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綜合知識(shí)
網(wǎng)絡(luò)安全威脅概述-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
由于無(wú)處不在的internet和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),企圖侵入、破壞和丑化商用和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的嘗試就變得源源不斷和日益猖獗起來(lái)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)作為重要的基礎(chǔ)資源向客戶(hù)提供信息,而建立安全的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所要解決的根本問(wèn)題是:在保證網(wǎng)絡(luò)連通的同時(shí),對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、客戶(hù)應(yīng)用進(jìn)行管理,以保證網(wǎng)絡(luò)信息資源的正確性不受影響。隨著internet和以電子商務(wù)、社交通訊為代表的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用日益發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)于個(gè)人、國(guó)家已經(jīng)變得越來(lái)越重要。 [
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2019-04-10
基于通用原則的匿名化算法-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
在不同的情況下,實(shí)現(xiàn)匿名化的算法有多種度量方法可以采用,例如數(shù)據(jù)的信息缺損、等價(jià)類(lèi)所包含的平均記錄數(shù)、可識(shí)別度量(discemabilitymetircs)、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匿名的操作數(shù)等。通常采用泛化技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的b匿名原則算法,對(duì)泛化空間的搜索直接影響到算法的整體性能。然而,在很多簡(jiǎn)單限制條件下,設(shè)計(jì)最優(yōu)化k-匿名算法已經(jīng)被證明是np難問(wèn)題。因此,很大一部分k-匿名算法都致力于設(shè)計(jì)相對(duì)來(lái)說(shuō)更加高效的近似算法。 [
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2019-04-09
面向特定應(yīng)用的匿名化算法-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
在特定的應(yīng)用場(chǎng)景下,前面介紹的通用型匿名化算法可能會(huì)不能滿(mǎn)足要求,因此需要根據(jù)實(shí)際情況設(shè)計(jì)更有針對(duì)性的匿名化算法。例如,如果數(shù)據(jù)擁有者希望利用發(fā)布的匿名數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)分類(lèi)器,那么設(shè)計(jì)的匿名化算法在考慮保護(hù)隱私的同時(shí),還需要考慮怎樣使發(fā)布的數(shù)據(jù)更有利于分類(lèi)器的構(gòu)建,并且采用的度量指標(biāo)要能直接反映出對(duì)分類(lèi)器構(gòu)建的影響。現(xiàn)有的兩類(lèi)匿名化算法:自底向上和自頂向下,都采用了信息增益(informationgain)作為度量指標(biāo)。 [
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2019-04-09
基于聚類(lèi)的匿名化算法-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
基于聚類(lèi)的匿名化算法將原始數(shù)據(jù)集映射到特定的度量空間中,再對(duì)這個(gè)空間中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匿名。與k-匿名化原則類(lèi)似,算法能夠保證每個(gè)聚類(lèi)中至少有k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。 [
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2019-04-09
數(shù)據(jù)匿名化算法-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
大部分匿名化算法關(guān)注于如何根據(jù)通用匿名原則更好地發(fā)布匿名數(shù)據(jù),還有一部分工作致力于解決在具體的應(yīng)用背景下,如何發(fā)布匿名數(shù)據(jù)才能更加實(shí)用。另外,最近幾年出現(xiàn)了采用聚類(lèi)思想進(jìn)行匿名化的算法,能在數(shù)據(jù)精度和計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)間達(dá)到較好的平衡。下面分別對(duì)這三方面工作進(jìn)行介紹。 [
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2019-04-09
披露風(fēng)險(xiǎn)-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)效果是通過(guò)攻擊者披露隱私的多少來(lái)側(cè)面反映的?,F(xiàn)有的隱私度量都可以統(tǒng)一用"披露風(fēng)險(xiǎn)"(disclosurerisk)來(lái)描述。披露風(fēng)險(xiǎn)表示為攻擊者根據(jù)所發(fā)布的數(shù)據(jù)和其他背景知識(shí)(backgroundknowledge)可能披露隱私的概率。通常,關(guān)于隱私數(shù)據(jù)的背景知識(shí)越多,披露風(fēng)險(xiǎn)越大。 [
