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基于数据安全的风险评估(一):数据资产识别、脆弱性识别

数据资产识别 现今信息系统的风险评估体系已非常完善,但数据安全方面并没有形成相关评估内容,整个体系中缺少数据安全相关的检测与评估项,所以近期一直思考数据安全风险评估应是如何,应该从哪些方面进行检测与评估...本文产生的目就是希望解决如上一系列数据安全风险评估疑问,尽可能从资产识别、威胁分类、脆弱性识别风险计算、处置建议等5个环节进行完善,通过不断持续优化完善,以期实现基于数据安全风险评估的体系化建设。...第一章为资产识别,资产是安全保护的对象,是风险评估的主体,资产的识别是理清内容、看透价值的重要手段,只有准确的资产识别,才能产生有意义的风险评估报告。...资产登记示例图 ● 脆弱性识别 数据资产识别风险评估的开始,而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合,脆弱性识别也可称为弱点识别,而该弱点是资产本身存在的,如果没有威胁利用,单纯的弱点不会引发安全事件。...数据脆弱性识别示例 二 识别方式 常见主要识别方法有问卷调查、工具检测、人工核查、文档查阅、渗透测试等,不同环节、不同场景下择优选择,本篇主要介绍工具检测,即数据库漏洞扫描系统。

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基于数据安全的风险评估(二):数据资产威胁性识别

拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ?...一 威胁来源 在对威胁进行分类前,首先需要考虑威胁来源,威胁来源包括环境因素及人为因素,环境因素包括:断电、静电、温度、湿度、地震、火灾等,由于环境因素是共性因素(信息系统评估与数据安全品评估),本篇不过多做介绍...数据威胁示例图 一 脆弱性识别内容 资产脆弱性包括管理型与技术型两大类。技术脆弱性主要涉及数据库(结构化,关系型和非关系型)及网络层和主机层(非结构化,DLP检测)。...数据脆弱性识别示例 二 威胁识别与分类 威胁识别风险评估过程中至关重要,威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向,所以丰富的数据威胁识别内容或分类,影响整体风险评估质量。...威胁等级划分示例图 下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析(结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别风险),主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。

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数据库在资债管理和流动性风险管理以及交叉风险识别与计量中的应用

交叉风险识别与计量中,图数据库的应用能够帮助发现以下关键信息:节点之间的关联关系:图数据库可以存储和分析节点之间的关联关系,例如人与人之间的社交关系、公司与公司之间的合作关系等。...通过分析这些关系,可以发现隐藏在数据背后的模式和趋势。关键节点的识别:图数据库可以识别出关键节点,即对整个网络结构具有重要影响力的节点。通过识别关键节点,可以发现潜在的风险点和关键决策点。...群体结构的分析:图数据库可以分析群体结构,即节点之间形成的社区或群组。通过分析群体结构,可以发现不同群体之间的联系和影响,从而识别风险传递的路径和影响的范围。...风险识别与预测:基于分析结果,识别出潜在的风险点和关键节点,并进行风险评估和预测。可以利用机器学习算法建立模型来预测风险的发生概率。...通过图数据库的应用和分析方法,可以更加全面地理解交叉风险和计量问题,从而有效地进行风险识别和管理。

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十二行代码教你搞定写表事务处理,数据管理更专业

VFP表事务处理,表是指本地表和远程表同时加上事务,这样本地表和远程表,要么同时成功,要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性,如n个相关表被同时修改,在保存数据时,要么全部保存,要么都不保存,这只有用事务来实现。 举例: 入库单增加了一个物料,库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功,库存表没有保存成功,便会出现数据不一致。而加上事务之后,如果库存表没有保存成功,入库单的数据也会回滚,便不保存。...VFP表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理

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数据库修改密码风险高,如何保证业务持续,这几种密码活方案可以参考

