质量的代名词,当时因为有不小的优惠,购入了这台三星曲面屏电视:总体用着还不错,除了中间有一次黑屏换了一回主板。幸好当时是在保修期内,没有额外的费用。考虑到家里终端比较多,感觉看电视的时间比较少,没买广电的宽带。装宽带时电信送了一个电视盒子,基本就用这个看节目,可以免

三星电视无法下载《条款和条件、隐私政策》的问题 (消息代码: 0-1)

问题背景自打政治上不睦后,韩国产品在我国就遇冷了,前有乐天玛特,后有三星,特别是三星手机,市占率从第一到现在份额小到归入"其它",另外像三星电视、显示器的遭遇也都差不多。如果现在有人买三星产品,估计需要特别大的勇气,因为说不准啥时候因为销量太少售后就中止了。我成为三星用户大概是在2018年,当时中韩关系还不错,三星产品和西门子一样是质量的代名词,当时因为有不小的优惠,购入了这台三星曲面屏电视:总体用着还不错,除了中间有一次黑屏换了一回主板。幸好当时是在保修期内,没有额外的费用。考虑到家里终端比较多,感觉看电视的时间比较少,没买广电的宽带。装宽带时电信送了一个电视盒子,基本就用这个看节目,可以免

超越联邦学习,让AI跨越公司边界:解决数据隐私和场景模型定制问题

编译丨张泷玲、杨柳编辑丨维克多今年1月份,苏黎世联邦理工学院的StefanFeuerriegelc教授在 《CommunicationsoftheACM》期刊上刊文“ArtificialIntelligenceAcrossCompanyBorders”,在文中教授指出了人工智能(AI)产业落地过程中常见挑战:如何开展跨公司合作?  教授表示:通过数据共享构造大规模的跨公司数据集是一种方式,但有数据保密和隐私泄漏风险,且受隐私相关法律的限制。而保护隐私的分布式机器学习框架—联邦学习,能让数据不出本地,解决上述痛点。但传统的联邦学习目前并不能提供规范的隐私保护证明,此外,其场景容易受到因果攻击。因

超越联邦学习,让AI跨越公司边界:解决数据隐私和场景模型定制问题

编译丨张泷玲、杨柳编辑丨维克多今年1月份,苏黎世联邦理工学院的StefanFeuerriegelc教授在 《CommunicationsoftheACM》期刊上刊文“ArtificialIntelligenceAcrossCompanyBorders”,在文中教授指出了人工智能(AI)产业落地过程中常见挑战:如何开展跨公司合作?  教授表示:通过数据共享构造大规模的跨公司数据集是一种方式,但有数据保密和隐私泄漏风险,且受隐私相关法律的限制。而保护隐私的分布式机器学习框架—联邦学习,能让数据不出本地,解决上述痛点。但传统的联邦学习目前并不能提供规范的隐私保护证明,此外,其场景容易受到因果攻击。因