而数据保护就是针对这个情报采取的保护措施，确保自身的情报不被泄漏。但随着数据技术的发展，保密工作越来越难，数据安全包括个人隐私问题也是一个非常具有争议的话题。 有些网站比较重视保护个人隐私，会自动删除上传照片的EXIF信息，大数网站只会对照片进行压缩处理，这就容易导致个人信息泄漏。 为了更好地保护数据安全，使数据不被非法分子所利用从而对个人安全、公司安全和社会安全造成威胁，国家需要制定相关的法律法规去约束。 监控软件能够起到看门锁的作用，软件越复杂，相当于安装的锁具越高级，对开锁技能的要求也会越高，从而对数据的保护将更加有效。 目前好多公司的电脑都安装有多个监控软件，通过多道锁的保护，减少数据被非授权传播的几率，即使公司的电脑丢失了，也有一定的保障作用。
大数据安全保护思考 随着大数据时代的来临，企业数据开始激增，各种数据在云端、移动设备、关系型数据库、大数据库平台、pc端、采集器端等多个位置分散。对数据安全来说，挑战也更大了。 2、 准确性：在混沌的组织结构、超级复杂且不断变化的系统里，要想实现数据安全的保护，其中一个重点是准确性的考虑。 还要多说一句，一个有理想的安全人员，不会止步于基础的保护能力，需要从不同项目中的经验提炼出更多价值和方法。任何数据保护方法，最后都应形成安全能力组件，为整体能力提供基础服务。 这就在原来的信息安全上延伸更为广义了，隐私保护包括的环节很多，从数据采集到数据输出都有对应的环节存在，也比以前的信息安全范围更大。 对数据安全的综合治理，核心思路其实就是一个：数据流动地图，抓住这条主线，也就是以数据为核心的安全保护。大数据时代，基于边界的方法已经过时了，你无法阻挡数据的流动。
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今天给大家分享的是如何删除你的移动设备从而保证数据的安全性——安全删除硬件。 安全删除硬件 安全删除硬件就是电脑确定与USB设备没有数据交换时，停掉对USB设备的供电。 如果不安全删除的话，会对USB设备造成损坏，此时要有数据传输的话还会使数据损坏。 当USB设备还在进行数据读写时，可以尝试在 任务栏里进行安全删除硬件的操作，会发现系统提示你无法安全删除该硬件；而如果直接插拔，就无法验证USB设备是否正在进行数据读写。 如果在USB设备正进行读写操作时强行 热插拔，至少会导致数据错误，造成文件不完整，而如果USB设备质量不过关，或者该USB设备不支持热插拔的话，很可能会造成USB设备的损坏。 如果不安全删除硬件,有可能会导致USB设备 的数据丢失或者损坏.常见的问题如:当你没有安全删除硬件就把 USB 设备直接拔出,当你第二次使用的时候,系统就会提示说:该设备需要格式化后才能使用.这就是因为没有安全删除硬件所导致的
应用大数据，不要忘记法规遵从和控制。下面是保证大数据安全的9个技巧。 1. 在启动大数据项目之前要考虑安全问题。不应该等到发生数据突破事件之后再采取保证数据安全的措施。 SSL（安全套接层）加密能够在数据在节点和应用程序之间移动时保护大数据。 在恶意用户或者管理员获得数据节点的访问权限和直接检查文件的权限以及可能窃取文件或者不可读的磁盘镜像的情况下，加密可以起到保护作用。这是解决一些数据安全威胁的节省成本的途径。 5. 把密钥与加密的数据分开。把加密数据的密钥存储在加密数据所在的同一台服务器中等于是锁上大门，然后把钥匙悬挂在锁头上。密钥管理系统允许组织安全地存储加密密钥，把密钥与要保护的数据隔离开。 6. 要做到这一点，需要部署一个SSL/TLS（安全套接层/传输层安全）协议保护企业的全部网络通信，而不是仅仅保护一个子网。就像许多云服务提供商一样，Cloudera等Hadoop提供商已经在做这件事。
其中有条文规定：网络运营者除了应当按照网络安全等级保护制度要求采取保护措施外，还需要“采取数据分类、重要数据备份和加密等措施”，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。 IDC数据中心从哪几个方面来保证数据中心的顶层——信息数据安全呢? 1.基础建设安全 首先是基础建设，这一层包含的内容最多：物理安全、网络安全、系统安全、云计算安全、虚拟化安全等等。 3.数据安全层 这一层已经接近信息安全，信息安全的对象就是数据，保障了数据的安全，整个数据中心的信息也就安全了。 这个部分IDC商应对数据丢失问题，有一些备份方案，最近兴起的CDP持续数据保护技术，持续数据保护(CDP)是一种在不影响主要数据运行的前提下，可以实现持续捕捉或跟踪目标数据所发生的任何改变，并且能够恢复到此前任意时间点的方法 做好以上三个层级的安全基本就可以保证信息在技术防护上的安全了，当然有时候会有一些人为层面的信息泄露问题，这个不做赘述。信息安全作为数据中心的核心关系着数据中心的未来发展。