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2019-04-09
信息缺損-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
信息缺損表示經(jīng)過(guò)隱私保護(hù)技術(shù)處理之后原始數(shù)據(jù)的信息丟失量,是針對(duì)發(fā)布數(shù)據(jù)集質(zhì)量的一種度量方法。一般情況下,隱私保護(hù)技術(shù)需要遵循最小信息缺損原則,該原則通過(guò)比較原始數(shù)據(jù)和匿名數(shù)據(jù)的相似度來(lái)衡量隱私保護(hù)的效果。信息缺損越小,說(shuō)明發(fā)布的數(shù)據(jù)集有效性越高,數(shù)據(jù)越有價(jià)值。 [
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2019-04-09
隱私的度量方法-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
通常從披露風(fēng)險(xiǎn)和信息缺損兩個(gè)角度對(duì)穩(wěn)私保護(hù)的效果進(jìn)行度量。(1)披露風(fēng)險(xiǎn)(2)信息缺損 [
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2019-04-09
隱私保護(hù)度-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
隱私保護(hù)度是站在隱私保護(hù)的角度對(duì)隱私保護(hù)算法進(jìn)行評(píng)估,該算法如何能夠最大限度地防止入侵者非法獲取隱私數(shù)據(jù),對(duì)隱私進(jìn)行有效的保護(hù)。通常通過(guò)發(fā)布數(shù)據(jù)的披露風(fēng)險(xiǎn)來(lái)反映隱私保護(hù)度,披露風(fēng)險(xiǎn)越小,隱私保護(hù)度越高。在現(xiàn)有的算法中,隱私保護(hù)度是一個(gè)最基本的方菌,各個(gè)算法都從不同的角度進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。例如:在安全多方計(jì)算中,保證參與計(jì)算的各節(jié)點(diǎn)不能了解到其他節(jié)點(diǎn)的原始數(shù)據(jù),只能知道最后的挖掘結(jié)果。 [
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2019-04-09
數(shù)據(jù)有效性-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
數(shù)據(jù)有效性是指隱私保護(hù)算法在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候,對(duì)原始信息的修改使得挖掘結(jié)果,也即最終得出的全局關(guān)聯(lián)規(guī)則,與原始數(shù)據(jù)之間關(guān)系的匹配程度。它是對(duì)發(fā)布數(shù)據(jù)質(zhì)量的度量,反映了通過(guò)隱私保護(hù)技術(shù)之后,原始數(shù)據(jù)的信息丟失程度。數(shù)據(jù)缺損的越多,信息丟失的越多,數(shù)據(jù)的有效性就會(huì)越差。 [
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2019-04-09
數(shù)據(jù)匿名化定義-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
數(shù)據(jù)匿名化所處理的原始數(shù)據(jù),如醫(yī)療數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等,一般為數(shù)據(jù)表形式:表中每一條記錄(或每一行)對(duì)應(yīng)個(gè)人,包含多個(gè)屬性值。下面給出幾個(gè)常見(jiàn)定義:定義5-4原始數(shù)據(jù)集t:最原始待被公開(kāi)發(fā)布的數(shù)據(jù)集合,設(shè)t{a1,a2,…,am},其中ai表示數(shù)據(jù)集的第i個(gè)屬性,若t中含有n條記錄,則每條記錄表示為tj(1≤j≤n),tj[ai]表示第j條記錄中屬性ai對(duì)應(yīng)的值。 [
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2019-04-08
k-匿名-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
定義5-9k-匿名:原始數(shù)據(jù)表為t{a1,a2,...,an},設(shè)匿名化后數(shù)據(jù)表為rt{a1,a2,…,an},qirt是與其對(duì)應(yīng)的準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符,稱(chēng)數(shù)據(jù)表rt滿(mǎn)足k-匿名,如果rt[qirt]中的每個(gè)序列值在rt[qirt]中至少出現(xiàn)k次(k>1)。數(shù)據(jù)表rt中具有相同準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符的若干記錄稱(chēng)為一個(gè)等價(jià)類(lèi),即k-匿名實(shí)現(xiàn)了同一等價(jià)類(lèi)內(nèi)記錄之間無(wú)法區(qū)分(敏感屬性值除外),如表5-7是表5-6的2-匿名化表。 [
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2019-04-08
