德国联邦信息技术安全局概况

德国联邦信息技术安全局是下属于联邦内政部的一个局，地点在波恩，有400名工作人员。该局的主要任务是促进政府、企业和个人在IT应用方面的安全工作。在上个世纪90年代，由于计算机和网络的应用越来越广泛，对网络和信息安全提出了越来越高的要求，联邦信息技术安全局就是在这种情况下成立的。     

美国积极推进无线频谱用于移动宽带服务

美国总统奥巴马近日宣布几项新的计划,重头戏是《总统备忘录》,指导联邦机构加强频谱使用效率,同时分配更多容量以满足消费者和企业宽带用户的需求：指示政府相关机构加强与私营部门的合作、数据共享,鼓励政府和商业用户之间进行更广泛地频谱共享：呼吁联邦机构增加公共和私营部门的联合研究与开发活动．强调政府系统采购和频谱分配过程中的频谱效率,提高其对频谱使用情况的报告的准确性和范围。     

新的金融改革思路

62岁的伊丽莎白是哈佛大学的教授，还是全美研究企业破产的顶级专家。4年来，她一直引领政府在保护消费者免遭金融业掠夺性经营伤害上应该发挥何种作用的大讨论。她意识到，要改变银行特定的放贷方式，政府需要建立一个新的联邦机构。     

美国的技术性贸易措施(一)

一、美国的技术法规体系和有关联邦政府机构 (一)美国的法律体系 美国是一个联邦制的国家，其法律是一个分散的体系，是由联邦法律和州法律组成的。联邦法律高于州法律，但是联邦法律只能在联邦宪法授权的……     

“德国信息资源开发利用培训团”考察报告之4 德国联邦信息技术安全局概况

德国联邦信息技术安全局是下属于联邦内政部的一个局,地点在波恩,有400名工作人员。该局的主要任务是促进政府、企业和个人在IT应用方面的安全工作。在上个世纪90年代,由于计算机和网络的应用越来越广泛,对网络和信息安全提出了越来越高的要求,联邦信息技术安全局就是在这种情况下成立的。联邦信息技术安全局的服务对象主要分三类:公民、企业和政府。他们通过互联网或以CD等方式为客户提供网络应用和信息安全等方面的信息。除此之外,该局还负责为各类IT产品督查产品认证,检查与信息安全相关的加密机等产品。由于单机安全和整个机构的安全…     

联邦学习框架实现难点剖析

联邦学习是一种保护机密性的机器算法，可有效的应用于工业物联网。在联邦学习中，服务器协调多个客户端以进行模型学习。区块链在物联网和联邦学习中使用，可以有效的保持数据完整性，并吸引足够的数据和计算资源。机器学习已经发展阶段，大量高质量数据已成为限制发展的因素。在此背景下，对数据交换需求不断增长。传统的机器学习需要集中数据，对于数据孤岛和隐私要求，使各个业务部门无法做到交换数据。为了解决这个问题，联邦学习框架应运而生，本文分析了联邦学习框架的设计应用，分析了现行联邦学习框架存在的实现难点，以便相关人士更好地理解联邦学习框架。     

美国“NII安全:联邦行为”报告——共同努力确保信息高速公路安全

本文阐述了美国社会各界对政府所作“NII安全:联邦行为”报告的分析评论。     

基于联邦学习模型的电力客户隐私保护方法

为提升电力物联网中用户数据安全性，提出了电力物联网LDP联邦学习框架。该框架将物联网用户分为常规用户和敏感用户两部分。常规用户通过与电力供应商互通模型与数据，基于横向联邦学习技术学习局部模型并参与更新全局模型；敏感用户利用异构联邦迁移学习技术将全局模型关联到局部模型中，从而保证敏感用户数据安全性。将联邦学习框架应用于GRU、LSTM网络，验证了所提联邦学习框架能够提升网络性能。     

“德国信息资源开发利用培训团“考察报告之4德国联邦信息技术安全局概况

德国联邦信息技术安全局是下属于联邦内政部的一个局,地点在波恩,有400名工作人员.该局的主要任务是促进政府、企业和个人在IT应用方面的安全工作.在上个世纪90年代,由于计算机和网络的应用越来越广泛,对网络和信息安全提出了越来越高的要求,联邦信息技术安全局就是在这种情况下成立的.……     

联邦行政管理局及政府网站概况

联邦行政管理局是德国在1959年12月28日颁布的相关法律的支持下成立的一个专业局，隶属联邦内政部。同属内政部管理的还有边防管理、刑事侦查等单位。联邦行政管理局的总部设在科隆，在德国全境共设有9个分点，现有2200名工作人员。员工的构成丰富，分为机关工人、职工、公务员，其中，公务员又分为普通公务员、中级公务员、高级公务员等几个级别，按照工作性质，公务员又可分为经济学家、法学家等。联邦行政管理局的宗旨是把各部委的行政管理工作统一到联邦行政管理局，服务范围为整个联邦政府。     

