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信息安全研究/Journal Journal of Information Securyity ResearchCSTPCDCSCD
查看更多>>《信息安全研究》是一本系统报道信息安全技术领域最高水平的科研成果，刊登信息安全研究领域原创性研究成果的期刊，所刊登的论文均经过严格专家评议。
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    影响预训练语言模型数据泄露的因素研究

    钱汉伟彭季天袁明高光亮...
    181-188页
    查看更多>>摘要：当前广泛使用的预训练语言模型是从海量训练语料中学习通用的语言表示.自然语言处理领域的下游任务在使用预训练语言模型后性能得到显著提升,但是深度神经网络过拟合现象使得预训练语言模型可能存在泄露训练语料隐私的风险.选用T5,GPT-2,OPT等广泛使用的预训练语言模型作为研究对象,利用模型反演攻击探索影响预训练语言模型数据泄露的因素.实验过程中利用预训练语言模型生成大量样本,以困惑度等指标选取最有可能发生数据泄露风险的样本进行验证,证明了 T5等不同模型均存在不同程度的数据泄露问题;同一种模型,模型规模越大数据泄露可能性越大;添加特定前缀更容易获取泄露数据等问题.对未来数据泄露问题及其防御方法进行了展望.

    自然语言处理预训练语言模型隐私数据泄露模型反演攻击模型架构

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    基于变色龙哈希的可信数据安全管理技术研究及应用

    马嘉蔚武文浩董佳瑜
    189-196页
    查看更多>>摘要：为同时满足数据流通领域中的数据更新与数据安全管理需求,研究基于变色龙哈希实现的可信数据安全管理方案.首先分析介绍了变色龙哈希的数学基础并对比3种构造方法,总结了一种基于变色龙哈希与同态加密的数据安全管理方法并应用于数字版权保护,该方法不仅允许更新修改已提交的数据,还保证了数据的安全性和用户的使用友好性.最后,采用了实验模拟的方式评估所提方法的效率.结果表明,提出的数据安全管理更新方法适用于需要频繁更新数据且有一定安全需求的数据安全保护环境,该方法有效降低了数据更新的总成本,为数据要素流通提供了一种高效、安全的解决方案.

    变色龙哈希同态加密数据安全更新数据流通数字版权管理

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