| 在大数据基础设施中使用机器学习的数据安全导则 |
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在大数据基础设施中，在数据收集、存储、处理和管理过程中存在诸多安全威胁。如何动态地、智能地监测、分析和响应数据安全威胁，是大数据基础设施中需要解决的问题。机器学习具有自动学习和模式识别的能力，可以从大量数据中发现潜在的安全威胁和异常行为，从而采取主动防御措施。利用机器学习增强数据安全已逐渐成为大数据基础设施中的一项必要技术。
ITU-T X.1753建议书分析了大数据基础设施中的数据安全威胁，以及机器学习可用于大数据基础设施中数据安全保护的场景，并提供了使用机器学习来保护大数据基础设施数据安全的导则。
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ITU-T Recommendation |
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Summary |
Table of Contents |
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X.1753 (12/2025)
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In force
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Approved on |
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Guidelines for identity-based cryptosystems used for cross-domain secure communications
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2023
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Overview of hybrid approaches for key exchange with quantum key distribution
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2022
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Guidelines for security management of using artificial intelligence technology
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2022
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Successful use of security standards (2nd edition)
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2020
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Description of the incubation mechanism and ways to improve it
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2020
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Strategic approaches to the transformation of security studies
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2020
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Security considerations for quantum key distribution networks
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2020
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