Qwest公司处于困境中

德国 邮政电信管制局(Reg TP)是于1998年根据《电信法》、《联邦邮电管制机构法》和欧盟的统一要求，在全面引入竞争、完善电信立法的同时，为加强市场管制而组建的独立的电信监管机构，隶属于联邦经济部。Reg TP接管原联邦邮电部(BMPT)对电信管制的职能。     

公用网提供新的数据业务

电信业务商认为:采用FTS2000那样的下一代联邦网还是国防数据网是无关紧要的,重要的是政府要更加依靠公用数据交换业务。这种业务的竞相发展在于大量新技术的应用,这些新技术包括帧中继、异步传输方式、同步光纤网、多比特数据交换业务和无线传输。 象谋杀案侦探小说中的侦探一样,电信设备和电信业务的营运商正在搜索揭开推销数据业务秘密的线索中,使联邦电信市场趋向联合。     

基于PSI的纵向联邦学习数据隐私安全技术

联邦学习系统较好地解决了“数据孤岛”问题，也在一定程度上保护了私密训练数据，然而目前联邦学习仍然存在一些隐私安全风险。首先根据联邦学习系统的不同运行阶段归纳总结了其中的隐私安全威胁，并给出了一些解决办法；其次重点讨论了纵向联邦学习系统中的样本对齐问题，讨论和分析了现有的私密求交的基本方法，提出了一种基于零知识证明的私密求交方法并给出了一些改进方向；最后，基于该私密求交方法，讨论了该方法如何与其他方法结合进行联邦学习隐私保护。     

政府在云计算发展中的作用

1外国政府的云计算行动通过政府采购和使用云计算资源和服务,激发云计算需求,扩大云计算市场规模。2011年2月,美国发布《联邦云计算战略》白皮书,规定在所有联邦政府项目中云计算优先,预计在美国联邦政府年度800亿美元的IT项目预算中有25%可以采用云计算,并规定每个联邦机构至少拿出三项应用向云计算迁移。截至目前,美国国防部、联邦政府、宇航局等均已推出自己的云计算计划。     

广义联邦滤波器理论及其算法

为了克服Canson联邦滤波器理论的局限性，本文发展了广义联邦滤波器的设计理论，提出了当主滤波器和局部滤波器维数不同时，使其达到全局滤波最优的解析补偿方法；并提出了动态信息分配系数的选取和故障诊断方法等，应用其算法对广义联邦滤波器进行了仿真，仿真结呆验证了上述方法的有效性。     

美国征求修改密码安全标准的意见

据《计算机欺诈与安全快报》报道:美国国家标准和技术研究所(NIST)目前正在就修改第140号联邦信息处理标准(FIPS)问题广泛征求商业界、公众、各州政府和地方政府的意见。据悉,原第140号FIPS标准为“密码模块的安全要求”。对于用在保     

边缘计算下的联邦学习挑战及进展

<正>近年来，边缘计算和联邦学习技术受到了学术界和工业界的广泛关注。边缘计算充分利用位于边缘设备、边缘节点及边缘服务器上的计算和存储资源，减少对通信资源的消耗，提供了分布式计算和数据处理的能力。联邦学习作为一种分布式的机器学习方法，通过在本地进行模型训练，以达到保护数据隐私安全的目的。边缘计算和联邦学习这两项技术的结合，不仅可以实现边缘端的智能决策，还能减少通信开销，保护用户数据隐私安全。     

基于HLA的防空作战仿真系统研究

针对防空作战仿真系统的特点，建立了可视化的公共仿真开发平台，并在此基础上设计开发了一种可扩展的防空作战仿真系统。分析了防空作战仿真系统的功能、联邦组成和相关的关键技术，并对该环境下开发联邦成员进行了详细的说明。本项研究对于其他领域内联邦成员的开发也具有重要的借鉴意义。     

多联邦技术与电子战仿真应用

多联邦互联技术为仿真系统的重用提供了新的实现方式，并成为高层体系结构(HLA)的研究热点。文章讨论了多联邦互联技术中的基本定义、桥接成员、实现结构等。最后介绍了一个采用多联邦互联技术设计的电子战仿真系统。     

联邦学习与数据安全研究综述

数据孤岛是制约人工智能技术发展和落地的主要障碍,随着国家与个人对隐私保护意识的增强,联邦学习在数据不共享的情况下,却能达到数据共享目的,受到广泛关注,联邦学习分为:横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习,具有数据隔离、质量保证、各参数方地位等同、独立性等优点,但联邦学习也存在很多的安全隐患,本文详细探讨了联邦学习的原理,提出了中央服务器、数据传输、单方数据污染、数据泄露以及对抗攻击等重要的数据安全问题,并汇总介绍了当前主要的防御措施。