关键词：区块链、众包(crowdsourcing)、差分隐私、联邦学习、物联网、移动边缘计算 主要贡献： 1）提出一个分层的众包联邦学习系统来建立机器学习模型，以帮助家电商提高服务质量和优化家电功能。 2）提出了一个新的标准化技术，它比批量标准化提供了更高的测试精度，同时保留了每个参与者数据的提取特征的隐私。此外，通过利用差分隐私，防止对手利用学习模型来推断客户的敏感信息。 3）基于区块链的系统通过确保所有的模型更新可追责来防止恶意模型攻击。

是一个库，可以使用不同的隐私训练PyTorch模型。 它支持在客户端上进行的代码更改最少的培训，对培训性能的影响很小，并允许客户端在线跟踪在任何给定时刻花费的隐私预算。 目标观众 此代码版本针对两个目标受众： ML从业者会发现这是培训差异性隐私模型的温和介绍，因为它需要最少的代码更改。 差异隐私科学家会发现这很容易尝试和修改，使他们能够专注于重要的事情。 安装 可以通过pip安装最新版本的Opacus： pip install opacus :warning_selector: 注意：这将带来最新版本的部门，它们在Cuda 10.2上。 如果您的环境使用的是较旧的Cuda版本（例如，Google Colab仍在Cuda 10.1上），则此方法将无效。 要在Colab上安装，请首先运行以下单元： pip install torchcsprng==0.1.3+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 然后，您可以像以前一样pip install opacus 。 在查看更多上下文。 您还可以直接从

Steganos Privacy Suite 是一款专业的整合了多种加密软件的文件加密工具箱，拥有顶级256位AES（IEEE P1619）加密技术中的AES-XEX加密和NI硬件加速功能，可针对盗贼、窥探和情报服务提供强大的隐私防护效果，用户可以通过简单明了的菜单导航，在个人电脑，网络和云端，对业务报告，TAN列表或者节日照片等敏感数据进行加密，所有在线账户的密码都可以自动创建，并且易于管理和管理，无论是在电脑，智能手机还是平板电脑上，使用这款Steganos Privacy Suite(安全防护软件)可以让你的电脑无时无刻都在Steganos Privacy Suite的保护伞下，确保不会发生任何数据泄露的情况，只需点击一次，用户就可以删除所有的浏览器数据和历史记录并在信息存储之前阻止跟踪和广告，并通过匿名浏览器增加您的隐私。 全新的Steganos Privacy Suite支持Dropbox，Microsoft OneDrive和Google Drive的数据加密，并支持将U盘等USB移动设备作为安全密钥，一旦弹出，虚拟保管库关闭，敏感数据被隔离保护，Steganos Privacy Suite不仅可以加密您的数据，还可以将其隐藏在图片，音乐或视频中，还能将敏感数据归档到U盘、CD、DVD或蓝光光盘上，

该版本更换小米6手环表盘不需要降级固件,只需要先修改表盘为[秦时明月--卫庄]即可 Notify & Fitness for Mi Band 14.2.8 更新 2021年12月15日 - Fixed Android 12 issues - Minor UI improvements - Updated translations - Fixed bugs

数据监管的大背景 数据合规专项治理活动频繁 个保新治理阶段，重点平台重点监管 企业安全三大赋能对象 个保法下Privacy by Design 怎么做 网安法下SDLC 怎么做

差异性隐私和联合学习。 精选笔记本，介绍如何使用差异隐私和联合学习来训练神经网络。 入门笔记本 在开始学习差异隐私和联合学习之前，了解张量很重要； 神经网络的基本数据结构。 了解张量： 创建简单的神经网络 使用MNIST数据创建密集网络 转移学习 大多数情况下，您不想自己训练整个卷积网络。 对大型图像集（例如ImageNet）进行现代ConvNets培训需要在多个GPU上花费数周的时间。 可以帮助您解决此问题。 什么是差异隐私？ 差异隐私是用于防止模型在学习过程中意外记住训练数据集中存在的秘密的一组技术。 为了使其正常工作，我们需要坚持以下几点： 向数据主体保证：不管有哪些研究，数据集或信息来源，都可以通过将您的数据用于任何分析中而不会受到不利影响或其他影响。 确保从敏感数据中学习的模型仅在学习他们应该学习的知识时，不会无意中学习从他们的数据中学到的知识 以下是一些笔记本，以进一

k-匿名隐私保护模型中,k取值同时影响着k-匿名表的隐私保护程度和数据质量,因此,如何选择k值以达到隐私保护和数据质量的共赢具有重要意义.在对k取值和隐私保护、数据质量关系分析和证明的基础上,根据不同情况下的k-匿名表隐私泄露概率公式,对满足隐私保护要求的k取值范围进行了分析;根据k-匿名表的数据质量公式对满足数据质量要求的k取值范围进行了分析.根据满足隐私保护和数据质量要求的k取值之间的关系,给出了k值的优化选择算法.

小米手环更换表盘工具

隐私保护课老师让读的论文，结合论文和网上的资料做了一些总结。主要是针对文章内容和秘密分享值上的加法和乘法运算的总结，还有秘密分享值上的运算是如何应用到线性回归和逻辑回归上，从而实现隐私保护的机器学习模型的。关于隐私保护的神经网络和系统测试部分ppt里涉及的较少。

隐私 本项目应腾讯要求，已永久性删除此项目代码和示例网站的所有数据。 最后感谢大家对本项目的关注和贡献！期望能在我往后的其他开源项目中相见。 执照 版权所有（c）KallyDev。 版权所有。 根据许可。