機器學(xué)習(xí)作為當(dāng)下人工智能領(lǐng)域最火熱的前沿技術(shù),正在一步一步顛覆各個產(chǎn)業(yè)。未來,它將會滲透到我們生活的方方面面,成為我們身邊不可或缺的一項技術(shù)。而這其中,網(wǎng)絡(luò)安全則是能夠讓機器學(xué)習(xí)大展拳腳的領(lǐng)域。在眾多網(wǎng)絡(luò)安全問題中,隱私保護是一個比較棘手的問題,因而它更加需要機器學(xué)習(xí)等新技術(shù)、新方法、新觀點的引入來幫助解決一些問題。為此展開的研究內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)概述、機器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中應(yīng)用的意義、機器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全研究中的應(yīng)用流程以及機器學(xué)習(xí)在隱私保護中的應(yīng)用四個部分。其中重點闡述隱私保護的相關(guān)問題,提出將深度學(xué)習(xí)方法中最先進的匹配算法與信息理論數(shù)據(jù)保護技術(shù)相結(jié)合,從而引入到生物識別認(rèn)證中。在確保匹配精確度損失最小的同時,總結(jié)出高標(biāo)準(zhǔn)的隱私保護算法,使得商業(yè)、政府實體和最終用戶都能夠更廣泛地接受隱私保護技術(shù)。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 機器學(xué)習(xí)概述
    1.1 介紹
    1.2 基本原理
2 機器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全中應(yīng)用的意義
3 機器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全研究中的應(yīng)用流程
4 機器學(xué)習(xí)在隱私保護中的應(yīng)用
    4.1 介紹
    4.2 敏感信息
    4.3 生物特征識別
    4.4 特征模板的保護
    4.5 算法綜述
    4.6 算法解析
        4.6.1 局部區(qū)域散列(LRH)
        4.6.2 深度安全編碼(DSE)
        4.6.3 深度隨機散列(DSH)
    4.7 現(xiàn)實意義
5 結(jié)束語



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