洞见RSAC 2024｜大模型时代的隐私防护

然而，这种使用情境下存在一种两难抉择：如何在保护模型所有者的资产和确保用户数据隐私之间取得平衡。 总的来说，LLM服务存在着一个需要权衡的矛盾，即既需要大模型的能力，也需要对用户的隐私财产进行保护。 全程模型侧都无法接触到输入输出的明文，从而保证用户知识财产和隐私的安全。 这样一来，大部分的模型参数得到了保护，同时用户的知识产权和隐私也得到了保障。 图10 混合模型 五、总结 Zama的技术人员提出了一种创新性的解决方案，利用全同态加密（FHE）技术来保护大型语言模型（LLM）服务中用户和模型供应商的知识财产与隐私，并验证了方案的可行性。

win10 uwp 隐私声明

本文讲的是如何去写隐私声明。 垃圾微软要求几乎每个应用都要有隐私声明，当然如果你不拿用户信息的话，那么用户声明是一个URL，我们应该把应用声明放在哪？ 其实我们简单方法是把隐私声明Privacy Policy放在github上，下面我给大家一个抄袭的隐私声明，这个是我抄袭了多个软件的。 #隐私政策 本软件指 UWP 简体翻译转换 软件（以下称本软件）。 本软件重视用户隐私，本软件尊重并保护所有使用服务用户的个人隐私权。 为了给您提供更准确、更有个性化的服务，本软件会按照本隐私权政策的规定使用和披露您的个人信息。 除本隐私权政策另有规定外，在未征得您事先许可的情况下，本软件不会将这些信息对外披露或向第三方提供。 本软件会不时更新本隐私权政策。您在同意本软件服务使用协议之时，即视为您已经同意本隐私权政策全部内容。本隐私权政策属于本软件服务使用协议不可分割的一部分。 ##1.

系统优化：Windows系统隐私防护的实用工具推荐

一、为什么需要关注Windows隐私？ 面对这些数据隐私的问题如何解决呢？这里给大家推荐一个免费的Windows系统隐私优化工具可以轻松关闭Windows系统隐私设置，让大家不再担心个人使用Windows操作系统数据隐私泄露这个问题。 3.5 浏览器隐私保护 Microsoft Edge设置：管理搜索助理、Microsoft用户体验、地址栏搜索建议等浏览器相关隐私设置。 五、使用建议普通用户：优先关闭“隐私管理”和“系统服务精简”中的高风险项，提升系统隐私保护水平。企业环境：结合“防火墙增强”和“预装软件清理”功能，构建安全基线，减少系统漏洞和资源浪费。 六、总结WPD通过简化复杂设置，为Windows用户提供了可量化的隐私保护方案。虽然无法彻底杜绝数据收集（部分功能依赖系统底层机制），但能有效减少90%以上的隐私泄露风险，同时降低系统资源占用。

012_隐私币：区块链匿名交易与安全防护技术详解

第1节：隐私币概述 隐私币是一类专注于提供交易隐私保护的加密货币，通过先进的密码学技术实现用户身份和交易金额的匿名化。 1.1 隐私币的发展历程 隐私币的发展经历了多个重要阶段： 隐私币发展时间线： 2009年 - 比特币诞生，但缺乏隐私保护机制 2013年 - Bytecoin出现，首次实现了交易隐私保护 2014年 10 : 1; // 主网需要更多确认 this.feeEstimates = { slow: 0.001, // 低优先级 normal: 0.003, // 正常优先级 可验证隐私：在保护隐私的同时提供合规验证 零知识证明优化：提高zk-SNARKs等技术的效率 跨链隐私：实现不同区块链之间的隐私交易 隐私智能合约：在保持交易隐私的同时支持智能合约功能 5.2 监管发展 隐私币监管环境正在演变： 平衡监管：寻找隐私保护与反洗钱的平衡 KYC/AML合规工具：开发支持合规的隐私保护技术 国际协调：各国监管机构加强合作 合规隐私币：专为满足监管要求设计的隐私币 隐私技术标准化

共享单车上的数字足迹：用代理IP编织隐私防护网

loc.setLongitude(116.4074); lm.setTestProviderLocation("virtual_gps", loc); 某安全团队利用此技术，成功在深圳模拟出上海外滩骑行轨迹，系统记录显示"用户"10 这种数据聚合能力曾协助警方破案，但也存在隐私泄露风险，如杭州某事件中1327名用户的住址信息被反向匹配。 实际应用中，南京测试项目通过虚拟定位技术伪造跨城骑行轨迹，触发平台异常检测机制，验证了防护有效性。 技术优化需平衡性能与隐私，郑州试点采用智能分流策略：开锁请求分配低延迟代理（<100ms），其他数据使用高匿名节点。该方案使开锁成功率保持99.2%，位置模糊度提升80%。 未来量子加密技术（256位动态密钥）可将数据破解概率降至1/10²⁰，但单辆车成本增加200元，凸显隐私保护与商业成本的永恒博弈。

