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腾讯发布数据安全解决方案数,解决三大新痛点

同时,彭思翔也结合腾讯自研的全流程数据保护方案——数,分享了腾讯在保护用户数据安全方面的成果。 ? 同时,加持 AI 能力的数据库审计能够更加精准地发现问题,腾讯独创 AI 黑白双引擎模型综合判断,自动适配用户操作特点,检出率和精准度都达到95%的业界高水平。 此外,腾讯当前的匿名化处理、交互式差分隐私框架、PSI 算法拥有简单易用,兼容性强、安全等级高等特点,能够满足企业在敏感数据使用/发布场景里的安全性要求。 值得关注的是,数据保护最重要基础的手段是数据加密,目前腾讯融合了多种加密解决方案,能够应对量子计算破解带来的安全挑战。 此外,腾讯也会将抗量子加密算法集成到其他数据安全产品中,用户可根据需要启用抗量子加密算法,提升各类安全产品的安全可靠性。

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腾讯安全,面向数据流生命周期的数据安全综合治理中心

、生态伙伴、服务器、办公终端、内外网络、大数据分析平台、平台等,任意一个环节都面临着数据安全挑战,造成企业数据失血。 导致泄漏事件持续发生的根本原因,主要是传统信息安全防护体系在时代下,难以全面支撑企业数据安全防御。 物联网和的出现,以及5G时代的到来,让传统网络边界变得更加模糊,进一步加大企业的数据安全防护难度。 最终,数将实现助力企业构建服务、指挥、防护一体化的数据安全综合治理体系。 数会通过机器学习与深度学习,将员工日常操作中的每一次行为都记录并抽象成行为模型,了解其与敏感资产的交互规律。

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    腾讯服务器宙斯安全防护相关概念及安全产品概述

    产品简介 腾讯宙斯安全防护(Aegis Anti-DDoS)基于腾讯海量业务十余年安全技术积累,为业务提供多层级全方位、高性价比的应对 DDoS 攻击威胁的防护方案,能够对各类网络攻击流量进行精准清洗 同时,宙斯安全防护具备 T 级防护资源和专属防护集群,并可通过自定义高级安全策略,对特定攻击行为进行针对性防护。 产品划分 宙斯安全防护产品划分:需要付费的 DDoS高防IP、DDoS高防包;可免费配置的自定义高级安全策略:DDoS防护高级策略、HTTP CC防护高级策略、水印防护。 腾讯宙斯安全防护产品定价,详情请参见: DDoS 高防 IP 单 IP 定价 腾讯 DDoS 防护(大禹)的子产品 DDoS 基础防护 免费为上用户提供基础 DDoS 防护服务,默认自动开启, 使用方式 腾讯宙斯安全防护是基于 Web 的用户界面(即控制台)的服务,如果您已注册腾讯账户,您就可以直接登录 Aegis Anti-DDoS 控制台,进行选购操作。

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    TenSec 2019:腾讯安全如何用AI应用实践数据保护

    在6月11日-12日召开的2019腾讯安全国际技术峰会上,腾讯安全专家研究员彭思翔带来议题《AI在数据安全中的实践》,介绍了腾讯安全以AI为核心,构建的包含外部攻击防护、数据交换保护、内部防泄露等全流程的数据安全保护方案 ,汇集了来自微软、ARM、腾讯等海内外顶级安全专家以及独立信息安全研究者,围绕计算、AI应用、IoT、虚拟化、大数据、OS等多个领域安全的最新研究成果展开探讨与交流。 《网络安全法》出台后,网络安全等级保护进入2.0时代,标志着国家对网络安全等级保护制度提出了新的要求,“大物移”等新兴IT技术已被纳入一体化的网络安全综合防控体系之中。 基于AI的创新实践,腾讯安全数据安全治理为核心,构建了包含外部攻击防护、数据交换保护、内部防泄露等全流程的数据安全保护方案,助力企业数据安全建设。 在安全已经成为制约企业发展的天花板的产业互联网时代,数据安全格外值得重视。腾讯安全希望通过“数”持续聚焦于数据安全,帮助企业更加高效的应对来自数据安全的挑战,助力产业健康发展。