本文将从数据生命周期（传输—>存储—>使用）角度揭密数平的数据安全体系如何为腾讯大数据保驾护航。 针对敏感数据，在通道中设置加密，密钥由数据owner掌握，同时TDW支持运行加密数据的sql，数据在TDW中可用但不可见，犹如数据咖啡馆，既让数据流动碰撞发挥价值，又保护了数据安全。 3.2 多层保护，防止数据删除 3.2.1 防 DB删除 对于database层的目录，在源码中进行保护，设置目录删除黑名单，要删除database或者目录，需要更改源码，并且重启服务 防止drop database 块延迟一天删除 通过元数据冷备，可以恢复数据 4 使用安全 TDW中数据的产品线众多，用户也来源于各个不同的产品，自然而然，数据共享的需求日益增多，那么如何做到数据共享的同时保障数据安全可控呢？ IP白名单控制：只有指定安全IP方可访问数据库，白名单ip都是我们自己的。
数据作为信息的重要载体，其安全问题在信息安全中占有非常重要的地位。 为了能够安全可控地使用数据，需要多种技术手段作为保障，这些技术手段一般包括访问控制技术、加密技术、数据备份和恢复技术、系统还原技术等多种技术手段。 建立安全模型的主要目的是提高对成功实现关键安全需求的理解层次，以及为机密性和完整性寻找安全策略，安全模型是构建系统保护的重要依据，同时也是建立和评估安全操作系统的重要依据。 基于闭环控制的动态网络安全理论模型在90年代开始逐渐形成并得到了迅速发展，1995年12月美国国防部提出了信息安全的动态模型，即保护（Protection）—检测（Detection）—响应（Response 保护、检测、响应和恢复组成了一个完整的、动态的安全循环，在安全策略的指导下保证信息的安全。
据了解，隐私和数据保护与信息安全是紧密相连的领域，尽管可能存在重叠的要求。本文件提供了物联网隐私、数据保护和安全、可能的选择和影响的挑战和目标的观点。 –应在设计阶段系统地解决信息安全、隐私和数据保护问题。 根据这些原则，应考虑以下选择： 隐私、数据保护和信息安全风险管理–只有在进行良好的隐私、数据保护和信息安全风险管理的情况下，才能确定适当和相关的技术保障措施。 （研究）设计隐私和默认隐私–通常不是技术本身增加了隐私、数据保护和安全风险，而是技术的开发和应用方式。如果应用于物联网系统，这种做法对隐私、数据保护和安全的负面影响将显著增加。 、数据保护和信息安全问题。
以下节选择《Netkiller Architect 手札》地址 http://www.netkiller.cn/architect/ 接下来几周的话题是数据库安全。 5.2. 保护表字段 通过触发器，使之无法修改某些字段的数据，同时不影响修改其他字段。 cash` FLOAT NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) COLLATE='utf8_general_ci' ENGINE=InnoDB; 每一次数据变化新增一条数据 `account` (`user`, `cash`) VALUES ('neo', -20); 保护用户的余额不被修改 DROP TRIGGER IF EXISTS `account`; SET @
最近的好莱坞影星隐私照片泄露事件和Home Depot数据泄露事件又一次将网络安全问题推向了风口浪尖，所有人都在担心自己的隐私会被泄漏，而这样的担心也是正确的。 其实在这样的网络安全环境下，我们是可以通过一些手段来更好的保护自己的。 在这篇网络安全指导文章中，我将与各位分享保护自己网络账户和网络设备安全的方法。 这些方法都来自我曾经对话过的一些网络安全方面的专家，例如Center for Internet Security的项目副总裁Laura Iwan、反病毒和在线安全解决方案提供商F-Secure的安全顾问 在这篇文章中，我还会为你提供一些小技巧，以判断自己的账户和数据是否已经被入侵，以及在这种情况下应该如何应对。 防守!防守! 想要防止黑客入侵你的在线账户并且盗取你的数据，你其实可以采取很多种预防措施。 云账户 • 如果你喜欢在云端备份你的资料，你一定要记得这样一件事情：当你在电脑或是移动设备本机上删除数据的时候，这些数据还将继续保存在云端。你一定要登陆你所使用的云服务，然后将数据从云端也彻底删除。
在这样背景下，全球各个国家纷纷颁布相关法规，对数据安全与隐私保护相关问题进行严格的规范与引导。 数据安全问题广受社会各界关注：包括学术界，研究隐私保护的数据发布/挖掘等关键技术一直是近年来的热点方向；工业界上，寻找具体的可落地的数据安全解决方案是企业重要的战略方向。 值得关注的是，《网安法》在数据（包括个人信息）安全与保护上也有诸多规定，例如第四十至四十五条。 ① 数据安全与数据利用技术发展的关系？ 解读：这条法规表明我国对数据持开放和发展态度，并没有一味强调数据安全保护，而是强调数据最终目的是利用与开放，同步发展数据安全保护与利用技术，有利于社技术创新和社会发展。 ②“个人信息”的定义？ “在满足数据安全和隐私保护的同时，实现数据的流动和价值的最大化/最优化”成为企业的普遍诉求。
1、系统安全记录文件 查看登陆失败的记录 more /var/log/secure |grep Failed 2、禁止使用ctrl+alt+delete重启 修改/etc/inittab在ca::ctrlaltdel