乍一看是个“不合理”的需求,数据库层面我们遵从安全规范来修改密码,我们照做就是了,但是显然做这个事情的成本实在太高,而且存在极高的风险,因为防御导致业务不可用带来的损失其实是很大的。...所以最严重的的情况下无非是下面几种: 1)数据库先改密码,应用层后改,已有的长连接依旧可用,但是新连接失败,数据库密码错误超过3次,数据库账号就会被锁定,导致业务不可用。...密码信息在应用层是配置形式,而且是启动自加载的模式,数据库密码是数据字典的基础信息,数据库层面是可以实时变化的,我们要保证业务的持续连接,一种方案就是建立影子账户,这个账户没有实际的数据,只有对等的权限...我们通俗些可以理解为密码,retain current password这个语法只在修改密码的场景中使用,在create user中是不能用的。...identified by 'test_pwd2' retain current password; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) 这个时候就达到了密码活的状态

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字节跳动安全Ai挑战赛-基于文本和多模态数据风险识别总结

本次比赛是最近比较火热的多模态比赛,业务和数据比较接近真实场景,任务比较有趣。...1 初赛方案 1.1 赛题描述 抖音APP中的抖音号水印是识别视频搬运的重要依据,很多黑灰产、搬运用户等会给搬运的视频进行低分辨率处理,以逃避搬运审核。根据低分辨率图像识别出该视频中包含的抖音号。...目标检测:用YoloX训练目标检测模型,将检测出来的框用于第三阶段的OCR识别。 OCR:采用CRNN+CTC进行OCR识别。...初赛总结是我们采用常规的思路先定位后识别,由于时间太紧,其他方法没时间尝试 开销太大,应该有不用定位的方法。...赛题指标 得分为百分制,分数越高成绩越好: 2.2 解决方案与思路 数据预处理 (1) 将文本数据中的emoji替换成还有特定含义的字符串,这里“含义”可以通过以下两种方式获取: 基于训练语料,构建每个

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智慧城市被“质问”的第一道题:人脸识别数据属于谁?用在了哪里?

将成为主要内容,“如何建设信息安全综合监控平台,如何强化信息安全风险评估体系”将成为下一步建设的战略重点。...人脸识别是一种1:1或1:N的技术手段,在具体应用场景中,它可以根据已有人脸数据识别并判定某一特殊对象是否与数据库中的是同一人,也可以依据某一个人脸数据,从成千上万人中找出对应的人。...既然要识别,那就意味着有对比数据,这些数据被谁拿走了?是银行?是公安?还是提供人脸识别技术的公司? 又比如人们上传至网络的各类照片,基于这些照片的人脸数据被谁拿走了?...这类服务是将人脸识别应用放在了明处,而人们更为担心那些不知不觉中发生的人脸识别应用。 ? · 我的人脸数据被用在了哪里?...人脸数据不知不觉间被采集和运用、数据库面临泄露风险、人脸识别技术可靠度存疑……不可否认,“智慧城市”建设是智能时代下的必然,而人脸识别技术作为身份认证重要手段之一,也是建设过程中的重要版图之一,但当数据没有安全保障

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1秒内审核3万条SQL:如何用规范识别与解决数据风险

二、如何设定规范,识别并解决变更SQL和业务SQL的风险?...自研的 NineData OnlineDDL 可以实现图形化界面进行大表变更,不影响业务运行,无需设置触发器,不增加数据库负担,还能智能识别 MySQL 的在线变更能力。...2.3.4 图1 - 表结构变更的风险与挑战 具体操作案例: 例如,当检测到某 SQL 任务意图修改列类型,系统会识别出 MySQL 原生 OnlineDDL 功能无法处理,需借助 NineData OnlineDDL...在提交任务,即安全审核阶段,我们将动态识别出 SQL 可能影响的数据行数。...3、SQL 审核过程中,是如何识别出潜在的性能问题或安全风险的? 4、请问,大批量的数据变更,是否考虑了分批处理和负载均衡? 5、有没有机制来预防或延迟高峰期执行的 DDL 操作?

