哪里的数据风险识别好 - 腾讯云开发者社区

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好的工作想法从哪里来

提出论点好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...当前数据安全风险感知项目属于员工误用和滥用数据这条路径，资金安全防窃取项目属于黑客窃取资金路径，技术风险部在做的资金安全属于误用和滥用资金路径。...引用好的研究想法从哪里来杜跃进：数据安全治理的基本思路来都来了。

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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是风险评估的开始，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。...下章介绍数据资产威胁性相关内容（威胁识别+脆弱性识别=安全事件的可能性），主要包括威胁来源、威胁识别内容、威胁等级划分等。

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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

● 威胁性识别上篇是从脆弱性识别内容、识别方式、脆弱性定级，三个部分进行介绍。与脆弱密切相关的是威胁，威胁是一种对组织及资产构成潜在破坏的可能性因素，威胁需要利用资产脆弱性才能产生危害。...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在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。...威胁识别示例图三威胁等级划分判断威胁出现的频率是威胁识别的重要内容，在威胁等级评估中，需要从三个方面考虑：发生在自身安全事件中出现过的威胁及频率；通过检测工具及各种日志主动发现的威胁及其频率...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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【学术分享】刘知远：好的研究想法从哪里来

那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...相对而言，那些困难的问题，愿意碰的人就少，潜下心来啃硬骨头，也是不错的选择，当然同时就会面临做不出来的风险，或者做出来也得不到太多关注的风险。...“ 我当时的回答如下：我感觉，产业界开始集团化搞的问题，说明其中主要的开放性难题已经被解决得差不多了，如语言识别、人脸识别等，在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。

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敏感内容识别：从“关键词拦截”转向“数据风险发现”

导语：配置界面背后，关键词模式的真实能力边界从终端安全策略配置面板可以直观看到，敏感内容识别的基础实现逻辑，大多依托关键词规则体系完成配置。...很多企业直接启用该类策略之后，预期可以拦截各类内部涉密信息外泄，但实际运维过程中，经常出现告警过载、风险漏判的情况。...，仅用于数据安全事件排查溯源，不可直接用于员工业绩考核； 4、权限管控：敏感告警记录、命中日志，限定授权安全人员访问，避免数据二次泄露。...识别效果由三个要素决定：关键词库完整度、审计项勾选是否齐全、分值阈值是否适配业务。它可以对文本类载体，完成基础风险告警；但对于图片、改写、变形之后的信息，本身没有对应的处理能力。...它是企业数据防护的其中一个环节，不能单独承担全部防泄密工作，需要和权限管理、外设管控、内部保密制度互相配合。责编：璇玑

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浅谈自动驾驶中的行为风险识别

我们可以通过一个比喻来解释什么是行为风险识别：自动驾驶的机器大脑在参加一场考试，他遇到一道难题，在两个答案之间犹豫不决。...为什么需要行为风险识别？在处理这些输入不确定性，并输出确定性决策的过程中。...因此，我们需要在行为决策层增加一种以安全性为单目标的算法模型，希望能够对可能发生的风险进行提前的识别，当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。...而行为风险识别希望达到的目的就是将区间（3）中的场景首先转化为区间（2），即“know unknowns”。...行为风险识别的具体算法，以及识别后的处理方式，将在下次技术解析中详细介绍。

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清华教授刘知远：AI领域好的研究想法从哪里来？

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在线识别图片来源原理选择好的在线识别图片来源程序

在众多的识别程序中，如何去选择好的识别程序呢？项目就来为大家简单介绍一下。 image.png 一、在线识别图片来源的原理首先，在线识别图片的程序或程序主要是依托大数据来进行处理的。...简单来说，就是需要一个有大量图片的数据库。图片的数目越多、种类越多，所识别出的图片的准确性越高。之后就是去建立算法。将要识别的图片上的颜色进行分割化处理。...二、选择在线识别图片来源的程序的指南一款好的图片识别程序关键就是要看数据库是否庞大。只有巨大的数据库才会有大量的识别材料，只有庞大的识别材料才会让用户查找图片来源的过程更加可靠、准确。...除了巨大的数据库，还要选择有强大企业支撑的识别程序。一般情况下，大家无法直接地看到图片识别程序的代码，就需要大家去找到大型企业支持的识别程序。这些程序往往算法更加的缜密，更加的精准。...以上就是为大家带来的关于在线识别图片来源的原理，以及一些好的识别图片来源程序的选择方法。优质的图片识别程序并不少，只要精挑细选一下就可以找到好的程序。

