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,实现“一键”!

来源:sourl.cnuLCCPw在真实业务场景中,库中经常需要存储某些客户的关键性信息:身份证号、银行卡号、姓名、手机号码等,此类信息按照合规要求,通常需要实现加密存储以满足合规要求。 痛点二对于一些为了快速上线而一开始没有实现合规的系统,比较快速的使得已有业务满足合规要求的同时,尽量减少对原系统的改造。 通常的这个过程至少包括:新增列的存储同时做迁移业务的代码做兼容逻辑等Apache ShardingSphere下面存在一个模块,此模块集成的常用的的功能。 配置Quick Start——Spring版以下介绍基于Spring快速让系统支持配置。1. 创建配置规则对象在创建源之前,需要准备一个EncryptRuleConfiguration进行的配置,以下是一个例子,对于同一个源里两张表card_info,pay_order的不同字段进行

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,“一键”,Sharding Sphere 完美搞定

在真实业务场景中,库中经常需要存储某些客户的关键性信息:身份证号、银行卡号、姓名、手机号码等,此类信息按照合规要求,通常需要实现加密存储以满足合规要求。 此方法固然可行,但是使用起来非常不便捷且繁琐,使得日常的业务开发与存储合规的细节紧耦合注 意 文末有:3625页互联网大厂面试题 痛点二对于一些为了快速上线而一开始没有实现合规的系统,比较快速的使得已有业务满足合规要求的同时 (通常的这个过程至少包括:1、 新增列的存储2、 同时做迁移3、 业务的代码做兼容逻辑等Apache ShardingSphere下面存在一个模块,此模块集成的常用的的功能。 配置Quick Start——Spring 显示配置:以下介绍基于Spring快速让系统支持配置。 Sharding Shpere在拦截到SQL改写的时候,会按照用户的配置,把逻辑列映射为名文列或者列(默认)下的示例3、使用Sharding Sphere的源进行管理把原始的源包装一层@Bean

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    提高度?

    序言有位读者问:提高度? 我们从一个故事说起。1. 知道背后的信息有位卖煎饼的大妈,与顾客争执时说了一句:“我月入 3 万,怎么会少你一个鸡蛋?!” 我们说一个人的度高,通常是指这个人能够快速地知道背后的信息。2. 比说,一个对煎饼行业完全陌生的人,不知道煎饼的价格,也不知道各个地区的价格差异,更不知道流量转化率是多少,度也就无从谈起。 原材料从哪里采更实惠?煎饼销售的价格是否合适?煎饼口味的欢迎程度?在什么地段卖煎饼的生意更好?竞争对手的情况是怎样的? 预测的趋势 根历史的,预测未来变化的趋势,这是一件很有价值的事,也是提高度的一个有效方法。

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    处理是安全防护线?处理

    就是指不宜轻易泄露和外流的,一旦泄露,就会对公司经营带来风险,常见的包括身份证号、银行卡号以及公司经营情况、IP地址列表等,为什么说处理是安全防护线? 怎样处理?为处理是安全防护线?1、处理能保护客户隐私。 之所以说处理是安全防护线,是因为公司的一些属于商业机密,包括产品配料表、产品成本价以及销售计划书等,这些都属于商业机密,要妥善保护,要采用科学方式处理。处理? 处理的方法包括动态和静态技术,动态就是抽取,对这些进行漂白,它能够对进行有效遮盖、屏蔽以及变形处理,从而保证不泄露,静态技术的应用时间早,具有技术成熟的特点 为处理是安全防护线?上文内容就是对该问题的解答,处理的意义不可忽视,能够起到保护客户隐私和维护公司利益的作用,要采用专用技术和先进方案处理

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    使用Sentry实现HiveImpala的

    Fayson的github:https:github.comfaysoncdhproject提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 本文主要描述使用Sentry实现 主要是指将原始的全部或者部分值进行替换。这样避免了用户未经授权而直接访问原始的值,并保留了底层的schema。 本文Fayson会以一个简单的实操例子来介绍使用Sentry实现HiveImpala的。 当然Group A也被授权可以访问视图employees_masked,比他想将下发时做,则也可以从这个视图里取出。 ) 5.总结 ---- 为Hive进行处理可以使用regexp_replace()函通过正则表达式的方式屏蔽,也可以通过自定义的UDF函来等方式来实现

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    治理之技术研究

    一些企业会将大量的客户、订单拷贝到开发、测试、分析环境,但并没有采取任的措施。这将面临重大的监管及泄露风险。 因此一些企业会将大量的客户、订单拷贝到开发、测试、分析环境,但并没有采取任的措施。 欧盟在2018年出台《通用保护条例》(GDPR),规定了企业收集、使用和处理欧盟公民的个人。 问2:A经B到C,C经D到E,而给我们的关系后表现为A..B...D..E。类似的这类实现。答:单独的客户信息,还是有需要进行处理的。 融合关联的得到新信息,比对客户和订单关联后,分析出客户的买习惯。需要对客户基本信息、订单基本信息进行买习惯属于分析结果(包含的客户、订单已经过)不需要在进行处理。

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    分析师该提高度?