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浏览器做打假助手,它的边界在哪里

网购时需要练就一“火眼金星”,要对不断升级的刷评论、刷销量、卖假货伎俩。而且交易之后出现问题还有维权流程长、成本高诸多问题。...这款打假助手工作原理是,基于对交易历史记录、商家处罚记录、用户评论等数据的分析,对用户进行提醒,降低购买假货的风险。说白了,就是用技术手段快速分析更多数据,帮用户省了看一堆评论、对比来对比去的麻烦。...技术并不是很复杂,就是搜索引擎擅长的抓取和分析网页数据。只不过这个功能还是存在一定的争议性。 打假助手的风险:有没有越殂代疱?...搜狗浏览器现在直接做打假插件,还是冒着一定风险的。...浏览器的边界在哪里? PC互联网这几年一直有被移动互联网挤压的感觉。因此一些在PC端发生着变化的产品,并没有被外界太多重视,比如浏览器。

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数据的价值,等同于石油与黄金

鞋子工厂的产线一个小时要生产多少鞋?台北市长候选人民调有几个百分点? 一、 基本逻辑推演   羊肉炉店每天要进货多少白菜?   「你对于自己设定的目标,是要有一套逻辑推演的。...有一定的了解,而不是从零开始,就像羊肉炉店老板或许无法精算九月与十二月开店的备货量有何差别,但他心中会有一个数字:每天最少要準备多少材料。」吴牧恩说。 二、 把数据变成可处理的   白菜单位是一篮?...天气风险管理公司董事长彭启明说,因为天气是最容易取得的资料,也成为零售业进入大数据最常被拿来交叉分析的因子。   ...又例如最经典的尿布与啤酒的案例:妻子嘱咐丈夫下班后到超市尿布,卖场于是把啤酒摆在尿布旁,没想到意外提高了啤酒的销量。「如果羊肉炉店不只卖啤酒,同时也卖尿布呢?会不会有一样的效果?...「曾经有人将『酸雨指标』与台股走势做交叉分析,结果还真的呈现部分相关,但到底是酸雨越酸、股民就不出门,乾脆在家股票,所以台股才跟着大涨吗?两者的关联是什么?至今仍不得而知。」

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央行罚单!金融机构被罚原因揭秘

《金融机构客户身份识别和客户身份资料及交易记录保存管理办法》有明确的定义:金融机构应当勤勉尽责,建立健全和执行客户身份识别制度,遵循“了解你的客户”的原则,针对具有不同洗钱或者恐怖融资风险特征的客户、业务关系或者交易...客户身份识别是反洗钱系列工作的基础,而客户风险评级则为客户身份识别提供指导,只有迈出识别客户有效信息的第一步,才能在后续跟进过程中真正地防范客户的洗钱行为。...根据《反洗钱法》第三十二条规定,金融机构未按照规定履行客户身份识别义务的,由国务院反洗钱行政主管部门或者其授权的设区的市一级以上派出机构责令限期改正;情节严重的,处二十万元以上五十万元以下罚款,并对直接负责的董事...还被问到“在哪里工作?钱从哪里来?”这位女士觉得自己像个“囚犯”。其实,银行是依照《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》的规定来执行。...顶象从数据、行为、模型、分析多方面,帮助金融核验身份和信息的真伪。

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为第12版 Wolfram 语言建立均匀多面体

自我开始在Wolfram工作起,我参与了一些不同的项目,对于第十二版来说,我主要的关注点在于用Wolfram语言复制均匀多面体的模型,以确保数据可以达到某个标准让模型更精确,包括精确的坐标、一致的面朝向和一个可以为每个固体创建网格模型的封闭区域...这样,我就可以整合PolyhedronData里有的均匀多面体数据重建这些有类似属性的多面体。用这种方法,我可以汇集某个均匀多面体和它的“兄弟们”,并“调整”面以创建多面体。...但是,很难能看出哪里的面需要被分割。这就是BSP树派上用场的地方了,因为它可以更近距离更清楚地看到应该在哪里分割多面体的面,并提供需要有新分割的坐标。...一旦决定了哪里的面可以被分割,可以从BSP树方法中得到的网格中提取坐标。 切割角? 虽然我们有所有均匀多面体的精确坐标,有些多面体中相交的面使得很难决定在哪里分割多边形,尤其是在非凸多边形中。...很难分割的多面体范例包括扭棱十二十二面体(snub dodecadodecahedron)、大后扭棱二十合三十二面体(great retrosnubicosidodecahedron)和大斜方三十二面体

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追踪掠食者:地下灰产如何撸死创业公司?

