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人工智能和深度学习算法正在高速发展，这些新兴技术在音视频识别、自然语言处理等领域已经得到了广泛应用。然而，近年来研究者发现，当前主流的人工智能模型中存在着诸多安全隐患，并且这些隐患会限制人工智能技术的进一步发展。因此，研究了人工智能模型中的数据安全与隐私保护问题。对于数据与隐私泄露问题，主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。

消费物联网设备的信息暴露 此站点包含分析代码，该论文随附于2019年10月在荷兰阿姆斯特丹举行的ACM Internet Measurement Conference 2019（IMC 2019）上的论文《消费物联网设备的信息暴露：一种多维的网络信息化测量方法》。 官方论文可在上找到。 该站点还包含有关请求访问完整数据集的说明。 可在上找到测试平台的代码和文档。 目前，它已部署在东北大学和伦敦帝国学院。 图1：东北大学的物联网实验室。 档案结构 每个子目录显示用于处理pcap文件以进行目标，加密和内容分析的样本。 destination/ -第4节“目标分析”的代码-分析要向其发送和接收流量的目标。 encryption/ -第5节“加密分析”的代码-分析流量是加密还是未加密。 model/ -第六部分内容分析的代码-创建机器学习模型，以使用其网络流量预测IoT设备的状态。

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2021.1月由EDPB发布的一份关于如何处理个人数据泄露通知工作的指南，以符合GDPR法规管理要求。

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此为内存泄露检测工具，用于调试和分析Linux程序，主要针对C和C++。

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