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微服务的优势在哪里，为什么别人都在说微服务好

我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...用了分布式架构，多出了一堆问题：数据如何同步、主键如何产生、如何熔断、分布式事务如何处理......。这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。

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买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？

对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？

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自然语言处理在风险识别中的应用

利用自然语言处理理解和识别风险作为某中心的应用科学经理，Muthu Chandrasekaran致力于开发新工具来自动化并构建风险技术。...如今，他是某中心的应用科学经理，领导一个科学家团队，通过分析某中心团队正在开发的新技术产品的机器学习模型来识别风险。目标是在产品发布前识别可能对客户体验产生负面影响的潜在问题。...理解和识别风险Chandrasekaran接受了挑战，如今领导风险科学团队，该团队是客户体验与业务趋势（CXBT）组织的一部分。CXBT包含多个某中心业务，致力于深入理解和改善全球客户体验。...“整个风险分析领域基本上是关于预测或预报可能出错的事情，”他解释道。他的团队专注于影响客户信任和体验的风险。“在某中心，客户信任至关重要。...他的团队继续改进模型，并计划扩展数据源，包括与影响其他公司的故障、黑客攻击、安全漏洞以及其他问题和错误相关的公共信息。

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干货 | 人脸识别技术的风险及应对方案

从运用形式看，随着大数据不断发展，可存储的数据规模也不断增长，可以更好地为人脸识别提供载体，人脸识别与大数据技术的深度融合是不可避免的一个趋势。...从运用领域来看，随着技术成熟和法律规范化，人脸识别技术将在生活各方面得到爆炸式增长。第二部分：人脸识别的风险与挑战人脸识别应用过程中产生的风险可以分为技术风险和法律风险两类。...技术风险，指恶意攻击或人脸识别系统技术不完善所带来的风险。法律风险，指人脸识别技术在应用过程中可能出现的侵犯财产权利和人身权利的风险。...数据保护系统的技术缺陷：比如数据系统不完备，导致数据泄露等风险。...二、人脸识别的法律风险分析当前，对于人脸识别法律风险的研究，主要集中隐私权侵犯与数据滥用和法律缺失导致权责认定困难两个方面。

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数据挖掘算法在物业设备设施管理的风险识别与防控应用

拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 ▼ 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。...工程设备故障分析，从各类专业系统的问题统计中，发现该系统全国故障发生率较高的设备问题，从工程管理措施上控制设备故障率，减少同类故障的频发程度，对设施设备故障的预判、解决方案的制定有非常重要的意义。...基于以上背景，拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 1 电梯故障影响因素网络图表1 ?...同时，有被困人员的电梯由于原因和责任未明确而停梯的情况较少出现，同时也减少了维保单位协调和无配件而停机的比例。 3 地区比较故障类型和处理时长图表3 ?...总的来说，大部分地区在较短时间内可以解决较复杂的故障类型，同时对于一般故障类型的处理时长长短不一、相差很大，新疆在不同故障类型的处理效率上仍需提高。

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浅谈自动驾驶中的行为风险识别（一）

本文编辑：byheaven 版权所属：美团无人配送引言我们可以通过一个比喻来解释什么是行为风险识别：自动驾驶的机器大脑在参加一场考试，他遇到一道难题，在两个答案之间犹豫不决。...为什么需要行为风险识别？在处理这些输入不确定性，并输出确定性决策的过程中。...因此，我们需要在行为决策层增加一种以安全性为单目标的算法模型，希望能够对可能发生的风险进行提前的识别，当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。...而行为风险识别希望达到的目的就是将区间（3）中的场景首先转化为区间（2），即“know unknowns”。...行为风险识别的具体算法，以及识别后的处理方式，将在下次技术解析中详细介绍。

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机器学习助力识别自杀风险的技术研究

在临床心理学家妻子Rebecca Resnik的影响下，他对应用计算模型识别与心理健康相关的语言信号特别感兴趣。“语言是洞察人们心理状态的关键窗口，”Resnik说。...在机器学习研究奖的支持下，他和同事目前正应用机器学习技术分析社交媒体数据，试图对心理健康的重要方面（包括自杀风险）进行预测。开发更复杂的工具来预防自杀在美国是一个紧迫的问题。...在这种场景下，模型利用由社交媒体帖子组成的数据集，在给定大量正确示例后，学习如何识别模式或属性以做出预测。...例如：是否应将此人标记为有风险？然而，Resnik和他的团队认为，仅仅标记可能需要关注的人是不够的。根据卫生人力局的数据，在美国，有超过1.2亿人生活在心理健康服务提供者短缺的地区。...其中一种方法是，告知医疗服务提供者哪些患者风险更高，需要最立即的关注。该系统不仅会对风险最高的个体进行排名，还会为每个人排名哪些社交媒体帖子最能反映其心理状态。