羊毛党们对每年的双十一、双十二、情人节等节日的大促备战一点不比电商平台松懈,作为专业“薅羊毛”地下团队,没有人比他们对平台、商家的促销和优惠信息更加敏锐。近些年来,不乏被羊毛党薅死的正规公司。 ?...他们的东西很集中,很多下单和收件都是批量进行,这方式稳定且涉及资金量大,一般集中在奶粉或尿不湿类商品。...网易云易盾已经积累了非常丰富的人和机器的样本数据,训练出了高准确率的行为模型,能有效识别机器行为。...但可以从另外个角度出发,就是对一个IP从网络层面和业务层面做画像,并通过评分模型,给每个IP输出一个风险值,基于动态更新的风险值来建立各种业务规则,可以有效识别作弊IP,同时尽可能的减少对正常用户的误杀...风险名单识别作弊用户快准狠: 基于长期的业务数据和反作弊数据,可以积累出各类风险名单库,比如:手机号、设备、账号等等。

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数据到底如何在企业中发挥价值

很多国外大数据的案例,说消费者啤酒的时候也会购买剃须刀之类,或者一个母婴产品的消费者她今天在这个产品,预示着她后面必然会另一个产品。这就有一个前期的挖掘。...有了这个数据库去进行数据挖掘,或者在建立数据的过程中,企业需要从什么方向去探索,也不是漫无目的的。首先应该跟着你的业务,业务现在有哪些问题,或者说这个行业里面主要的竞争点在哪里,这是很关键的。...有了这个业务关系以后,再形成假设,也就是说未来的竞争点可能在哪里,大到未来的战略竞争,小到哪些方面。然后下一步要怎么做,这些形成一个假设,其次做一些小样本的测试。...在这样的过程中,最终你需要对应建立起内部团队,他们对数据的敏感度也才能培养起来。这时候你再去数据服务的时候才是有价值的。   ...在短短的十二年里,银联已经成为世界第二大的卡组织,40亿张卡片,400家发卡机构,140多个国家,1400多万商户,年交易100亿条以上,已经成为中国知名品牌,在世界上有着越来越大的影响力。

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看《长安十二时辰》震惊了,难道唐朝就有大数据和云计算?

作为一名通信工程师,笔者刚看完《长安十二时辰》第1集时,就发现这部剧非常不简单。越往后追,越是禁不住内心惊呼—— 这哪里是什么古装悬疑剧,分明就是一部深度介绍通信、云计算、大数据的黑科技科普剧啊!...通过对现有海量数据进行分析,最终找到问题的答案,就是大数据技术的精髓。 ? 靖安司,就是这么一个集云计算、大数据技术于一身的超级衙门。 以司丞李必为中心的决策层,就是整个系统的核心。...除了前面所说的通信、云计算、大数据、边缘计算等前沿科技之外,《长安十二时辰》还出现了很多关于通信技术的细节。 例如,用于指示位置的火箭和烟丸,还有飞鸽传书,等等。 ?...现在的摄像头除了拍摄视频之外,还具有人脸识别功能。联网后,直接寻找并识别出目标,大大减少了人为干预。 ? 更先进的摄像头,甚至还可以实现声音捕捉和步态识别功能。...除了摄像头和车联网之外,现在很多城市都在大力建设“城市大脑”和“公安指挥中心”,也可以有效降低城市的安全风险,保护我们老百姓的生命财产安全。 ?