Android 10 中身体活动数据的隐私保护

Android 10 在数据可控性方面又作了进一步优化，提高了用户对此类个人数据的控制权，而其中的一项关键变更则会对应用的活动监测和数据检索方式造成影响，要求 Android 应用依照新规定来监测用户的身体活动并从 Android 10 中的身体活动识别权限 Android 10 针对活动识别引入了全新的运行时权限。 如果您的应用此前已经请求过旧版本权限，那么当用户升级至 Android 10 后，系统将自动向您的应用授予新权限。 如果您的应用以 Android 10 为目标平台，请您为应用请求 ACTIVITY_RECOGNITION 权限并采用新的权限模式，以符合新的政策要求。 com.google.step_count.cadence com.google.activity.segment com.google.activity.exercise com.google.activity.summary 随着 Android 10

美国调查显示未来10年公众或逐渐放弃隐私

未来10年，用户分享的个人信息将会越来越多。目前，所有在线购物、搜索引擎搜索、位置签到、电子邮件收发和社交网络内容发布都意味着我们再一次放弃自己的信息，而科技公司和数据掮客将会收集这些数据。 如果用户关注隐私保护，那么可能需要牺牲便捷性。斯坦福大学顾问教授保罗·萨福(Paul Saffo)表示：“当美国人宣称他们关注隐私保护时，他们实际上更关注便捷性。 在过去几十年时间里，美国人已经很高兴牺牲自己的隐私，而未来他们仍将继续这样做，即使他们时而有所抱怨。隐私已经从一种权利变为了可以买卖的商品。” 其他一些受访者也认为，未来，隐私可以被买卖，因此很大一部分人群将无力再保障自己的隐私。 那么，如果隐私不复存在，又会发生什么？许多受访者认为，公众将会很容易接受新的规则，尤其是年轻一代用户。 微软研究科学家丹纳·博伊德(Danah Boyd)表示：“我预计，未来10年，安全和隐私的发展将带来血腥的混乱，受困于肮脏的政治和企业的贪婪。” 作/译者：李丽 摘自：新浪科技

从隐私到隐私计算

对于个人电子产品而言，例如手机，平板电脑，便携式电脑等等，或多或少，都会涉及到隐私计算，那么什么是隐私计算呢？理解隐私计算，先要澄清“隐私”的概念，那么，什么是隐私呢？ 进而，明确隐私计算分别与隐私和计算之间的关系，即隐私计算是为了实现个人隐私保护而进行的计算还是在实现了隐私保护的前提下进行的计算？最后，才是隐私计算涉及的技术和方法。 1. 什么是隐私？ 一般地，隐私可以分为身体隐私、行为隐私、身份隐私、名誉隐私、肖像隐私、个人收入隐私和个人经历隐私。 而家庭教育权利和隐私法案为保护学生及其家庭的个人信息制定了标准。建议 k 的值为5或10，以防止披露。这显示了在选择 k 时的不同。 K 的选择是根据这些管理授权对应用程序进行预定义的。 据报道，苹果在 MacOS 中使用 ε = 6，甚至在 iOS 10 beta 版本中使用了 ε = 43，而在谷歌在chrome中的 ε 为9。

win10关闭病毒和威胁防护防止乱删软件

搜索栏输入病毒和威胁即可看到 如果没有搜到您可以从菜单栏进到到Windows设置 选择更新和安全 点击后进到windows安全中心，随后进到到病毒和威胁防护  关闭所有选项

【Google Play】Android 应用隐私政策 ( 生成隐私政策 | HTML 隐私政策模板 | Markdown 隐私政策模板 )

文章目录 一、生成隐私政策 二、HTML 隐私政策模板 三、Markdown 隐私政策模板 一、生成隐私政策 ---- 推荐使用 https://toolbox.yolo.blue/#/privacy-policy 工具 , 生成 隐私政策 , 点击下一步 , 根据收集的信息 , 以及添加的第三方 SDK , 再次点击 下一步 , 生成隐私政策 : 二、HTML 隐私政策模板 ---- 可替换文本 : 开发者名称 产品名称 联系方式

