基于隐私保护的经济统计信息发布

目前我国在经济统计信息的隐私保护方面还做得不够。主要表现为:信息发布时存在损失,丢掉了一些重要信息,不能很好地反映原有的涵义;信息共享时没有对统计数据进行隐私保护,存在隐私泄露。本文从用户对查询结果要求准确这一前提出发,提出一种基于交互的序列表发布模型,保证敏感信息不泄露,同时又能最大程度地减少经济统计信息的损失。实验结果表明,该模型对于大数据集的隐私具有较好的保护,丢失的重要信息少,能够满足经济统计信息发布的需要。     

信息时代我国个人数据隐私保护现状分析

本文通过实地和网络两种渠道对个人数据隐私的认识、个人数据重要性、易被侵犯性、个人信息泄露途径、泄露原因及保护措施等方面的现状进行了调查,并分析了调查结果,针对调查结论提出了相应的保护策略.调查结果明确了大众认为的哪些个人信息重要、哪些信息易被侵犯、泄露的途径有哪些、泄露的原因及保护措施有哪些,为我国进行个人数据隐私保护的立法提供了重要的参考资料.     

研发团队多元性、知识分享与创新绩效关系的实证研究

本研究基于社会分类理论和信息与决策理论,分析研发团队多元性的社会属性、信息和价值观三个不同维度对知识分享及创新绩效的影响,提出研究假设。论文利用62家高科技企业的71个研发团队的调查数据对研究假设进行了实证检验。研究结果发现,研发团队的社会属性多元性对知识分享、创新绩效具有消极的影响,而信息多元性对知识分享、创新绩效具有积极的影响,价值观多元性的影响作用不显著。此外,社会属性多元性和价值观多元性对信息多元性与知识分享的关系起到了负向的调节作用。     

基于块链接加密的个人金融安全监测方法

由于传统的金融信息安全加密方法使用户个人隐私信息受到威胁,导致个人金融信息泄露现象比较严重。因此,文章提出基于块链接加密的个人金融安全监测方法。首先,基于块链接加密提取个人金融的数据信息特征,确保加工的金融数据具有较高的安全性。传输得到的个人金融信息的数据,在传输过程中提供了用户信息安全的保障,减少了风险的发生。最后,实现安全实时监测个人的金融信息,为银行信贷风险管理提供新的思路和方法。传统方法 1、2完成完全监测所需的时间较长,两种方法相较于本文方法所需时间增多,证明了本文方法具有较好的监测效果。     

隐私偏好设置与隐私反馈对移动商务用户行为意愿影响及交互作用的实证研究

随着互联网产业的快速发展，移动服务商能够更便捷地获取用户个人隐私信息，而对隐私信息保护又相对薄弱，从而导致用户越来越感知到个人隐私信息缺乏控制，也进一步影响着用户披露个人信息与使用移动商务的意愿，因而有必要探索新的隐私保护方法，并通过实证研究对其有效性进行验证。基于此，本文以公平理论、计划行为理论为基础，提出了面向移动商务环境的隐私偏好设置及隐私反馈，探究了其对移动商务用户披露个人信息与使用移动商务意愿（下简称行为意愿）的影响作用与机理，并采用PLS-SEM方法进行了实证研究。实证结果表明：所提出的隐私保护方法对用户感知的隐私控制（下简称感知控制）和行为意愿产生显著的直接正向影响，并通过感知控制间接正向影响用户的行为意愿，而隐私偏好设置和隐私反馈对用户行为意愿具有显著的负向交互作用，且隐私反馈对隐私偏好设置具有替代作用。     

