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用户音频数据隐私保护研究
【摘 要】
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近年来,智能语音终端已经普及到我们生活的每个角落,它们为日常生活带来了许多便利,但同时也会引发蕴含在用户语音中隐私的泄露,这可能对用户的财产安全、人身安全形成威胁。为了避免语音终端服务商以及潜在的攻击者对用户语音的暗自利用,本文基于循环对抗生成神经网络提出了一种跨模型的语音情绪隐私保护框架机制Privacy++,该机制不仅可以保护用户语音蕴含的情绪隐私,还可以让用户继续享受智能语音服务,实现在安全
【机 构】
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中国科学技术大学
【出 处】
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中国科学技术大学
【发表日期】
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2021年08期
【基金项目】
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其他文献
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公共安全与每个人息息相关,然而Web中存在的海量公共安全信息却得不到有效利用。知识图谱作为描述了客观世界对象间关系的语义网,是一种高效的知识管理与表达方式。但在公共安全领域,复杂的语义关联给命名实体识别和知识表示带来了很大挑战,造成较大的信息损失,模型精度受限。因此,本文对命名实体识别和知识表示等知识图谱关键技术进行研究,并将这些技术应用到实际的公共安全领域知识图谱构建当中。本文开展的工作如下:(
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随着5G等技术的发展与完善,物联网正步入高速发展的阶段,给人们带来了诸多便利。但是,物联网规模的大幅度扩张也带来了一些安全问题。为了提高物联网的安全性,我们可以利用信任模型来评估物联网中节点的可信度,进而隔离可信度低的节点以降低网络内部恶意攻击的影响。此外,信任模型与入侵检测和访问控制等传统安全机制的结合也能够进一步促进物联网的安全发展。目前物联网信任模型的研究仍存在一些问题。一方面,物联网中的节
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生成具有所需特性的分子是化学和药学领域的重要任务。历史上,许多重要化合物的发现都是出于偶然因素。随着技术的发展,人们开始不断探索根据化学属性生成所需分子的方法。然而,传统的分子生成流程需要耗费大量的人力和专家知识。为了缓解上述问题,本文开展基于数据驱动的分子生成研究,通过对分子空间特点研究,了解分子生成的特点,进而设计合适的算法,解决分子生成问题的难点。具体的工作和创新如下:首先,本文提出了一种适
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近年来,自动文本摘要已经成为了人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向之一。自动文本摘要旨在提取出原始文本中的关键信息,并生成一段语义通顺且简洁准确的摘要,其目的是为了提高用户浏览信息的效率。随着深度学习的发展,当今的自动文本摘要模型主要基于序列到序列框架构建。然而,目前序列到序列框架在自动文本摘要中的应用也存在着诸多问题,例如集外词生成困难、无法有效地对单词之间的联系进行建模、缺乏对关键信息提取
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