    这样的人逻辑性极强且对你的汇报有生杀大权,最重要的是他有极强的度。那么,什么是度? ,你能很快判断出问题的影响面和造成订单量下跌的可能原因;❖ 果你是电商行业的,我告诉你我这款产品的复率是40%,你能很快判断出我这款产品大概是什么类型的产品,在行业内是什么样的水准;做到这程度,就叫优秀的提升度呢?秘籍:熟悉业务度练成的基础是一定要对业务非常熟悉,无次的推测及验证都是有用的宝贵经验。接下来我会根分析师度高的三个表现来给出提升度的方法。 比电商行业,流量*转化率*客单价*复率这个公式则是重中之重等等。⒉知道所有指标是怎么来的,知道它们的意义以及相互的关系,进而判断异常的原因提升度的时刻想着三个问题:❖ 怎么来的? *参考资料: 【1】《提升度》— 李梅花【2】《当我们说度时,我们到底在说什么?》— 姚伟

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    隐私保护技术之技术探究

    前言这几天学校开始毕业设计,到了系统设计的题目,在阅读了该方面的相关论文之后,觉对大安全有了不少新的理解。 介绍随着大时代的到来,大中蕴藏的巨大价值得以挖掘,同时也带来了隐私信息保护方面的难题,即在实现大高效共享的同时,保护信息不被泄露。安全是信息安全的重要一环。 首先遇到的问题就是识别的定义是什么?有哪些依赖?应用程序是十分复杂并且完整的。知道信息在哪并且知道哪些参考了这些是非常困难的。 所以需要择或设计一种既能满足第三方的要求,又能保证安全性的算法就变得特别重要了。定了和要施加的算法,剩下的就是实现了,在什么过程中进行呢? 难题的解决方案1.识别现在有两种方式来识别

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    处理流程是怎样的?泄露有危害?

    除了软件开发人员之外呢其他的用户比说在发布软件的时候,更新软件的时候也需要用到代码签名证书。二.代码签名证书怎么用那么知道哪些用户会用到这个功能之后,我们去了解一下这个功能是怎么使用的。 在了解到哪些用户需要代码签名证书之后,果你对此也有需求的话就应该马上去给自己开发的软件加上一层防护。这不仅是对软件的保护,也是对我们劳动成果的保护。

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    0515-对Cloudera Manager的库密码进行

    etccloudera-scm-server目录下的db.properties文件中,但打开该文件进行查看发现库的password项为明文,所示:? 这种方式果直接在文件中保存密码明文,对于一些企业的生产安全要求有时候是不能接受的,Cloudera官方没有提供直接对该文件中的密码明文进行的方式,但给出了另外一种方法。 测试环境1.CDH6.12.Redhat7.43.采用root进行操作2问题解决1.在etccloudera-scm-server目录下创建一个脚本文件scm-passwd.sh,输入CM的库密码echo 3总结1.Cloudera Manager的库密码默认以明文的方式保存在单独的文件中,该文件的权限较小(600),只有root和cloudera-scm用户才能查看。 2.官方提供将库密码单独保存到一个脚本文件中,然后在原db.properties文件中引入该脚本文件的方式来实现。

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    企业管控 | 研报×To B

    企业不单单驻留在库中? 企业主要驻留在库及文件系统中,但除此外,近 13 企业的驻留在公有云及大平台中,甚至一小部分企业的驻留在应用中。 企业驻留在此众多的位置,面临着更大的泄露风险,企业在此复杂的环境下究竟管控?---- 企业管控以策略管理为主加密技术为辅? 根国际著名研究公司 Forrester 2012 年的研究报告显示,绝大多的企业泄露事件往往是由于企业内部事件产生的,企业通过管理用户一方面可以界定的管理责任人,另一方面可以阻止非责任人的访问 ,从而将的传播途径控制在可控范围内。 另一方面又期望加密技术不影响访问的实效性。而网络加密技术对于访问的实效性影响较大,因此,其更重视加密技术的使用。