2 “六原则+三举措” 标准化流程打造安全可靠底层平台 为了更好践行数据保护承诺，腾讯云在白皮书中首次提出了同等保护、数据私密、质量保障、最小授权、公开透明、安全审计等六大数据保护原则，并承诺将这六大原则贯穿于腾讯云数据安全实践的每一个环节 腾讯云参考《云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，腾讯云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盾。 腾讯云还通过数据安全生态合作，以云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。 腾讯云副总裁黎巍表示：“数据安全是用户业务的生命线，腾讯云无论怎么重视数据安全都不为过。腾讯云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。”
权限使用、代码防护和数据安全是应用安全的三个主要维度。在上篇文章中，我们已经对应用如何调用权限进行了解读，本文将重点介绍代码安全和数据保护。 7、代码保护安全规范 除了从逻辑上提升代码的安全性，我们还可以通过代码混淆和加固保护的方式对代码进行安全防护，提高攻击者代码分析难度。 3、通信安全 数据除了存储和使用，可能还会进行传输，即数据通信。开发者同样需要对数据的通信安全进行保护，数据通信又分为本地通信和远程通信。 7) 涉及敏感操作的业务功能，需要通过多因子身份认证提升安全性（短信验证码、软硬件token、生物特征等）。 4.2数据使用安全规范 1) 数据合法性保护。 控制用户输入数据的类型、长度，进行恶意代码过滤等。 2) 数据完整和有效性保护。对于接收到的外部数据、加载的外部文件，进行完整、有效性性检查。
例如数据安全生命周期提出，首先要对数据进行分类分级，然后才是保护。但互联网公司基本上都是野蛮生长，发展壮大以后才发现数据安全的问题。 对外系统的脱敏保护，可以分层来对待。默认情况下，对于银行卡号、身份证、手机号、地址等关键信息，强制脱敏，以****替换关键位置，这样即使被撞库或者爬虫，也获取不到相关信息，从而保护用户数据安全。 本文主要谈及安全环节中的一些工具性建设，包括数据脱敏、隐私保护、大数据行为审计、资产地图、数据扫描器。 2.2 隐私保护 隐私保护上学术界也提出了一些方法，包括K匿名、边匿名、差分隐私等方法，其目的是解决数据聚合情况下的隐私保护。例如有的公司，拿出来一部分去除敏感信息后的数据公开，进行算法比赛。 作者简介 鹏飞，美团点评集团安全部数据安全负责人，负责集团旗下全线业务的数据安全与隐私保护。
数据安全保护和治理的新方法 1）执行动态和细粒度数据访问控制 2）为数据访问添加上下文 3）建立分离的数据访问安全层 4）持续的敏感数据发现和分级分类 5）在数据源头保护数据 6）开展持续的权限治理 出于对个人和一般敏感信息的安全和隐私的担忧，许多司法管辖区引入了新的法规，如国内的《数据安全法》和《个人信息保护法》、欧盟的GDPR、美国加利福尼亚的CCPA。 04 数据保护和治理的新方法 新一代数据安全方案应遵循以下原则： 1）执行动态和细粒度数据访问控制 必须意识到，解决数据访问安全挑战，不能以牺牲业务输出为代价。 为了真正解决数据安全问题，组织需要能够强制执行动态和细粒度数据访问控制，可以保护敏感数据，揭露行为异常。这才是新一代数据安全方案的基本思想。 2）为数据访问添加上下文 数据存储库本身就是一个宇宙。 3）建立分离的数据访问安全层 每个组织都以不同的方式处理数据保护。可以将它们提炼为两种方法： 1）外挂安全：在现有系统之外，挂接安全/隐私控制； 2）设计安全：通过设计，嵌入安全/隐私。
会上，腾讯云安全总经理李滨做了题为“腾讯云数据安全与隐私保护探索与实践”的演讲，对新时代下如何做到数据安全保障和隐私保护方面进行了精彩的解读与分享。 尤其是国内，近两年在数据安全、用户个人信息保护、相关信息系统安全等方面陆续发布了一系列法律法规。从前几年的《网络安全法》，到2019年的《密码法》，最近两个月实施的《数据安全法》和《个人信息保护法》。 2.如今企业涉及到的数据量越来越大，拥有的算力越来越高。数据量的增大，算力的提升，本身就会对数据安全保护产生非常大的挑战。以前数据量很小，只有一两个数据库，全文加密也不会对性能有太大影响。 现在大多是几百TB甚至PB级别的数据量，采取安全机制管理，我们企业的数据效率、生产效率会受到较大制约，保护机制无法应用。如果不保护，受内外部的影响，就会产生非常严重的后果。 在此过程中，如何简化部署安全机制才能起到最有效、最高性价比的保护？
腾讯云数据安全审计（Data Security Audit，DSAudit）是一款基于人工智能的数据库安全审计系统，可挖掘数据库运行过程中各类潜在风险和隐患，为数据库安全运行保驾护航。
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