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网站域名哪里 一个正常的域名大概价格都是多少

对于想成立个人网站的人来说,必不可少的就是购买域名和服务器,服务器就只能购买我们国内的服务器,而域名的选择就有很多,那么网站域名哪里?如果正常来讲一个正规的域名大概需要多少钱呢?...网站域名哪里 网站域名哪里?...其实现如今国内网站域名可以交易的地方还是很多的,只要选择那些大型靠谱的网站域名交易平台就可以安心操作,在这里你可以搜寻到各种你想要的域名信息,买卖双方也是完全透明化交易的,不会担心存在任何的交易风险,再加上大平台作为担保...以上就是网站域名哪里的相关信息,如果我们是个人做网站只图娱乐的话,大可没有必要花那么多钱购买域名,选择免费申请或者买一个性价比高的域名玩玩就可以了。

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看《长安十二时辰》震惊了,难道唐朝就有大数据和云计算?

导读:这个夏天,笔者被一部国产剧给吸引住了,一口气连追了20多集,就是最近火爆全网、口碑炸裂的《长安十二时辰》。 作为一名通信工程师,笔者刚看完《长安十二时辰》第1集时,就发现这部剧非常不简单。...越往后追,越是禁不住内心惊呼—— 这哪里是什么古装悬疑剧,分明就是一部深度介绍通信、云计算、大数据的黑科技科普剧啊! ?...除了前面所说的通信、云计算、大数据、边缘计算等前沿科技之外,《长安十二时辰》还出现了很多关于通信技术的细节。 例如,用于指示位置的火箭和烟丸,还有飞鸽传书,等等。 ?...现在的摄像头除了拍摄视频之外,还具有人脸识别功能。联网后,直接寻找并识别出目标,大大减少了人为干预。 ? 更先进的摄像头,甚至还可以实现声音捕捉和步态识别功能。...除了摄像头和车联网之外,现在很多城市都在大力建设“城市大脑”和“公安指挥中心”,也可以有效降低城市的安全风险,保护我们老百姓的生命财产安全。 ?

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建立一个自己的网站(包含零成本方法)Build a website tutorial(A zero-cost approach is included)

NO.2 学习后端技术 前提:有了服务器或者虚拟主机,如果你还没有,请看一下扩展部分 后端技术通常是数据存储的容器,如SQL,MySQL等方法,通常需要写一些文件(如php,py)来连接后端。...扩展部分:NO.1 服务器在哪里 可以在腾讯云,阿里云,华为云等上面租用,如果服务器在中国大陆,域名需要进行ICP备案后才可继续建立网站,如果服务器在境外(包括特别行政区+台湾省)则不需要进行ICP...NO.2 域名在哪里 同样的,腾讯云,阿里云,华为云等都可以进行域名购买,建议在3平台上面比价格,腾讯云可能更便宜。...NO.3 虚拟主机在哪里 同样的平台,可能会有免费的虚拟主机,小厂的可能会有更多,但是需要小心云跑路的风险,需要提前备份好重要的数据。常见问题解答部分:Q:服务器和虚拟主机的区别是什么?

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ApacheCN Python 译文集 20211108 更新

练习 13:单链表 练习 14:链表 练习 15:栈和队列 练习 16:冒泡、快速和归并排序 练习 17:字典 练习 18:性能测量 练习 19:改善性能 练习 20:二叉搜索树 练习 21:二分搜索...三、使用 Python 实现自动化和生产力 四、使用单词预测情感 五、图像中边缘和轮廓的检测 六、构建人脸检测器和人脸识别应用 七、使用 Python 驱动硬件 八、感知和显示真实世界的数据 九、建立用于光学字符识别的神经网络模块...二十三、制造自己的区域扫描器 二十四、基本开关 二十五、用 Jarvis 识别人类 二十六、启用 Jarvis 物联网 二十七、让 Jarvis 发声 二十八、手势识别 二十九、机器学习 三十、制造机械臂...、从这里到哪里去 十三、答案 Python 网络编程学习手册 零、序言 一、网络编程与 Python 二、HTTP 与网络 三、起作用的 API 四、与电子邮件打交道 五、与远程系统交互 六、IP 和...十、推荐引擎 第三部分:高级主题 十一、数据算法 十二、密码学 十三、大规模算法 十四、实际考虑 Python 入门指南 零、前言 一、Python 的温和介绍 二、内置数据类型 三、迭代和决策

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