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    数据安全

    目录 课程介绍 1.数据安全概述 常见的数据安全问题 数据本身及数据防护的安全 阿里数据安全防护 2.数据备份、恢复和容灾 常见的不同级别的备份方法 服务器ECS快照 数据库RDS备份与恢复 数据库加密存储——TDE透明数据加密 存储OSS加密存储——客户端加密保护数据 存储OSS数据完整性验证 阿里加密服务 4.数据传输安全 数据传输安全风险认识 https协议 有效的https 安全传输 证书服务 如何使用证书? 数据库加密存储——TDE透明数据加密 ? 存储OSS加密存储——客户端加密保护数据 ? 存储OSS数据完整性验证 ? 阿里加密服务 ? 4.数据传输安全 数据传输安全风险认识 ? 有效的https安全传输 ? 证书服务 ? 如何使用证书? 1.选配证书 ? 2.填写资料 ? 3.管理证书 ? 4.推送产品 ? HTTPDNS 1.HTTPDNS原理 ?

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    模型:提高物联网安全

    这个物联网(IoT)是网络应用和服务发展的下一个主要驱动因素。物联网模型可以被分为三类:传感器、控制以及分析。这些模式都可以成为私有设计和公共服务的目标。 甚至传感器有可能会受到恶意分布式拒绝服务(DdoS)的攻击或者有过多的人请求获得数据信息。 模型可以缓冲来自于直接访问的关键物联网组件,同时让相关数据信息和控制选项能够成为更易于用户访问的服务。 在一个真实的物联网模型中,分布式应用程序读取传感器数据并把相关信息保存在数据库中以实现安全的用户访问。 但是,传感器数据模型之所以不适于延迟的原因是一些物联网应用是专为实时控制而设计开发的。 读取和操作MIB数据的网络应用程序就可被用于物联网应用。 一个控制是否应当允许对控制点的直接访问?或者它是否应提供一个可提供安全性的软件网关点?

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    谷歌数据安全工具

    近日,网络巨头谷歌公司发布了一系列数据加密以及网络安全智能工具。 实际上,这是为了让用户本身成为“访问数据的最终仲裁者”, 谷歌云安全工程副总裁Potti指出,这项功能最大的特点是:允许客户拒绝谷歌基于预定义规则解密数据的能力。 其实,谷歌对数据安全的重视由来已久,其母公司Alphabet早在2018年就成立了一家专注于企业的安全公司Chronicle,提供利用机器学习和大数据发现网络威胁的服务。 而几个月前,谷歌的计算部门完全吞并了Chronicle,更早之前,谷歌在旧金山的一次大会上发布了足足30个以安全为重点的公告。 种种举措,再结合最近一系列安全工具的发布,事实已经很明显了,数据安全,将在谷歌的推进中扮演越来越关键的角色,甚至可以说是核心关键点。

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    李晓林:打造互联互通机制,化解数据安全保护与数据共享矛盾

    ,保护数据和发挥数据价值形成了一定的冲突,数据的低安全性和高价值无法同时兼具。 李晓林教授分别从平台理论以及实践做了简要介绍,同时李晓林教授表示知识联邦作为平台的理论框架,从信息层、模型层、认知层、知识层全方位融合了多方安全计算(MPC)、联邦学习(FL)、可信执行环境(TEE)等多种技术 此外,同科技还打造全面互联互通参考模型FIRM模型。这是一个多层次的互联互通参考模型,把互联互通分为五个层次,包括平台层、通信层、数据交换层、算法层、应用层。 基于知识联邦的理论框架、互联互通的FIRM模型、智邦平台iBond的支撑,近一步打通数据流通,那么无论是数据的提供方、使用方还是应用开发者、提供方或使用方,都可以在这一开放共享智能平台上面发布数据、应用模型 李晓林教授进一步对这一平台分享了相关的案例应用,如在信息层可在保护用户隐私并保证数据安全的前提下,进行数据源联合数据分析,可用于保护条件查询;在模型层可以为金融机构做风控建模,提升效率和服务价值;在认知层可通过安全多方进行预测

