国防创新委员会于2019年10月24日发布的报告《零信任架构建议》中,第一条建议就是:国防部应将零信任实施列为最高优先事项。
报告代表了该委员会过去三年的工作成果,提出建立一个网络稳定框架、四项原则、八条行为规范以及促进网络空间稳定的六点建议。
DPC的调查聚焦于该计划使用获取数据的法律依据,以及对有关主体的数据处理是否满足透明度要求等问题。
爱尔兰数据保护委员会发布《个人数据泄露指南》,旨在帮助数据控制者更好地理解欧盟《通用数据保护条例》GDPR中的数据泄露通知要求。
在《通用数据保护条例》GDPR实施一年多后,欧盟委员会发布了一份报告,对GDPR的实施影响和反应进行了相应的评估。
美国国家安全委员会是由总统主持的最高级别的国家安全及外交事务幕僚机构,本文总结了不同历史时期美国国家安全委员会的组织运行方式。
美国国会多年来一直在努力通过一部联邦数据隐私法,在最近,立法者获得了苹果公司首席执行官蒂姆·库克的支持。
报告梳理了2018年美国联邦政府机构实施的网络安全措施,对取得的成效进行了总结,提出了措施建议。
研究人员研究试验了使用ε-差分隐私框架的可行性。这个框架是一种正式定义隐私损失的方法,可以借助其强大的隐私保障性来保护患者与机构数据。
NIST将于当地时间10月8日发布《联邦公告》,旨在寻求为能源行业的安全平台、体系结构提供测试服务的供应商,以确保该行业的物联网设备足以应对网络攻击。
过去保险政策通常将“战争行为”排除在其范围之外,而由政府当局决定是否赔偿此类行为的受害者,同时将保险业的重心放在其他更常规的风险上。
利用联邦学习技术直接在设备本地端探索训练统计模型的分布式机器学习处理框架正受到越来越多的关注。
距离被认为是全美“最全面”也“最严格”的《2018加州消费者隐私法案》生效还剩不到四个月,立法机构和硅谷巨头们的博弈进入最后阶段。
星云Clustar团队提出了一个名为FedMF的联邦学习环境下的安全矩阵分解框架,并使用真实的数据集进行测试,测试结果验证了FedMF的可行性,以及FedMF在未来研究中应用的挑战。
国土安全部计划在未来五年里与美国国会、美国政府管理与预算办公室合作,探讨如何整合美国联邦政府各机构的网络安全工作,因为“联邦政府各文职机构自行管理其自有网络和安...
联邦学习能够同时兼顾隐私保护与共享,为我们建立一个跨企业、跨数据、跨领域的大数据 AI 生态提供了良好的技术支持。
一窥美政府网络安全建设现状:预算、攻击量、爱因斯坦、CDM、TIC、HAV、ICAM……
NIST发布《美国如何领导人工智能:联邦参与制定技术标准及相关工具的计划》的报告,就政府如何制定人工智能技术及相关标准给出了指导意见。
黑客在Twitter上发布了该公司服务器数据的截图,后来又与数字革命组织分享了被盗数据。
美国联邦政府首席数据官非常看好《开放政府数据法案》,该法案通过提高数据获取程度来推动IT行业现代化,但是他们也意识到在该愿景实现之前还有很多工作要做。
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