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数据安全法下,企业如何平衡数据安全合规与业务性能?| 产业安全专家谈

6月,历经三审,我国第一部有关数据安全的专门法律《数据安全法》通过,并将于9月1日起施行。作为国家基础性和战略性资源,数据安全被正式提升到国家安全层面。《数据安全法》从监管体系、数据安全与发展、数据安全制度、数据安全保护义务、政务数据安全与开放、法律责任等方面,对企业数据处理活动进行规制。未来,企业在数据方面的纠纷将有法可依,同时合法合规也将成为企业运营数据业务的新门槛。 面对《数据安全法》提出的新要求,本期产业安全专家谈,我们邀请到腾讯安全云鼎实验室高级研究员谢灿,就数据安全法下,企业如何平衡合规要求

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数据安全能力建设思路

数据是对客观事物的性质、状态依据相互关系等进行记载的符号或符号的组合。数据的本质就是在连续的活动过程中,经过产生、加工、传输等环节完成记录,并不断指导业务活动持续开展的过程,所以数据的价值在次过程中得到了完整的体现,而传输交互与使用是数据价值的集中体现。数据安全是建立在价值基础上,实现数据准确的记录的同时完成安全交互和指定对象的加工与访问使用,防止数据被破坏、盗用及非授权访问。数据安全能力是指数据在流动过程中,组织为了保障数据的保密性、完整性、可用性而在安全规划、安全管理、安全技术、安全运营等方面所采取的一系列活动。

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隐私计算的硬件方案:「可信执行环境TEE」兼顾数据安全、隐私保护

机器之心专栏深圳市洞见智慧科技有限公司 本文阐释梳理了可信执行环境(TEE)的概念定义及发展脉络,剖析 TEE 与基于密码学的隐私保护技术的对比及其在联邦学习中的应用,最后介绍 TEE 的现有框架和相关应用。 随着移动互联网和云计算技术的迅猛发展,越来越多的数据在云环境下进行存储、共享和计算,云环境下的数据安全与隐私保护也逐渐成为学术界以及工业界关注的热点问题。目前阶段,隐私保护技术主要基于密码算法及协议(如安全多方计算、同态加密等)完成场景落地,其优点主要在于具有较高的安全性和可靠性,然而,由于这些算法或

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如何破局数据安全“落地难题” | FreeBuf甲方群话题讨论

当前,数据安全已成为数字经济时代网络安全重要而又基础的一环,《网络安全法》《数据安全法》等相关法规对数据安全提供了制度和法律支撑,而在实际安全运营层面,数据安全运营不仅关乎企业的安全命脉,也是为业务及项目赋能的窗口。在上有法规约束,下有企业业务保障所需的双重驱动下,如何做好数据安全运营成为了我们本期话题所要讨论的重点。 《网络安全法》《数据安全法》等法规都要求对数据进行分级分类,在数据安全运营时大家都使用哪些技术或方法来实现? A1: 本质还是数据全生命周期管理每个环节来控制,采集、存储、整合、呈现与

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技术与标准丨基于区块链的可信数据交换技术与应用

数据是人类文明传承的重要媒介,是信息时代的命脉。随着云计算、物联网等信息化技术的快速发展,海量的数据不断涌现,据IDC统计,2018年中国数据量达到了7.6ZB,预计数据量在2018—2025年间将保持30.4%的年平均增长率,并在2025年达到48.6ZB,预计中国将有近10亿互联网用户,其中蕴含的数据价值难以估量。特别是在数字经济时代下,政务信息公开的需求日渐强烈,政府对政务数据的共享和保护也持开放态度。但由于政府部门间数据系统的差异化,导致多部门之间形成若干数据孤岛。数据孤岛的存在严重制约数据价值的释放,如何挖掘数据间潜在联系,发挥数据流动的价值,通过数据共享打通数据壁垒,将成为助推数字化社会发展的必经之路。

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