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    送你秋天的第一份安心

    为生产在分发、复制时提供多元化的保护手段,很大程度上解决在不可控环境(开发测试、教育培训、分析、共享等)中使用的问题,从而帮助企业实现生产的依法依归共享,为企业核心提供有效的安全保护措施 例金融行业,业务系统中含有姓名、身份证号、银行卡号等信息,这些果直接交给开发测试人员使用,就可能出现内部泄露的风险,这个时候就需要进行来保证不被泄露。 而DBbrain就可以对信息进行智能、高效、便捷地处理。 1. 自动发现 DBbrain支持自定义类型的自动发现,满足用户个性化的保护需求。 除了以上三大亮点,系统性能也是系统最为关键的指标之一,DBbrain系统在任务开始时拉取的是用户最新的实时备份,不需要源库停服,更不会给库性能带来额外的开销,不会给库带来任的影响 原价720Cynos 限时抢19.9年 ? ↓↓更多惊喜优惠请点这儿~

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    算法工程师该提高度?

    这样的人逻辑性极强且对你的汇报有生杀大权,最重要的是他有极强的度。 那么,什么是度? 所谓的度,其实就是在大脑内建立了字和业务之间的联系,而优秀的度,就是能够一眼看出的问题和背后可能的原因。什么叫一眼看出? ,你能很快判断出问题的影响面和造成订单量下跌的可能原因;❖ 果你是电商行业的,我告诉你我这款产品的复率是40%,你能很快判断出我这款产品大概是什么类型的产品,在行业内是什么样的水准;做到这程度,就叫优秀的提升度呢?秘籍:熟悉业务度练成的基础是一定要对业务非常熟悉,无次的推测及验证都是有用的宝贵经验。接下来我会根分析师度高的三个表现来给出提升度的方法。 比电商行业,流量*转化率*客单价*复率这个公式则是重中之重等等。⒉知道所有指标是怎么来的,知道它们的意义以及相互的关系,进而判断异常的原因提升度的时刻想着三个问题:❖ 怎么来的?

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    互联网公司安全保护新探索

    但存量已经形成,日以万计的表在增长,这种情况下实现分类分级?人工梳理显然不现实,梳理的速度赶不上增长速度。 举例来说,小张缺钱,在互联网金融公司网站申请小额贷款,而互联网金融公司并不知道小张能不能贷,还款能力,因此要求小张提供在物网站、邮箱或其他应用的账号密码,爬取小张的日常消费,作为信用评分参考。 也可以是内部的,互联网公司总会有若干条业务线服务一个客户,这就要看安全人员的度了,哪些能为自己所用。1.5 在应用系统中,总会有很多用户。 对内系统的保护,实践中可以分为几个步骤走。首先是检测内部系统中的信息,这里可以择从Log中获取,或者从JS前端获取,两个方案各有优劣。 2.1 仓库的是指对进行变形,从而起到保护的目的,主要用于分析人员和开发人员对未知进行探索。

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    ——什么是

    ---- (Data Masking),又称漂白、去隐私化或变形。 百度百科对的定义为:指对某些信息通过规则进行的变形,实现隐私的可靠保护。 在涉及客户安全或者一些商业性的情况下,在不违反系统规则条件下,对真实进行改造并提供测试使用,身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行。 生活中不乏的例子,比我们最常见的火车票、电商收货人地址都会对信息做处理,甚至女同志较熟悉的美颜、有些视频中的马赛克都属于。 ?二、为什么要进行? 对于的程度,一般来说只要处理到无法推断原有的信息,不会造成信息泄露即可,果修改过多,容易导致丢失原有特性。因此,在实际操作中,需要根实际场景来择适当的规则。 三、实现---- 按照规则,可以分为可恢复性和不可恢复性

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    鱼和熊掌兼得——隐私保护与价值挖掘之利器

    时代,挖掘诚可贵,例各类APP通过收集我们的行为信息进行买商品与美食预测和推荐,提高用户体验和提升效率;然而,隐私保护价更高,例的个人信息(姓名、家庭住址和手机号码等)被某些机构收集 场景库是企业存储、组织以及管理的主要方式。几乎所有的业务场景都与库或多或少有所关联。在高频访问、查询、处理和计算的复杂环境中,保障信息和隐私的安全性是关键性问题。 技术原理是解决上述需求的关键技术。所谓,是对通过替换、失真等变换降低度,同时保留一定的可用性、统计性特征。为了达到这个目标,有一系列的方法策略可以使用。 以下表格列举一些典型的方法策略。具体使用哪种方法,需要根业务场景,的使用目的、以及级别等需求去择和调整。上述统计APP用户年龄分布的例子,可使用重排的方法保证的统计分布。? 静态一般用于非生产环境中(测试、统计分析等),当从生产环境转移到非生产环境时,这些原始需要进行统一的处理,然后可以直接使用这些;动态一般用于生产环境中,在访问当时进行

