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綜合知識
網絡安全威脅概述-信息安全工程師知識點
由于無處不在的internet和移動互聯網的出現,企圖侵入、破壞和丑化商用和企業(yè)網絡的嘗試就變得源源不斷和日益猖獗起來。計算機網絡作為重要的基礎資源向客戶提供信息,而建立安全的網絡系統所要解決的根本問題是:在保證網絡連通的同時,對網絡服務、客戶應用進行管理,以保證網絡信息資源的正確性不受影響。隨著internet和以電子商務、社交通訊為代表的網絡應用日益發(fā)展,網絡安全對于個人、國家已經變得越來越重要。 [
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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點
在不同的情況下,實現匿名化的算法有多種度量方法可以采用,例如數據的信息缺損、等價類所包含的平均記錄數、可識別度量(discemabilitymetircs)、實現數據匿名的操作數等。通常采用泛化技術來實現最優(yōu)化的b匿名原則算法,對泛化空間的搜索直接影響到算法的整體性能。然而,在很多簡單限制條件下,設計最優(yōu)化k-匿名算法已經被證明是np難問題。因此,很大一部分k-匿名算法都致力于設計相對來說更加高效的近似算法。 [
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2019-04-09
面向特定應用的匿名化算法-信息安全工程師知識點
在特定的應用場景下,前面介紹的通用型匿名化算法可能會不能滿足要求,因此需要根據實際情況設計更有針對性的匿名化算法。例如,如果數據擁有者希望利用發(fā)布的匿名數據構建一個分類器,那么設計的匿名化算法在考慮保護隱私的同時,還需要考慮怎樣使發(fā)布的數據更有利于分類器的構建,并且采用的度量指標要能直接反映出對分類器構建的影響。現有的兩類匿名化算法:自底向上和自頂向下,都采用了信息增益(informationgain)作為度量指標。 [
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2019-04-09
基于聚類的匿名化算法-信息安全工程師知識點
基于聚類的匿名化算法將原始數據集映射到特定的度量空間中,再對這個空間中的數據進行聚類來實現數據匿名。與k-匿名化原則類似,算法能夠保證每個聚類中至少有k個數據點。 [
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2019-04-09
數據匿名化算法-信息安全工程師知識點
大部分匿名化算法關注于如何根據通用匿名原則更好地發(fā)布匿名數據,還有一部分工作致力于解決在具體的應用背景下,如何發(fā)布匿名數據才能更加實用。另外,最近幾年出現了采用聚類思想進行匿名化的算法,能在數據精度和計算開銷間達到較好的平衡。下面分別對這三方面工作進行介紹。 [
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2019-04-09
披露風險-信息安全工程師知識點
數據隱私的保護效果是通過攻擊者披露隱私的多少來側面反映的?,F有的隱私度量都可以統一用"披露風險"(disclosurerisk)來描述。披露風險表示為攻擊者根據所發(fā)布的數據和其他背景知識(backgroundknowledge)可能披露隱私的概率。通常,關于隱私數據的背景知識越多,披露風險越大。 [
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2019-04-09
信息缺損-信息安全工程師知識點
信息缺損表示經過隱私保護技術處理之后原始數據的信息丟失量,是針對發(fā)布數據集質量的一種度量方法。一般情況下,隱私保護技術需要遵循最小信息缺損原則,該原則通過比較原始數據和匿名數據的相似度來衡量隱私保護的效果。信息缺損越小,說明發(fā)布的數據集有效性越高,數據越有價值。 [
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2019-04-09
隱私的度量方法-信息安全工程師知識點
通常從披露風險和信息缺損兩個角度對穩(wěn)私保護的效果進行度量。(1)披露風險(2)信息缺損 [
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2019-04-09
隱私保護度-信息安全工程師知識點
隱私保護度是站在隱私保護的角度對隱私保護算法進行評估,該算法如何能夠最大限度地防止入侵者非法獲取隱私數據,對隱私進行有效的保護。通常通過發(fā)布數據的披露風險來反映隱私保護度,披露風險越小,隱私保護度越高。在現有的算法中,隱私保護度是一個最基本的方菌,各個算法都從不同的角度進行了實現。例如:在安全多方計算中,保證參與計算的各節(jié)點不能了解到其他節(jié)點的原始數據,只能知道最后的挖掘結果。 [
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2019-04-09
數據有效性-信息安全工程師知識點