数据共享中的风险控制与治理体系完善

随着大数据技术的快速发展，数据已成为新的生产要素。数据目前已经赋能到很多行业，通过在不同主体间共享能发挥出更大的作用。但当前数据共享中存在数据泄露、数据权属不明及数据质量较低等风险因素。在数据共享背景下，数据与多元主体密切相关，这就使得治理方式需要由单主体治理转变为多主体协同治理。解决数据共享风险，要构建多元协同和宽进严出的漏斗型动态数据开放体系；加速数据基础设施建设和数据技术转型，培养高水平人员；提升数据质量，构建完善的数据质量指标体系；完善数据产权立法，规范指引数据共享。     

拒绝泄密 QQ防护要严实

QQ是大家最常用的通讯软件,不过QQ(包括电脑和手机)默认有很多设置,在日常使用时会泄露个人的隐私信息。因此为了更好地保护自己的隐私,我们要对其严加防护。设好权限我的秘密你别猜默认情况下,QQ会对好友开放很多的权限,显示自己正在玩的游戏、最近更新的日志、玩过的应用等。这些隐私信息的泄露可能会给我们带来麻烦,有些朋友喜欢上     

制造业多价值链协同数据空间产品知识属性与销量预测关联性研究

制造业领域多价值链协同数据空间知识引擎在本体建模的过程中，通常会出现由于产品知识不完备所导致的部门间知识管理与知识共享效率低下的问题。因而，需要系统地分析本体、属性与特征之间的关联与约束关系，提出结合产品生产、销售、供应、服务等多价值链数据协同的智能本体构建模型。制造业多价值链协同数据知识引擎本体的构建，是知识引擎应用场景的关键环节之一。针对数据空间中特征关联性挖掘的需求，本文构建了基于轻量梯度提升机、极度梯度提升与随机森林的树集成销量预测模型，并提出了以销量预测任务为中心的制造业多价值链协同数据空间的特征关联分析方法。对企业网上销售平台的销售数据进行预测实验。在树集成销量预测模型实验结果基础上，计算SHAP值，分析各项特征与预测结果之间关联性，并在消融实验中验证了SHAP值获得的特征关联性对树集成销量模型的影响。本文提出的树集成销量预测模型与SHAP值的特征关联度分析法为制造业知识引擎的建模过程的本体与属性的自动化筛选提供了可靠的理论与数据支撑。     

基于知识元的突发事件风险分析

科学地分析突发事件的风险,有利于应急管理部门正确制定应对方案,降低事件损失。突发事件风险分析中受到多因素高维数据和小样本数据信息不完备的约束,无法全面识别突发事件的风险。本文从突发事件系统观点出发,以知识元模型、投影寻踪方法和信息扩散理论为基础,提出了基于知识元的突发事件风险分析方法。该方法采用知识元模型描述了突发事件已认知的共性本体特征,通过探寻事件风险等级标准数据的最佳投影方向降低了输入元素观测数据的维数,将输入元素观测样本所包含的风险信息扩散到输出属性的风险指标论域的控制点上,从而确定了突发事件发生的风险概率。实例分析中,根据国家《地表水环境质量标准（GB3838-2002）》划分水污染风险等级,利用某湖泊8个监测点实时检测数据,分析该湖泊突发水污染事件的风险性。研究结果表明基于知识元的突发事件风险分析方法能够根据研究区域突发事件风险等级标准和观测点的样本数据,动态定量的分析和评估突发事件潜在风险,为突发事件的应急管理提供科学依据。本文提出的突发事件风险方法对于已经建立实时监测系统的危险区域分析突发事件的风险性具有一定的借鉴意义。     

隐私关注对移动商务用户采纳行为影响的实证分析

借助于移动通信技术如LBS(移动定位服务),移动服务商获取用户个人隐私信息将变得更为容易,引发了用户对隐私的严重关注,并将影响用户对移动商务的采纳行为,因此,有必要研究移动商务环境下用户隐私关注的构成以及对采纳行为的作用.采用结构方程模型(SEM)对收集的数据进行分析发现,隐私关注作为1个二阶因子由4个一阶维度构成,包括信息收集、不适当访问、信息错误、二次使用.隐私关注显著影响用户感知风险与信任,并通过二者间接影响采纳行为.鉴于此,移动服务商需采取有效措施来缓解用户隐私忧虑,促进其采纳行为,从而确保移动商务实施的成功.     