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    安华金和技术副总裁杨海峰:金融行业实时共享场景下的动态技术

    在近两年,这种处理方式先后被银行、证券、保险、社保等行业所采纳,成为共享中的重要工具。但当面对不同身份的访问者,实时提供不同的? 此时,动态服务器便成了连接中心和外界使用者之间的通道,对不同身份、不同权限的用户配置实时规则,让其可以恰其“份”的访问。 技术应对:通过语法分析,正确的识别a.ABC字段为需要的字段,b.abc字段不能进行。Trap4:执行begin...end语句块,语句块中包含动态SQL语句,处理? 处理,好处是不会造成通过精确查询进行的“猜测”引起的泄露;缺点是恐怕很难再通过字段作为条件进行查询,因为说不清查询的结果会,很大可能是查不到结果。 技术应对:无论择,都无法实现最佳效果,相对合理的解决方案是两种都提供,然后根实际的需求来配置合理的策略。

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    库静态

    发现本系统能自动运行扫描任务,先从源中获取少量的样本,再与系统内置的指纹特征进行比对,快速识别类型,并记录的存放位置。 l 不落地:在执行抽取、计算、装载等任务时,不会在本地磁盘上记录任,所有均只在内存中进行处理。 3.jpg灵活的源过滤· 能够根业务情况对需要范围进行择,提供库级、表级、列级、行量级的多种层次的择范围。 同时提供where条件对原始过滤抽取后,进行,并写入到新的表中。比只需对某张表中的几个字段和部分量进行,则可通过择列,设置,设置过滤条件即可达成。 ,比身份证字段和生日、年龄等· 纵向乱序:保持或者打乱列与列之间的每行的对应关系· 关联列计算:当列与列之间有运算关系时(比A+B=C),后的仍然具有相同的运算关系· 字典映射:根特征字典

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    RSA 创新沙盒盘点| Satori —合规、快速、高效的隐私保护解决方案

    Satori可以实时查看使用的用户,正在访问哪些,以及使用。 客户通过DAC可以实现下功能:阻止未经授权的用户访问,对进行;监控用户或者应用对个人可识别信息(PII)或者的使用;通过基于用户,群组,类型等的配置实现细粒度的访问控制策略;? Satori能够自动识别(例:PII,个人医疗信息(PHI),支付卡行业信息(PCI)),并通过技术对进行,使得可以进行安全合规的分析。 通过配置文件实现屏蔽;(PII、PHI等)。通过文件配置,不同的类型择不同的的方式。 :通用转换,可应用于任类型,例:用预定义的字符串或者hash替代,或者完成删除

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    用Python和分析鉴别刷单!?

    且看小Q吃一堑,长两智发际线堪忧的小Q,为了守住头发最后的尊严,深入分析了几十款防洗发水的评价,最后综合了一款他认为最完美的防洗发水。 一星期后,他没察觉到任变化。 为了自己,为了让更多的朋友免受误导,他和小Z一拍即合,决定用思维来鉴定刷单。经过一番翻云覆雨,终于总结出了用鉴定刷单的两板斧。?第一板斧:评销比买——使用——评价是一个完整的后链路。 消费者在买了产品之后,一定会使用,但评价则需要一定场景来触发。比这个产品超出预期,我要谢卖家!或者这个产品在侮辱我的智商,我要骂街! 评销比 = 单款产品总评论 单款产品总销量 * 100,以此来衡量平均每卖出100单位的产品,对应着多少条评价。接下来,我们导入爬取的真实(为了去重广告嫌疑)来实践一下:? 直接上案例,我们爬取了小Q买的那款防洗发水评价,共计1706条:?为了让鉴别更加科学,先换位思考:除极端情绪外,我们自己在评论时总会用“还行”、“一般般”、“刚收到,还没用”等短评来敷衍。

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      数据脱敏(Data Masking,DMask)是一款敏感数据脱敏与水印标记工具,可对数据系统中的敏感信息进行脱敏处理并在泄漏时提供追溯依据,为企业数据共享、迁移、分发提供安全保护措施。

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