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图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，从而识别出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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哪里有服务好的应用性能监控监控告警的途径有哪些？

否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。

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大数据的真正价值在哪里？

铭记历史教训，现在最关键的问题已经变成了找到真正有用的数据。数据的量的确增加了，但值得注意的是：大部分的增长都来源于非结构化数据。让我先根据Webopedia的定义来解释什么是非结构化数据。...非结构化数据是指没有任何相同结构的数据。例如，图片、视频、电子邮件、文件和文本都被认为是一个数据集内的非结构化数据。...尽管每个单独的文档可能都包含基于其创建程序的特定结构或格式，非结构化数据也可以被认为是“结构松散的数据”，因为数据源其实是具有结构的，但数据集内的所有数据包含的结构可能不尽相同。...与此相反，数据库则是一种常见的“结构化”数据。所以回顾历史，我们现在讨论的除了数据超载还加上了一个新的变数——代表了大部分新增数据量的非结构化数据。非结构化数据代表着新的量的产生。...引擎利用本体论就可以返回一个特定的结果：“亚伯拉罕-林肯”。本体论最简洁的表述方式：什么是数据？这意味着什么？它哪里来？为什么我们需要它——一旦我们知道这些，我们就能找到真正需要的数据了。

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“大数据”模式的法律风险

原标题：“大数据”模式的法律风险 ——评今日头条事件作者：谢君泽继今年6月《广州日报》起诉“今日头条”并达成和解协议之后，近日又传出“今日头条”被围剿的消息。...至此，作为新闻数据的聚集者与加工者的“今日头条”，命运堪忧！然而，该事件对笔者的思考不仅于此，“大数据”模式的法律风险才是更值得关注的问题！...然而，笔者更关心这种“大数据”模式是否侵犯社区居民的隐私权。实际上，近日的“今日头条”事件，已经凸显了“大数据”模式的法律风险。...“大数据”模式的法律问题 “大数据”模式的首要法律问题是数据本身的法律属性。比如说，“今日头条”所撷取的新闻数据可能是不受著作权保护的时事新闻，也可能是享受著作权保护的文字作品。...从目前看来，“大数据”模式的法律风险主要来自于大数据的来源和取得方式上。然而，如何从法律上看待“大数据”的“加工行为”，以及如何保护“大数据”模式的“加工成果”，则是一个更加长远的法律议题。

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备案之外的司法风险：最高法这份意见，把 AI 产品的责任划到了哪里

《意见》对四类行为作了明确：行为侵害的权利规则要点未经同意处理自然人姓名、肖像，生成可识别该自然人的虚拟数字形象并使用、公开姓名权、肖像权等人格权益判断核心是"可识别"未经同意使用自然人声音作为训练语料...，模仿音色、语调、发音风格生成可识别的合成人声声音权益训练环节也管，不只是使用环节操控虚拟形象、合成声音实施不当行为或发表不实言论，降低他人社会评价名誉权责任落到操控者擅自制作、使用死者虚拟数字形象，致其姓名...8.3 消费者权益：三种高风险做法做法规则后果利用算法在交易价格等交易条件上实行不合理差别待遇（"大数据杀熟"）认定时考量是否对知情权、自主选择权、公平交易权造成实质性限制或损害；是否基于消费偏好、支付意愿等承担侵权责任利用...数据权益的一般归属规则同理——意见没有创设新的数据权属，而是把相关问题分散到个人信息与知识产权两处处理。留白不等于没有风险。它意味着裁判规则还在形成，而这期间的产品决策，需要自己承担判断。...；输出端做防止原样复现的处理数据权益归属公开不等于放弃，二次聚合也可能构成侵权不以"公开数据可自由使用"作为产品设计前提这三个领域有一个共同的应对原则：在留白的地方，按更保守的一侧设计，并保留可调整空间

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好的工作想法从哪里来

基于数据安全的风险评估（一）：数据资产识别、脆弱性识别

基于数据安全的风险评估（二）：数据资产威胁性识别

【学术分享】刘知远：好的研究想法从哪里来

敏感内容识别：从“关键词拦截”转向“数据风险发现”

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清华教授刘知远：AI领域好的研究想法从哪里来？

在线识别图片来源原理选择好的在线识别图片来源程序

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买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？

自然语言处理在风险识别中的应用

干货 | 人脸识别技术的风险及应对方案

数据挖掘算法在物业设备设施管理的风险识别与防控应用

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图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

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大数据的真正价值在哪里？

“大数据”模式的法律风险

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