隐私政策

隐私保护之隐私信息检索

【引子】用户的隐私保护涉及多个方面，用户行为的隐私保护更是一个难点。 那么，如何在用户进行信息检索时保护用户的隐私呢？这或许会涉及到一种名为隐私信息检索的技术。 什么是隐私信息检索？ 例如，给定一个有10%损坏的编码，只读取两个代码位就能恢复消息的任何位，概率为80%。这意味着可以从许多不同的码字比特的 k 元组中恢复消息的每个比特 Xi。 计算型隐私信息检索方案之所以具有吸引力，是因为它们避免了维护数据库的复制副本的需要，并且不会对用户隐私造成损害。 结论 近年来，隐私信息检索已经成长为一个庞大而深入的领域，并与其他领域相连。 【关联阅读】 隐私计算与区块链的融合思考 隐私计算中可信执行环境的一知半解 隐私计算之全同态加密 隐私计算中的联邦学习 从隐私到隐私计算 与代码无关的网络安全 放心用吧！

QClaw本地部署实测｜零代码落地、本地隐私防护，企业轻量化AI Agent部署指南

一、QClaw技术定位与核心架构概述QClaw基于OpenClaw开源框架封装，是腾讯电脑管家推出的轻量化本地AI智能体，核心技术定位为「本地执行+微信直连+隐私计算」，解决传统AIAgent部署门槛高 本地部署前置环境（实测验证版）基于Windows、macOS双系统实测，梳理QClaw本地部署的最低配置与推荐配置，明确环境兼容性要点，避免部署踩坑：配置项最低要求推荐配置实测备注操作系统Windows10 macOS14不支持Linux桌面版，AppleSilicon与Intel芯片均适配CPU4核8核实测8核配置较4核，多任务并发效率提升47%内存8GB16GB空闲内存低于4GB时，任务执行易出现卡顿、超时磁盘10GB 空闲20GB空闲安装包约80MB，缓存与技能扩展需预留额外空间网络10Mbps100Mbps仅首次部署下载依赖，后续本地执行无需持续联网权限管理员权限管理员权限需获取系统辅助功能、文件访问、输入模拟权限企业级部署补充 一键部署：Windows系统双击安装程序，接受协议后默认路径安装，完成后自动启动；macOS系统拖拽QClaw图标至Applications文件夹，进入系统设置-隐私与安全性，允许应用运行。

隐私政策

APP隐私政策 本政策仅适用于高微的易店通软件 更新日期： 【2021】年【2】月【1】日 生效日期： 【2021】年【2】月【1】日 1. 4 ．易店通如何使用信息 易店通严格遵守法律法规的规定以及与用户的约定，按照本隐私政策与服务协议所述使用收集的信息，以向您提供更为优质的服务。 4 . 2 告知变动目的后征得同意的方式 易店通将会在本隐私政策与服务协议所涵盖的用途内使用收集的信息。 7 ．变更 易店通可能会适时对本隐私政策与服务协议进行修订。当隐私政策与服务协议的条款发生变更时易店通会在版本更新时以对话框提示等方式向您提示变更后的隐私政策与服务协议，并向您说明生效日期。 请您仔细阅读变更后的隐私政策与服务协议内容，您继续使用易店通表示您同意易店通按照更新后的隐私政策与服务协议处理您的个人信息。

渗透测试web安全综述(4)——OWASP Top 10安全风险与防护

OWASP Top 10 OWASP(Open Web Application Security Project，开放式Web应用程序安全项目)是一个在线社区，开源的、非盈利的全球性安全组织，主要在Web OWASP Top 10列出了公认的最有威胁性的Web应用安全洞，总结并更新Web应用程序中最可能、最常见、最危险的十大漏洞。 通常，防护策略如下： 对系统处理、存储或传输的数据分类，并根据分类进行访问控制。 熟悉与敏感数据保护相关的法律和条例，并根据每项法规要求保护敏感数据。 通常，防护策略如下： 尽可能使用简单的数据格式(如:JSON)，避免对敏感数据进行序列化。 及时修复或更新应用程序或底层操作系统使用的所有XML处理器和库。 通常，防护策略如下： 一个可以快速且易于部署在另一个锁定环境的可重复的加固过程。开发、质量保证和生产环境都应该进行相同配置，并且在每个环境中使用不同的密码。