在线隐私政策对消费者提供个人信息意愿的影响机制研究——信息敏感度的调节作用北大核心CSSCI

基于信号传递理论和沟通隐私管理理论,通过三个2×2的实验设计,分析了在线隐私政策对消费者提供个人信息意愿的具体影响机制,并考察了信息敏感度的调节效应。结果表明:在线隐私政策的告知明确性、权限水平及保护程度对消费者的信息控制感知和隐私风险感知有显著影响;信息敏感度正向调节隐私政策的权限水平、保护程度与感知信息控制之间的关系,负向调节隐私政策的权限水平、保护程度与感知隐私风险之间的关系;感知信息控制和感知隐私风险对消费者提供个人信息意愿有显著影响。     

用户隐私风险感知对平台社交账号登录方式选择的影响研究

互联网平台向用户开放社交账号登录，在方便用户登录的同时，可通过共享用户信息提升广告定向能力。本文通过构建博弈模型，在考虑用户隐私风险感知时，研究社交账号登录对平台、广告主和用户三方的影响以及平台开放社交账号登录的决策选择。研究结果表明，因用户隐私风险感知的存在，平台不一定会开放社交账号登录。当隐私敏感用户占比较高时，若社交账号登录为平台带来定向能力提升值较高，开放社交账号登录反而会降低平台收益。此外，研究还发现，若平台开放社交账号登录，不同隐私风险感知的用户占比及平台定向能力提升值都将影响平台的广告定向能力及社交账号登录的引流效果。     

基于β-δ0粗糙集模型的属性约简算法

本文针对经典粗糙集模型存在的对噪音数据敏感等缺陷,提出了基于隶属度和特征距离的β-δ0拓展模型,该模型不仅能够处理含有噪音的不完全、不精确信息系统,其结果也能反映大量数据所满足的统计规律;针对β-δ0拓展模型,提出了一种基于属性上下文敏感度的启发式属性约简算法.     

基于银行-资产双边网络模型的系统性风险及投资策略研究

受近几年的国际金融危机及金融全球化的影响,对金融系统的系统性风险的研究已成为国内外学者的关注热点。考虑到当前基于"银行-资产-银行"间接传播渠道的相关研究相对匮乏,本文基于银行-资产双边网络模型来分析银行系统性风险。首先,使用中国47家上市银行2018年的资产负债表数据构建了中国银行系统的双边网络模型,研究分析各类资产遭受冲击时外部冲击、降价出售效应及银行所持有的各类资产占银行总资产的比例对银行系统性风险的影响。然后,引入系统性冲击方式,通过设置具有不同属性的两大类资产并生成四种冲击事件来构建银行的投资策略模型,从资产视角探讨银行最优的投资策略。研究发现,外部冲击与降价出售效应这两个产生系统性风险的影响因素在一定区间值时会产生叠加效应,使银行系统性风险急剧增加;五种资产类中,贷款类资产对外部冲击最敏感;分析发现在各类资产冲击下都未倒闭的所有银行的资产组合具有一定的相似性;进一步研究发现银行系统中存在着最优的资产组合,使得银行在稳定的同时能获取最大收益,并且资产负债比越大的银行其风险承受能力越强,从而可以选择更激进的投资策略来追求高收益。     

重要数据跨境流动背景下风险路径的识别与分级

重要数据的跨境流动引发了数据安全、国家安全等风险挑战。风险路径的识别和分级是对重要数据跨境流动进行预警管理的重要内容。本文基于复杂网络中的二分网络模型,对重要数据的跨境流动进行研究。首先,通过重要数据跨境流动的二分网络和关联网络识别风险路径;其次,构建基于网络结构和接收节点属性的目标风险路径方法以计算其风险值;最后,对我国某重要行业跨境流动的数据开展实证分析,验证算法的有效性和精准度。本文旨在为重要数据跨境流动的预警管理提供量化方法,有效预防重要数据跨境流动带来的风险,提升我国数据治理能力。     

