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綜合知識
網(wǎng)絡(luò)安全威脅概述-信息安全工程師知識點(diǎn)
由于無處不在的internet和移動互聯(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。計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)作為重要的基礎(chǔ)資源向客戶提供信息,而建立安全的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所要解決的根本問題是:在保證網(wǎng)絡(luò)連通的同時,對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、客戶應(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)安全對于個人、國家已經(jīng)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(diǎn)
在不同的情況下,實現(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、等價類所包含的平均記錄數(shù)、可識別度量(discemabilitymetircs)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)匿名的操作數(shù)等。通常采用泛化技術(shù)來實現(xiàn)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(shè)計最優(yōu)化k-匿名算法已經(jīng)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(shè)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(yīng)用的匿名化算法-信息安全工程師知識點(diǎn)
在特定的應(yīng)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(jù)實際情況設(shè)計更有針對性的匿名化算法。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)建一個分類器,那么設(shè)計的匿名化算法在考慮保護(hù)隱私的同時,還需要考慮怎樣使發(fā)布的數(shù)據(jù)更有利于分類器的構(gòu)建,并且采用的度量指標(biāo)要能直接反映出對分類器構(gòu)建的影響。現(xiàn)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(biāo)。 [
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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(diǎn)
基于聚類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,再對這個空間中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類來實現(xiàn)數(shù)據(jù)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(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)才能更加實用。另外,最近幾年出現(xiàn)了采用聚類思想進(jìn)行匿名化的算法,能在數(shù)據(jù)精度和計算開銷間達(dá)到較好的平衡。下面分別對這三方面工作進(jìn)行介紹。 [
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2019-04-09
披露風(fēng)險-信息安全工程師知識點(diǎn)
數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)效果是通過攻擊者披露隱私的多少來側(cè)面反映的。現(xiàn)有的隱私度量都可以統(tǒng)一用"披露風(fēng)險"(disclosurerisk)來描述。披露風(fēng)險表示為攻擊者根據(jù)所發(fā)布的數(shù)據(jù)和其他背景知識(backgroundknowledge)可能披露隱私的概率。通常,關(guān)于隱私數(shù)據(jù)的背景知識越多,披露風(fēng)險越大。 [
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2019-04-09
信息缺損-信息安全工程師知識點(diǎn)
信息缺損表示經(jīng)過隱私保護(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,該原則通過比較原始數(shù)據(jù)和匿名數(shù)據(jù)的相似度來衡量隱私保護(hù)的效果。信息缺損越小,說明發(fā)布的數(shù)據(jù)集有效性越高,數(shù)據(jù)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(diǎn)
通常從披露風(fēng)險和信息缺損兩個角度對穩(wěn)私保護(hù)的效果進(jìn)行度量。(1)披露風(fēng)險(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點(diǎn)
隱私保護(hù)度是站在隱私保護(hù)的角度對隱私保護(hù)算法進(jìn)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(shù)據(jù),對隱私進(jìn)行有效的保護(hù)。通常通過發(fā)布數(shù)據(jù)的披露風(fēng)險來反映隱私保護(hù)度,披露風(fēng)險越小,隱私保護(hù)度越高。在現(xiàn)有的算法中,隱私保護(hù)度是一個最基本的方菌,各個算法都從不同的角度進(jìn)行了實現(xiàn)。例如:在安全多方計算中,保證參與計算的各節(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)的時候,對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。它是對發(fā)布數(shù)據(jù)質(zhì)量的度量,反映了通過隱私保護(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)對應(yīng)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(shù)據(jù)集t:最原始待被公開發(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(yīng)的值。 [
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2019-04-08
k-匿名-信息安全工程師知識點(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是與其對應(yīng)的準(zhǔn)標(biāo)識符,稱數(shù)據(jù)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(xiàn)k次(k>1)。數(shù)據(jù)表rt中具有相同準(zhǔn)標(biāo)識符的若干記錄稱為一個等價類,即k-匿名實現(xiàn)了同一等價類內(nèi)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(diǎn)
為了解決同質(zhì)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(chǔ)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(rèn)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(diǎn)
發(fā)布的數(shù)據(jù)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(xiàn)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(shè)計思想。該匿名化原則在某些數(shù)據(jù)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(diǎn)
發(fā)布的數(shù)據(jù)滿足k-匿名化原則的同時,還要求等價類內(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t。在l-diversity基礎(chǔ)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(diǎn)
前面提到的匿名化原則僅提供表級別的保護(hù)粒度,對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)的語義關(guān)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(shù)據(jù)匿名化-信息安全工程師知識點(diǎn)
目前大部分匿名化原則都是針對靜態(tài)數(shù)據(jù)的,并未考慮數(shù)據(jù)記錄動態(tài)更新后重發(fā)布的隱私保護(hù)問題。數(shù)據(jù)的動態(tài)更新在現(xiàn)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(shù)據(jù)集進(jìn)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(shù)據(jù)匿名化原則-信息安全工程師知識點(diǎn)
信息安全工程師知識點(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)個性化匿名6)動態(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點(diǎn)
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(dá)一個更大的范圍,如圖5-23所示。經(jīng)過連續(xù)多次泛化形成的域泛化層次結(jié)構(gòu)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(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"即為該屬性每個值抑制操作的結(jié)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(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)計特性。 [
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2019-04-08
當(dāng)前第81/100,
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