l-多樣性-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
為了解決同質(zhì)性攻擊和背景知識(shí)攻擊所帶來(lái)的隱私泄露,研究人員在b匿名的基礎(chǔ)上提出了l-多樣性(l-diversity)原則。l-diversity保證每一個(gè)等價(jià)類(lèi)的敏感屬性至少有l(wèi)個(gè)不同的值,l-diversity使得攻擊者最多以1/l的概率確認(rèn)某個(gè)體的敏感信息。下面給出l-diversity的定義: [
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2019-04-08
p-Sensitive k-Anonyrnity-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
發(fā)布的數(shù)據(jù)滿(mǎn)足k-匿名化原則的同時(shí)(k>1,p<的,還要求同一等價(jià)類(lèi)中的記錄至少出現(xiàn)p個(gè)不同的敏感屬性值,這與不可區(qū)分l-diversity具有基本相同的設(shè)計(jì)思想。該匿名化原則在某些數(shù)據(jù)集上可能會(huì)帶來(lái)很大的信息可用性損失,也不足以抵抗敏感屬性值的偏斜性攻擊(skewnessattack)和相似性攻擊(similarityattack)。 [
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2019-04-08
t-Closeness-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
發(fā)布的數(shù)據(jù)滿(mǎn)足k-匿名化原則的同時(shí),還要求等價(jià)類(lèi)內(nèi)敏感屬性值的分布與敏感屬性值在匿名化表中的總體分布的差異不超過(guò)t。在l-diversity基礎(chǔ)上,考慮了敏感屬性的分布問(wèn)題,它要求所有等價(jià)類(lèi)中敏感屬性值的分布盡量接近該屬性的全局分布。 [
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2019-04-08
個(gè)性化匿名-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
前面提到的匿名化原則僅提供表級(jí)別的保護(hù)粒度,對(duì)表中所有敏感屬性值提供相同程度的保護(hù),并未考慮其相應(yīng)的語(yǔ)義關(guān)系,造成大量不必要的信息損失。研究人員提出了個(gè)性化匿名(personalizedanonymity)的概念,并給出個(gè)性化匿名的一般方法。 [
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2019-04-08
動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)匿名化-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
目前大部分匿名化原則都是針對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)的,并未考慮數(shù)據(jù)記錄動(dòng)態(tài)更新后重發(fā)布的隱私保護(hù)問(wèn)題。數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)更新在現(xiàn)實(shí)中是極為常見(jiàn)的,然而如果我們還按照原有的方法對(duì)更新后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行匿名化并重發(fā)布,很可能在多個(gè)不同的發(fā)布版本間存在推理通道,從而造成隱私泄露。 [
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2019-04-08
數(shù)據(jù)匿名化原則-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
信息安全工程師知識(shí)點(diǎn):數(shù)據(jù)匿名化原則1)k-匿名2)l-多樣性3)p-sensitivek-anonyrnity4)t-closeness5)個(gè)性化匿名6)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)匿名化 [
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2019-04-08
泛化-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
泛化的基本思想是用更一般的值來(lái)取代原始屬性值。通常泛化可分為兩種類(lèi)型:域泛化和值泛化。域泛化是指將一個(gè)給定的屬性域泛化成一般域。如,屬性data原始域do={430072,430071,430173,430174}被泛化成d1={4300**,4301**},以便在語(yǔ)義上表達(dá)一個(gè)更大的范圍,如圖5-23所示。經(jīng)過(guò)連續(xù)多次泛化形成的域泛化層次結(jié)構(gòu)稱(chēng)之為域泛化層,記為dgha。 [
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2019-04-08
抑制-信息安全工程師知識(shí)點(diǎn)
抑制又成隱匿,是指用最一般化的值取代原始屬性值。如圖5-24值泛化層vghdo中處于頂層的"最大值"即為該屬性每個(gè)值抑制操作的結(jié)果。在k-匿名化過(guò)程中,若某些記錄無(wú)法滿(mǎn)足b匿名要求,則一般采用抑制操作。被抑制的相應(yīng)屬性值所在記錄要么從數(shù)據(jù)包中刪除,要么相應(yīng)屬性值用“*”填充,以保持有關(guān)統(tǒng)計(jì)特性。 [
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2019-04-08
當(dāng)前第81/100,
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