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    数据数据如何更新?数据库是否安全

    虽然很多企业管理者对数据库的相关操作已经非常熟悉了,但是在具体操作数据库的过程中,却还是会遇到各种无法解决的问题,比如很多人就不知道数据数据如何更新。 下面为大家简单介绍数据数据如何更新,以及数据库是否安全数据库是否安全 相对于传统数据库来说,数据库的安全性得到了大大提升,但是并没有绝对安全这一概念,因为数据库也不例外,企业管理者应当。 定时对数据库的周边环境进行检测,排除掉危险因素,这样能够在最大程度上保证数据库的安全。同时还需要对特定的应用进行检测并定期管理,这样才能够保护数据库的环境,营造一个安全数据库。 以上分别为大家介绍了数据数据如何更新,以及数据库是否安全数据库中存储了海量的企业信息,所以数据库的更新以及安全性问题一直是大家所关心的,只需要下载函数并填写相应的编码,即可进行数据的更新。

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    腾讯安全姬生利:《数据安全法》下,数据安全最佳实践

    腾讯鼎实验室数据安全总监姬生利在峰会上发表题为《腾讯数据安全与隐私保护》的演讲,分享了当下云端数据安全威胁形势与解决这一问题的新思路和新方法。 ? 日渐复杂的安全态势、政策法规和企业自身业务良性发展的要求、用户对数据安全和隐私安全的意识提升等多方面因素下,如何保证数据安全已经成为厂商和企业的头号难题。 构建数据安全中台 提供原生数据安全服务 数据分类和治理,自动识别和发现敏感数据并通过数据加密、动态脱敏等手段保障数据在传输、使用、存储过程中的安全,是上敏感数据安全保护的关键。 当前,国内外厂商普遍尚未提供原生一体化的数据安全治理工具,租户需要借助外部工具碎片化实现数据安全保护的技术落地。 目前,腾讯数据安全中台已广泛应用在智慧城市、政务、金融等多个行业领域。 应用免改造 CASB成为数据安全应用最佳实践 《数据安全法》对于企业数据安全的防护上提出了新的合规要求。

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    2014数据安全技巧总回顾

    数据安全在IT界是个炙手 可热的话题;有些人相信比本地环境更安全,但却有另一方持完全相反的看法。有鉴于的复杂性,这个安全性的辩论不是只有对或错那么简单。 我们整理了 2014年前五大云安全文章来确保IT专业人员的数据有个安全的未来。 5. Amazon DynamoDB,Accumulo 访问控制保护云端大数据数据于对供应商来说是门大生意,所以将海量的数据存放于一个安全环境下是至关重要的。 但相应的是,这家公司将无法确定他们数据的位置或管理方式。 3.模型将提升安全性及物联网潜力 云和物联网(IoT)是个拥有无限潜力的有趣组合。 而从他们之间的搭配衍生了三种新的模型,分别为传感,控制及分析。这个物联网加模型可以将物联网和云安全措施结合起来,进而加强两个领域各自的安全性。

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    【产品科普】腾讯如何保障数据安全

    近期微盟恶意删库事件,在业内一片哗然,企业安全部门核实员工操作权限以及数据安全方案等等。对于上客户大量的咨询上各个产品,如果数据被删除,上自恢复能力,一线同学活着各种数据被删除如果或者假如。 所以这里想统一和大家聊聊,如果咱们业务都使用了数据存储产品,万一被恶意删除了,上怎么恢复数据,如何预防意外。 一、如果上的数据被恶意删除,我们怎么办呢? 一般上常用的数据存储类产品主要有以下三类: 存储类:CBS、COS、CFS 数据库类:CDB、REDIS、MongoDB 中间件类:ckafka 1.存储类 a)硬盘CBS 硬盘启动定时快照,最小频率是每小时定时做一次快照 如果银盘数据被恶意删除,如果开启定时快照,同时备份时间周期是一小时,这里最多丢失一个小时增量数据。如果没有开启快照功能,恭喜你,数据可能找不回来了(依赖于删除手段多恶劣)。 b)MongoDB 上MongoDB都有回档能力,如果库被删除了,咱们能恢复到7天内任意时间点,很稳. c)REDIS 上redis每日都自动备份,默认7天,如果数据被删除了,可以恢复到前一天备份的数据