基于共词网络的群智知识挖掘方法——在应急决策中应用

为了汇聚分布在社会网络中的群体智慧以合力化解特大公共安全突发事件重大风险，提出了一种基于共词网络的群智知识挖掘方法，并将其有效运用到突发事件应急管理当中.首先，提出了一种改进的共词网络构建方法，用以实现社会网络公众群智知识的可视化分析，从中获取应急决策属性参数信息；同时，为了确保数据质量、提高群智知识挖掘的有效性，综合数据影响力以及数据涵盖的主题信息两方面因素，构建了群智知识价值测度模型；而后，综合专家属性偏好与公众群体智慧，提出了一种基于群智知识的动态属性信息生成办法.最后，以中国新冠肺炎疫情特大公共安全事件应急决策为例，对本文所提方法进行了应用.     

含非连续性信息多属性案例中的决策知识发现方法

医疗决策案例中非连续性属性信息大量存在,含该类信息的案例知识发现是多属性案例决策的关键和难点。该文研究了含非连续性属性信息案例中的决策知识发现,将条件概率和GAs融合技术整合到案例推理方法之中,开发了KNN的延伸方法--CRMGACP法。该方法的核心是基于Gas进行权重获取和基于融合条件概率的改进相似度算法进行案例知识获取。在某大型综合医院收集数据,获取有效数据300条,基于VC++开发实现的BC-CBRsys平台进行了实验研究,结果表明CRMGACP比其他常见方法具有更好的性能,在多个统计指标上展示出显著的优势。显然,改进的案例决策方法克服了含非连续性信息案例决策知识难以获取的问题,在临床决策领域具有广阔的前景。     

基于权值的多阶段风险值证券组合问题研究

风险值问题一直是金融领域中研究风险管理的一个重要课题,在金融经济中有着重要广泛的应用.本文在已有的条件风险值的基础上建立了一种新的多阶段CVaR模型.我们给出了多阶段下基于权值的α-CVaR损失值的概念及相应的多阶段CVaR模型,我们证明了它等价于求解一个非线性规划问题.这对于求解多阶段风险值问题具有重要作用.     

基于可变精度粗糙集的新兴技术企业信用风险识别

针对新兴技术企业信用风险评估的必要性和现有评估方法仅局限于财务指标且指标之间高度相关的缺点,借鉴了可变精度粗糙集（VPRS）模型具有噪声数据的强适应能力和强抗干扰能力的优点,提出了一类基于VPRS的新兴技术企业信用风险识别方法,并用已上市的部分新兴技术企业对其进行实证检验,检验结果表明了该方法具有较好的识别能力。该方法首先运用VPRS理论的最新研究成果,并借助于粗糙集分析软件ROSETYA,对由训练样本组成的数据关系表进行数据补缺、离散化及属性的β约简等处理,从而导出识别规则,形成识别规则库;然后集成二叉树构建一类新兴技术企业信用风险识别方法;最后用测试样本对方法的识别精度进行检验。     

论共享经济下个人数据的法律保护

<正>本文立足于共享经济兴起的社会背景,在分析共享经济背景下个人数据安全风险的基础上,总结并借鉴了域外个人数据的相关立法经验,对完善我国个人数据的法律保护提出些许构思。2017年5月,在国际安全极客大赛GeekPwn上,一名浙江大学毕业生演示了她所发现的多款共享单车系统的漏洞,通过这些漏洞,可以掌握共享单车用户的历史骑行路径、骑行时间、GPS定位、账户余额和注册账户信息等,并将这些信息复制到其他智能手机上使用。用户数据信息是共享平台能够整合社会资源的重要