个人隐私保护之隐私政策解析

隐私政策文件 《隐私政策》依据标准必须要单独的文件，也许在《隐私政策》之前APP已经编写有了《用户服务协议》或者《软件服务协议》等，其中部分内容是涉及隐私条款的，或者是重复的。 隐私政策的查阅位置 关于隐私政策必须易于查阅的要求在《指南》中有明确的限定，用户在进入APP后四次点击可以查阅到。比如点击我的——设置——关于——隐私政策就是刚好四次。 还可以“我的——隐私政策”；“我的——关于——隐私政策”。 2.3. 隐私政策的格式 要求隐私政策必须要清晰易于查阅。其实是规定不能字体不能过小，颜色不能太浅，一般使用黑色，字体可以参考宋体、雅黑等。 例如京东和滴滴隐私政策中通过单独的小节说明，可以明显看出系统功能类的隐私收集 ? ? 目前有几种普遍的做法： 明确信息存储时间，一般为10年，20年，是一个相对较长的周期。

iOS 开发：『Crash 防护系统』（二）KVO 防护

本文是 『Crash 防护系统』系列 第二篇。 通过本文，您将了解到： KVO Crash 的主要原因 KVO 防止 Crash 的常见方案 我的 KVO 防护实现 测试 KVO 防护效果 文中示例代码在： bujige / YSC-Avoid-Crash 例如：被观察者是局部变量的情况（iOS 10 及之前会崩溃）。 那么有没有一种对项目代码侵入性小，同时还能有效防护 KVO 崩溃的防护机制呢？ 网上有很多类似的方案可以参考一下。 xxx of class xxx was deallocated while key value observers were still registered with it. // iOS 10

大数据分析所面临的10个最重要的隐私风险

大数据分析的力量是如此巨大，除了所有积极的商业可能性之外，还有许多新的隐私问题正在被创造。以下是10个最重要的隐私风险。 组织必须建立有效的政策、程序和程序，以确保隐私得到保护。由于大数据分析是如此的新，大多数组织没有意识到存在风险，所以他们使用数据屏蔽的方式可能会侵犯隐私。 没有法律要求保护隐私。 10、使专利和版权变得无关紧要 人们担心，大数据可能会使专利更难获得，因为专利办公室将无法验证提交的专利是否是唯一的，因为在越来越多的大数据存储库中，有太多数据需要检查。 总结如下: 1)在大数据分析策略的规划阶段，考虑至少10个隐私风险; 2)建立大数据分析和使用的职责、责任、政策和程序;和 3)将隐私和安全控制纳入相关的流程，然后才真正将其投入商业使用。

MS10-020：SMB客户端漏洞修复与防护策略详解

MS10-020：SMB客户端更新今天微软发布了MS10-020更新，修复了Windows SMB客户端中的多个漏洞。本文将提供更多技术细节，帮助您优先安排更新安装，并理解相关攻击途径及缓解措施。 局域网（内网）攻击风险更高，可能通过： 恶意内网用户 被控机器作为跳板 劫持合法SMB客户端连接 利用浏览器服务强制目标连接恶意SMB服务器（可能无用户交互） 缓解措施外部网络防护： 在边界防火墙阻断 SMB出入站流量 内网防护： 立即应用安全更新 启用SMB签名功能，阻止恶意服务器与客户端建立通信 2010年4月13日更新：补充浏览器服务风险说明，感谢安全研究员Laurent Gaffié的协作

OpenSSH防护指南

为了保证通信安全，在1999年10月OpenSSH第一次在OpenBSD2.6里出现，它提供了服务端后台程序和客户端工具，结合OpenSSL协议实现端到端的加密传输，保证通信信道的安全，并由此来代替原来的服务

隐私计算介绍

什么是隐私计算 从20世纪70年代一直到近年，隐私计算交叉融合了密码学、人工智能、计算机硬件等众多学科，逐渐形成以多方安全计算、联邦学习、可信执行环境为代表，混淆电路、秘密分享、不经意传输等作为底层密码学技术 隐私计算分类 从技术角度出发，隐私计算是涵盖众多学科的交叉融合技术，目前主流的隐私计算技术主要分为三大方向：第一类是以多方安全计算为代表的基于密码学的隐私计算技术；第二类是以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护技术融合衍生的技术 ；第三类是以可信执行环境为代表的基于可信硬件的隐私计算技术。 然而，联邦学习作为一门跨密码学、机器学习等领域的人工智能学科，其在应用过程中不可避免的会出现许多新的问题和挑战，例如：联邦学习过程中出现的数据和模型的隐私泄露和安全攻击如何防护；如何对非独立同分布、参差不齐的质量的数据建模 另外，与纯软件的密码学隐私保护方案相比，TEE 不会对隐私区域内的算法逻辑语言有可计算性方面的限制，支持更多的算子及复杂算法，上层业务表达性更强。