内容概要：本文是由中国移动通信集团有限公司网络与信息安全管理部指导，多家单位共同编制的《2025大模型训练数据安全研究报告》。报告聚焦大模型训练数据的特点、类型、风险及其全生命周期的安全管理框架和技术防护对策。报告指出，大模型训练数据面临投毒攻击、隐私泄露等多重挑战，强调了训练数据安全的重要性。报告详细分析了数据准备、模型构建、系统应用、数据退役四个阶段的安全风险，并提出了相应的技术防护对策，包括数据偏见防范、跨模态语义校验、开源数据合规核查、差分隐私加固等。此外，报告还探讨了数据安全的法规政策、管理运营体系及未来发展趋势，呼吁产业链各方共同关注并推动大模型技术健康可持续发展。 适用人群：从事大模型开发、数据安全管理和研究的专业人士，以及对人工智能和数据安全感兴趣的行业从业者。 使用场景及目标：①了解大模型训练数据的全生命周期安全管理体系；②掌握各阶段可能存在的安全风险及其防护对策；③熟悉国内外数据安全法规政策，确保合规；④探索未来技术发展趋势，提前布局新兴技术与产业生态。 其他说明：报告不仅提供了详细的理论分析和技术对策，还呼吁行业各方加强合作，共同构建数据安全防护体系，推动大模型技术在各行业的健康发展。阅读时应重点关注各阶段的风险分析和对策建议，结合实际应用场景进行实践和优化。

"物联网安全及隐私保护中若干关键技术研究" 本文探讨了物联网安全及隐私保护中的关键技术，旨在为相关领域的研究和实践提供有益的参考。物联网安全技术主要包括数据加密、身份认证、数据访问控制和异常监测等，而隐私保护技术主要包括数据匿名化、隐私保护协议和差分隐私等。这些技术在物联网安全及隐私保护中具有广泛的应用前景。 物联网安全技术包括： 1. 数据加密：对物联网中的数据进行加密，以保护数据的机密性和完整性。 2. 身份认证：通过身份认证技术，确保物联网设备的合法身份。 3. 数据访问控制：通过设置访问权限，控制物联网设备对数据的访问。 4. 异常监测：通过监测物联网设备的运行状态和数据，及时发现并处理异常情况。 隐私保护技术包括： 1. 数据匿名化：通过匿名化处理，使得数据在传输和存储过程中无法追踪到具体的个体。 2. 隐私保护协议：通过制定和执行隐私保护协议，规范物联网数据处理和共享行为。 3. 差分隐私：通过在数据发布和处理过程中增加噪声，保护个体隐私。 在物联网安全及隐私保护中，以下关键技术具有广泛的应用前景： 1. 数据加密与身份认证相结合：通过综合运用数据加密和身份认证技术，既可保护数据的机密性和完整性，又可确保设备的合法身份。 2. 基于机器学习的异常监测：通过运用机器学习算法，自动识别和预警物联网设备的异常行为，提高异常监测的准确性和效率。 3. 隐私保护协议与差分隐私结合：通过综合运用隐私保护协议和差分隐私技术，规范物联网数据处理和共享行为，保护个体隐私。 未来展望中，物联网安全及隐私保护技术的研究方向和挑战也将发生变化。以下是未来研究和实践的重要方向： 1. 数据加密技术的改进：开发更加安全和高效的数据加密算法，保护物联网中的敏感数据。 2. 异常监测技术的改进：开发更加智能和高效的异常监测算法，提高物联网设备的安全性和可靠性。 3. 隐私保护技术的改进：开发更加effective的隐私保护技术，保护个体隐私和保护物联网中的敏感数据。 物联网安全及隐私保护中若干关键技术研究对于保障物联网的安全和隐私保护具有重要意义。

物联网安全与隐私保护-第4篇.pptx

RFID网络是物联网中物体身份识别的重要方案，RFID系统的安全性直接影响物联网的安全性。已有的RFID隐私保护算法均需要线性地搜索后端的数据库从而识别某个标签，因此后端数据库的计算复杂度与延迟较高。对此基于物理不可克隆函数(PUF)提出一种无需数据库搜索操作的低计算复杂度隐私保护算法。首先，采用PUF安全地保存标签的秘密信息以抵御妥协攻击；然后，数据库端仅需要3个哈希运算与两个异或运算，计算复杂度为O(1)。最终，基于Vaudenay的RFID隐私安全模型分析本算法的性能，结果显示其具有最高的隐私等级，同时计算复杂度最低。

PHP对接阿里云虚拟号-号码隐私保护

第4章 RFID系统安全与隐私 -《物联网安全导论》

1. 数据加解密及密态计算，不同数据的计算互不影响 2. 算法逻辑简单，但重复执行次数巨大 (重复的轻量级 3. 数据以批量形式产生，并且数据量巨大 (批量大数

易语言因特网隐私管理源码,因特网隐私管理,子程序1,InternetSetOption,FindFirstUrlCacheEntry,FindNextUrlCacheEntry,FindCloseUrlCache,DeleteUrlCacheEntry

云计算、隐私计算、量子计算

这份白皮书探讨了生成式大模型在人工智能行业中的安全与隐私问题，针对这些强大的模型可能带来的信息泄漏、恶意使用以及伦理挑战进行了深入分析。该白皮书旨在提供关于如何确保生成式大模型在实际应用中的安全性和隐私保护的指导和建议。适合阅读这份白皮书的人群包括人工智能研究人员、数据科学家、隐私专家、安全分析师以及关心人工智能伦理和隐私问题的决策者。通过深入了解生成式大模型的潜在风险和保护方法，读者可以更好地应对其在实际应用中的挑战。 关键词：人工智能行业、生成式大模型、安全与隐私、白皮书、信息泄漏、恶意使用、伦理挑战、隐私保护。