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    数据库怎么升级 使用数据安全

    数据库使用起来非常的稳定可靠,而且它具有可弹性伸缩的服务功能,在几分钟之内就能够实现数据库的部署,而升级后的数据库性能将会更加强大,使用体验也将会更好,大家知道数据库怎么升级吗? 数据库怎么升级 数据库可以用来备份,计算等等。那么,数据库怎么升级? 使用数据安全数据库使用起来是比较安全的,里面所存储的数据并不用担心会丢失,因为数据库能够自动进行备份,而且数据库的后台有着非常专业的运维服务,能够让数据库不断的优化,从而保证数据库的正常运行 而且现在的数据库更加的智能化和自动化,它能够保护用户的安全和隐私,在面对一些网络攻击的时候,将会有安全屏障进行保护,所以大家可以放心的使用数据库。 数据库有着高可用性以及存储整合的优势,在现如今的网络社会当中,数据库已经显得越来越重要了,数据库怎么升级?上面已经和大家详细的介绍过了,希望这些内容能够帮助到大家更好的使用数据库。

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    腾讯发布《数据安全白皮书》, 建设云端数据安全保护标准

    腾讯参考《服务用户数据保护能力参考框架》还为用户建立起事前防范、事中保护、事后追溯的数据安全保护的标准流程,为用户数据打造一个安全可靠的底层平台。 白皮书介绍,为了更好适应大数据时代的数据安全发展需求,腾讯还结合腾讯十余年数据保护方面的经验及数百项腾讯业务的数据保护优秀实践,推出了智能化一站式的数据安全解决方案数。 据了解,数不仅能针对数据生命周期内的创建、存储、传输、访问、使用和销毁等每个阶段应用不同安全防护,还能通过专业的存储加密/密钥管理、身份/认证/授权等六把钥匙访问控制、AI 审计预警等功能,提供系统化的安全防护 腾讯还通过数据安全生态合作,以服务市场的形式引入第三方合作伙伴,为用户提供丰富的数据安全产品和解决方案,帮助用户一站式构建数据安全保护体系。 腾讯副总裁黎巍表示:“数据安全是用户业务的生命线,腾讯无论怎么重视数据安全都不为过。腾讯希望通过建设云端数据安全保护标准体系,并通过云端科技能力,全力为用户云端数据安全保驾护航。”

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    腾讯公布安全 AI 布局,聚焦 AI 及大数据构建智慧安全

    腾讯还发布了全流程数据安全保护方案——数,并联合多家企业共同成立 DDoS 防护联盟,联手对抗 DDoS 威胁。 目前,腾讯上应用到 AI 能力的安全产品已经涵盖业务安全(天御)、主机安全镜)、数据安全(数)、移动安全(乐固)、账号安全(祝融)、网站与流量安全、内容安全、风控安全等8项安全解决方案,实现由技术能力到场景应用的闭环贯通 针对这些难点,腾讯已经打造出成熟的 AI 安全引擎:基于大规模图挖掘去不断地分析提取不良帐号、恶意 IP 和黑产设备,进而收集各类恶意和攻击,最终形成 AI 模型的样本。 腾讯专家工程师崔子翊指出:“随着数据规模的增加,单点布防的传统数据安全已经不能满足大数据时代的安全发展需求。”为此,腾讯在会上正式发布了全流程数据安全保护方案——数。 腾讯是一款汇集了腾讯十余年数据保护经验,经历数百腾讯业务的数据保护实践,由数千人团队资源投入打造的数据安全方案。

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    关于计算的海量数据存储模型

    关于计算的海量数据存储模型 引言 随着越来越多的人使用计算机,整个网络会产生数量巨大的数据,如何存储网络中产生的这些海量数据,已经是一个摆在面前亟待解决的问题。 本文提出的基于计算的海量数据存储模型,是依据云计算的核心计算模式MapReduce],并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3],将存储模型计算结合在一起 2.3 基于计算的海量数据存储模型 根据数据的海量特性,结合计算技术,特提出基于计算的海量数据存储模型,如所示在中,主服务控制机群相当于控制器部分,主要负责接收 应用请求并且根据请求类型进行应答。 从架构模型来看,存储系统比计算系统多了一个存储层,同 时,在基础管理也多了很多与数据管理和数据安全有关的功能,两者在访问层和应用接口层则是完全相同的。 现有的研究大多集中于体系结构、存储、数据管理、虚拟化、云安全、编程模型等技术,但计算领域尚存在大量的开放性问题 有待进一步研究和探索。

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      云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC(安全多方计算)、TEE(可信执行环境)等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台,TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造,保证数据不出本地即可完成联合建模,同时支持安全多方PSI、安全隐私查询统计分析,提供基于硬件的TEE可信计算。通过TCSPC最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值,很好地解决了业界数据孤岛的难题。

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