數據有效性是指隱私保護算法在處理數據的時候,對原始信息的修改使得挖掘結果,也即最終得出的全局關聯規(guī)則,與原始數據之間關系的匹配程度。它是對發(fā)布數據質量的度量,反映了通過隱私保護技術之后,原始數據的信息丟失程度。數據缺損的越多,信息丟失的越多,數據的有效性就會越差。 [
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2019-04-09
數據匿名化定義-信息安全工程師知識點
數據匿名化所處理的原始數據,如醫(yī)療數據、統計數據等,一般為數據表形式:表中每一條記錄(或每一行)對應個人,包含多個屬性值。下面給出幾個常見定義:定義5-4原始數據集t:最原始待被公開發(fā)布的數據集合,設t{a1,a2,…,am},其中ai表示數據集的第i個屬性,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對應的值。 [
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2019-04-08
k-匿名-信息安全工程師知識點
定義5-9k-匿名:原始數據表為t{a1,a2,...,an},設匿名化后數據表為rt{a1,a2,…,an},qirt是與其對應的準標識符,稱數據表rt滿足k-匿名,如果rt[qirt]中的每個序列值在rt[qirt]中至少出現k次(k>1)。數據表rt中具有相同準標識符的若干記錄稱為一個等價類,即k-匿名實現了同一等價類內記錄之間無法區(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點
為了解決同質性攻擊和背景知識攻擊所帶來的隱私泄露,研究人員在b匿名的基礎上提出了l-多樣性(l-diversity)原則。l-diversity保證每一個等價類的敏感屬性至少有l(wèi)個不同的值,l-diversity使得攻擊者最多以1/l的概率確認某個體的敏感信息。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點
發(fā)布的數據滿足k-匿名化原則的同時(k>1,p<的,還要求同一等價類中的記錄至少出現p個不同的敏感屬性值,這與不可區(qū)分l-diversity具有基本相同的設計思想。該匿名化原則在某些數據集上可能會帶來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點
發(fā)布的數據滿足k-匿名化原則的同時,還要求等價類內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t。在l-diversity基礎上,考慮了敏感屬性的分布問題,它要求所有等價類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
個性化匿名-信息安全工程師知識點
前面提到的匿名化原則僅提供表級別的保護粒度,對表中所有敏感屬性值提供相同程度的保護,并未考慮其相應的語義關系,造成大量不必要的信息損失。研究人員提出了個性化匿名(personalizedanonymity)的概念,并給出個性化匿名的一般方法。 [
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2019-04-08
動態(tài)數據匿名化-信息安全工程師知識點
目前大部分匿名化原則都是針對靜態(tài)數據的,并未考慮數據記錄動態(tài)更新后重發(fā)布的隱私保護問題。數據的動態(tài)更新在現實中是極為常見的,然而如果我們還按照原有的方法對更新后的數據集進行匿名化并重發(fā)布,很可能在多個不同的發(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
數據匿名化原則-信息安全工程師知識點
信息安全工程師知識點:數據匿名化原則1)k-匿名2)l-多樣性3)p-sensitivek-anonyrnity4)t-closeness5)個性化匿名6)動態(tài)數據匿名化 [
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2019-04-08
泛化-信息安全工程師知識點
泛化的基本思想是用更一般的值來取代原始屬性值。通常泛化可分為兩種類型:域泛化和值泛化。域泛化是指將一個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**},以便在語義上表達一個更大的范圍,如圖5-23所示。經過連續(xù)多次泛化形成的域泛化層次結構稱之為域泛化層,記為dgha。 [
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2019-04-08
抑制-信息安全工程師知識點
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"即為該屬性每個值抑制操作的結果。在k-匿名化過程中,若某些記錄無法滿足b匿名要求,則一般采用抑制操作。被抑制的相應屬性值所在記錄要么從數據包中刪除,要么相應屬性值用“*”填充,以保持有關統計特性。 [
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2019-04-08
當前第81/100,
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