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互联网安全管理突出问题及对策研究
被引量：
2
1
作者
刘志强
刘瑜
+1 位作者
刘贺
杜俊刚
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020年第S01期52-55,共4页
从公安机关对于互联网安全管理工作的职责和内容上,可以将互联网安全管理归纳为"对互联网上数据安全的管理"和"对辖区内单位及个人开展网络安全工作的管理"两项内容。对数据的安全管理又可划分为舆情信息的监督管...
从公安机关对于互联网安全管理工作的职责和内容上,可以将互联网安全管理归纳为"对互联网上数据安全的管理"和"对辖区内单位及个人开展网络安全工作的管理"两项内容。对数据的安全管理又可划分为舆情信息的监督管理和互联网大数据的安全管理。对辖区内单位及个人开展网络安全工作的管理又可划分为重要网络系统网络安全等级保护、移动APP安全管理等方面。文章将从大数据安全管理、重要网络系统网络安全等级保护等方面阐述基层公安机关开展互联网安全管理工作的现状,分析存在的突出问题,并提出对策和建议。
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关键词
大数据安全管理
网络
安全
等级保护
移动APP
安全
管理
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职称材料
基于贡献度证明共识机制的去中心化联邦学习框架
被引量：
4
2
作者
乔少杰
林羽丰
+6 位作者
韩楠
杨国平
李贺
袁冠
毛睿
元昌安
Louis Alberto GUTIERREZ
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期1148-1167,共20页
在大数据背景下,保证数据可信共享是数据联邦的基本要求.区块链技术代替传统的主从架构,可以提高联邦学习(federated learning,FL)的安全性.然而,现有工作中,模型参数验证与数据持久化所产生的巨大通信成本和存储消耗,已经成为数据联邦...
在大数据背景下,保证数据可信共享是数据联邦的基本要求.区块链技术代替传统的主从架构,可以提高联邦学习(federated learning,FL)的安全性.然而,现有工作中,模型参数验证与数据持久化所产生的巨大通信成本和存储消耗,已经成为数据联邦中亟待解决的问题.针对上述问题,设计了一种高效的去中心化联邦学习框架(efficient decentralized federated learning framework,EDFL),能够降低存储开销,并显著提升FL的学习效率.首先,提出了一种基于贡献度证明(proof-of-contribution)的共识机制,使得区块生成者的选举基于历史贡献度而不采用竞争机制,从而有效发避免了挖矿过程产生的区块生成延迟,并以异步方式缓解模型参数验证中的阻塞问题;其次,提出了一种角色自适应激励算法,因为该算法基于节点的工作强度和EDFL所分配的角色,所以能够激励合法节点更积极地进行模型训练,并有效地识别出恶意节点;再者,提出一种区块链分区存储策略,使得多重局部修复编码块(local reconstruction code)可被均匀地分布到网络的各个节点上,进而降低节点的本地存储代价,并实现了较高的数据恢复效率;最后,在真实的FEMNIST数据集上,对EDFL的学习效率、存储可扩展性和安全性进行了评估.实验结果表明,EDFL在以上3个方面均优于主流的基于区块链的FL框架.
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关键词
数据
联邦
区块链
大数据安全管理
共识机制
存储策略
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职称材料
题名
互联网安全管理突出问题及对策研究
被引量：
2
1
作者
刘志强
刘瑜
刘贺
杜俊刚
机构
北京市公安局顺义分局警务支援大队
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020年第S01期52-55,共4页
文摘
从公安机关对于互联网安全管理工作的职责和内容上,可以将互联网安全管理归纳为"对互联网上数据安全的管理"和"对辖区内单位及个人开展网络安全工作的管理"两项内容。对数据的安全管理又可划分为舆情信息的监督管理和互联网大数据的安全管理。对辖区内单位及个人开展网络安全工作的管理又可划分为重要网络系统网络安全等级保护、移动APP安全管理等方面。文章将从大数据安全管理、重要网络系统网络安全等级保护等方面阐述基层公安机关开展互联网安全管理工作的现状,分析存在的突出问题,并提出对策和建议。
关键词
大数据安全管理
网络
安全
等级保护
移动APP
安全
管理
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于贡献度证明共识机制的去中心化联邦学习框架
被引量：
4
2
作者
乔少杰
林羽丰
韩楠
杨国平
李贺
袁冠
毛睿
元昌安
Louis Alberto GUTIERREZ
机构
成都信息工程大学软件工程学院
成都信息工程大学管理学院
西安电子科技大学计算机科学与技术学院
矿山数字化教育部工程研究中心(中国矿业大学)
深圳大学计算机与软件学院
广西人机交互与智能决策重点实验室(广西科学院)
Department of Computer Science
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期1148-1167,共20页
基金
国家自然科学基金(61772091,61802035,61962006)
四川省科技计划(2021JDJQ0021,2022YFG0186,2021YZD0009,2021ZYD0033)
+2 种基金
成都市技术创新研发项目(2021-YF05-00491-SN,2021-YF05-02414-GX,2021-YF05-02413-GX,2021-YF05-02420-GX,2021-YF05-02424-GX)
成都市重大科技创新项目(2021-YF08-00156-GX,2021-YF08-00159-GX)
成都市“揭榜挂帅”科技项目(2021-JB00-00025-GX)。
文摘
在大数据背景下,保证数据可信共享是数据联邦的基本要求.区块链技术代替传统的主从架构,可以提高联邦学习(federated learning,FL)的安全性.然而,现有工作中,模型参数验证与数据持久化所产生的巨大通信成本和存储消耗,已经成为数据联邦中亟待解决的问题.针对上述问题,设计了一种高效的去中心化联邦学习框架(efficient decentralized federated learning framework,EDFL),能够降低存储开销,并显著提升FL的学习效率.首先,提出了一种基于贡献度证明(proof-of-contribution)的共识机制,使得区块生成者的选举基于历史贡献度而不采用竞争机制,从而有效发避免了挖矿过程产生的区块生成延迟,并以异步方式缓解模型参数验证中的阻塞问题;其次,提出了一种角色自适应激励算法,因为该算法基于节点的工作强度和EDFL所分配的角色,所以能够激励合法节点更积极地进行模型训练,并有效地识别出恶意节点;再者,提出一种区块链分区存储策略,使得多重局部修复编码块(local reconstruction code)可被均匀地分布到网络的各个节点上,进而降低节点的本地存储代价,并实现了较高的数据恢复效率;最后,在真实的FEMNIST数据集上,对EDFL的学习效率、存储可扩展性和安全性进行了评估.实验结果表明,EDFL在以上3个方面均优于主流的基于区块链的FL框架.
关键词
数据
联邦
区块链
大数据安全管理
共识机制
存储策略
Keywords
data federation
blockchain
big data security management
consensus mechanism
storage strategy
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
互联网安全管理突出问题及对策研究
刘志强
刘瑜
刘贺
杜俊刚
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于贡献度证明共识机制的去中心化联邦学习框架
乔少杰
林羽丰
韩楠
杨国平
李贺
袁冠
毛睿
元昌安
Louis Alberto GUTIERREZ
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
4
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