典型文献
多模态生物特征信息安全防护体系研究
文献摘要：
在新的计算能力和深度学习技术推动下,人工智能、大数据发展进入了繁荣期,导致多模态生物特征信息迅猛增加与应用.由于多模态生物识别具有自然性和多场景应用性,特征信息的采集、识别、分析不仅涉及个人隐私和人格尊严,还主动或被动暴露在现实环境中,高校面临着巨大的信息安全保护需求和风险挑战.通过对高校多模态生物特征信息安全问题及现状进行分析,提出从基础设施安全防护、网络安全防护、数据安全防护、应用安全防护四个层面构建多模态生物特征信息安全防护框架,并将管理数据防护、业务数据防护、用户鉴别信息防护、分类分级全生命周期信息防护策略与技术相结合,以着力解决不同维度的安全风险和隐患问题.结合国内高校多模态生物特征信息实施应用情况进行对比分析,验证了所提出的信息防护策略与技术有良好的应用效果,为加强高校多模态生物特征信息防护能力提供借鉴和参考.
文献关键词：
人工智能;多模态生物特征;分类分级;安全防护;全面生命周期
中图分类号：
作者姓名：
胡先智;陈浩;梁艳
作者机构：
西安理工大学 信息化管理处,陕西 西安 710048;西安理工大学 计算机科学与工程学院,陕西 西安 710048;西安思源学院 理工学院,陕西 西安 710038
文献出处：
引用格式：
[1]胡先智;陈浩;梁艳-.多模态生物特征信息安全防护体系研究)[J].计算机技术与发展,2022(04):86-91
A类：
全面生命周期
B类：
多模态生物特征,生物特征信息,信息安全防护,安全防护体系,计算能力,深度学习技术,技术推动,大数据发展,繁荣期,猛增,生物识别,别具,自然性,多场景应用,个人隐私,人格尊严,现实环境,信息安全保护,风险挑战,信息安全问题,网络安全防护,数据安全防护,应用安全防护,安全防护框架,管理数据,数据防护,业务数据,鉴别信息,信息防护,分类分级,防护策略,技术相结合,决不,不同维度,隐患问题,国内高校,实施应用,防护能力
AB值：
0.289847
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