AI网络安全发展趋势
|
个人信息泄露的无奈 用户对数字经济和频繁侵犯隐私的行为感到愤怒，却又无可奈何。这是目前用户个人信息数据存在的一些情况： · 个人数据分散在众多不用的公司中，无法跟踪到谁访问并使用了这些数据，也无法了解到他们如何使用这些数据或者又把这些信息共享给了什么人。例如，数据掮客的业务模式是大规模收集、整理、出售和许可个人数据。这样的过程几经人手，几乎不可能跨系统跟踪到这些数据并确定这些数据是否是合法获取的。 · 数据的可复制性进一步增加了安全隐患，加剧了人们对隐私保护的不安。个人数据一旦进入到企业的内部系统，就可以被复制到其它地方，供员工个人在其设备上便捷使用，而在一些旧的服务器上这些数据难以确保不会泄露。所有这些行为都会增加未经授权的使用或者对个人数据的直接访问。 · 收集、分析和个人数据传输通常是在用户个人不知情的情况下进行的，并且通常使用诸如机器学习之类的技术，对普通人是不透明的。由于商业机密，个人也通常无法得知其数据泄露之后的使用情况。甚至GDPR和CCPA之类的法律也没有办法有效地迫使企业提供最大的数据化透明度。 目前大部分人都缺乏对于个人数据隐私安全的相关知识，一项研究证明发现在美国有76%的人不信任第三方企业来处理个人数据，并认为无法对个人数据的控制，处理以及清楚个人数据的被使用情况是相当不安的。 此外，加利福尼亚州以外的美国人希望对自己的数据有更多的控制权，并希望对自己的个人数据具有与CCPA规定相同的保护(91%)。 尽管消费者的需求非常明确，但如何实现这些需求仍然不清楚。然而，个人数据存储是一种有效的解决方案，可以解决消费者的疑虑并为他们提供对数据的透明度和控制力。 个人数据存储——关键问题的非常规解决办法 什么是个人数据存储? 个人数据存储就像是一个保险箱，用户可以在这里上传、共享、存储、编辑和删除个人信息，例如身份信息，护照号码、信用记录或者其他个人信息等。
个人数据存储的一个独特特征是用户可以单方面授予或者阻止他人访问个人数据的权限。一旦用户阻止对其数据的访问，库就会终止他人访问的权限。 最长上升子序列 严格意义上来说，上面的斐波那契数列也不完全算是动态规划问题。因为从动态规划的定义上来看，动态规划问题一般满足三个性质：
根据动态规划问题的这三个性质我们再看另外一个例子，最长上升子序列(Longest Increasing Subsequence)问题，简称LIS，这是一个非常经典的动态规划问题。 有一个长度为n的数列a0, a1, ..., a(n-1)，求出这个序列中最长的上升子序列的长度。所谓上升子序列指的是对于任意的i
我们先将原问题进行分解，依次拆解成子问题，如下表： （编辑：济南站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
