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工业数据安全治理参考框架

2 工业数据安全治理探索 本文提出一套集管理、技术、运营为一体的工业数据安全治理参考框架,治理框架如图1所示。...图1 工业数据安全治理框架 2.1 数据安全管理能力 2.1.1 组织治理 工业数据安全治理离不开组织和人力资源的投入。...数据安全制度规范体系框架如图3所示。...图3 数据安全制度规范体系框架 一级文件,是企业数据安全方针、战略,属于纲领性的文件,包括数据安全治理的目标、适用范围、治理意义以及指导原则,数据安全各个方面所应遵守的原则方法和指导策略。...动态脱敏是在不改变原始数据的情况下,访问者访问敏感数据时,实时对每次访问的数据进行脱敏,防止敏感数据泄露,主要应用在生产环境,比如屏展示、运维人员工具直连数据库等。

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智能安全运营:模型工具协同与学习框架

特别是领域知识+领域常识,使得模型能够充分的缓解困扰网络空间人工智能发展的一个核心难题——数据模式与安全语义的鸿沟问题。...模型技术大幅推动了语言模型的交互水平,从交互范式上,能够较为彻底的将人从指令学习中解放出来,通过自然语言统一安全能力指挥的界面,大幅降低交互成本、提升交互体验,对于网络空间安全运营这种数据、工具、文档...模型工具协同与学习框架 模型可以在网络安全运营中提供很多关键任务支撑的角色,如告警研判分析、报告摘要总结、响应执行建议、安全知识问答等等。...工具学习框架[2] 三. 总结与期望 模型可以在网络安全运营中提供很多关键任务支撑的角色,如告警研判分析、报告摘要总结、响应执行建议、安全知识问答等等。...统一消歧的数据图谱、完整完备的工具支撑体系、专用专精的“小模型”库以及支撑协同调度的统一执行框架,这些典型安全分析能力仍然是发挥模型安全价值的关键基础。

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数据时代 云安全4策略

当在大数据使用案例中提及云安全策略时,我们希望任何安全解决方案都能够在不影响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。...4、对数据安全永不妥协 虽然云安全通常十分复杂,但是用户在大数据部署当中还是会发现一些“安全捷径”。这些“安全捷径”通常貌似能够回避一些复杂设置,同时保持大数据结构“不受伤害”。...并不是所有的大数据基础设施是安全的,如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据,那么用户可能需要寻找替代方案。...多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台,采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。...总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准,大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云()数据的首要步骤。

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深入剖析模型安全问题:Langchain框架的隐藏风险

Langchain 作为一个以 LLM 模型为核心的开发框架,可以帮助我们灵活地创建各类应用,同时也为模型的应用引入新的安全隐患。...一 :从攻击面浅谈 Langchain 工作流程及安全 Langchain 作为一个语言模型应用开发框架,高效地解决了开发语言模型应用的痛点问题。...当 LLMMathChain 完成与语言模型的交互,获取到语言模型的返回结果后,会调用_process_llm_result 方法处理语言模型返回的数据。...图四、存在安全问题的函数 这意味着只要语言模型返回包含'```python[malicious code]'的数据,即可触发该漏洞,造成[malicious code]部分被执行。...在整个大模型的基础设施中,模型依赖、上层应用等组件的安全性同样是模型安全的重要保障,如果相应组件出现安全问题,一旦造成核心数据、模型资产泄漏,企业的损失是不可估量的。

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行业方案|智能网联汽车数据安全治理框架

4月18日,腾讯安全联合腾讯智慧出行、腾讯产业互联网学堂举办了《连接人、车、路,智能汽车如何保障数据安全》主题公开课,腾讯数据安全架构师廖栩磊分享了车企数据安全解决方案,围绕行业政策解读、车企数据安全痛点剖析...对于个人信息数据则划分为用户和自然人身份信息、用户资料信息、使用服务相关的信息、用户所拥有的车辆信息等共7分类。监管加强,相关政策不断出台,一定程度上将推动智能汽车向更高阶演进。...在整个汽车销售环节中,涉及到线下门店、车企APP、车主车辆三场景,且每个不同场景会关联到各个类别的敏感数据和重要数据。错综复杂的数据消费关系,也会带来数据泄露和丢失的风险,加大数据安全保障难度。...业界常见的措施是通过数据库加密网关、数据库防火墙、数据库动态静态脱敏等,其面临的问题很明显,传统防护手段管控措施实施难度,时间周期长,可能面临业务系统代码改造甚至架构变更;以及数据安全落地与应用耦合度较高...四、核心产品在车企数据安全能力思路之下,通过哪些产品和技术手段保障数据安全治理的落地?腾讯安全推出了数据安全中心DSGC、云访问安全代理CSAB两核心产品。

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快大数据开发框架的构成模块

快大数据开发框架的构成模块 大数据也不是近几年才出现的新东西,只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆!...可以说这是时代发展的必然趋势,从国家战略层面推进大数据技术的普及与应用,一个至关重要且非常核心的问题——数据安全问题就非常突出。解决数据安全问题,必然要回归到大数据开发所使用的框架!...做大数据原生态开发且又推出商业发行版的,行业也就只有快搜索,可能在未来的三五年内也许还会有做大数据原生态开发的出现。...下面,就给大家介绍看一下快的大数据开发框架的模块构成都有哪些: 快大数据一体化开发框架主要由六部分组成:数据源与SQL引擎、数据采集(自定义爬虫)模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、...image.png 如果在开源大数据框架上部署快的开发框架,需要平台的组件支持如下: 数据源与SQL引擎:DK.Hadoop、spark、hive、sqoop、flume、kafka 数据采集:DK.hadoop

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安全咖连麦解读银行信息数据安全难题

银行业这一国民经济命脉,迫切需要在确保业务稳健的同时,通过信息安全产业的助力,实现万无一失的数据安全。...同时,腾讯安全战略研究中心将联合以上四家安全领域领导企业,基于对银行业安全状况的研判,携手发布《银行业数据安全白皮书》,以银行业数据安全现状、存在的问题以及未来趋势为主线,配合各个公司方案,力求尽量全面的论述银行业网络安全...数据潮来临,银行业面临的安全风险有哪些? 网上银行业务的兴起和发展,对网络安全和信息安全突出了更高要求,确保网络安全是防范系统性金融风险必须考虑的因素,直接关系到国家安全和社会稳定。...各类经营数据、开发数据以及客户资料均存储在一起,极易发生安全管理不合规的情况。目前银行不同程度地走向混业经营的方向,其跨市场、跨区域、跨国别的风险仍缺乏应有的风控体系和监管约束。...同时,黑客的攻击面也正在扩大并“跨界”,逐渐从危害信息安全发展到危害金融安全、甚至人身安全。 银行如何安全地保管自身及客户敏感数据信息? 如何有效避免违规、非法使用数据和信息泄露的风险?

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Java安全框架「shiro」

来源:坚持到底gl cnblogs.com/zhouguanglin/p/8477807.html 以下都是综合之前的人加上自己的一些小总结 Apache Shiro是一个强大且易用的Java安全框架,...Shiro 主要分为来个部分就是认证和授权,在个人感觉来看就是查询数据库做相应的判断而已,Shiro只是一个框架而已,其中的内容需要自己的去构建,前后是自己的,中间是Shiro帮我们去搭建和配置好的 个人认为需要看一下其中的一些源码...Shiro的主要框架图如下: ? 方法类的走向: ?...SecurityManager即安全管理器,对全部的subject进行安全管理,它是shiro的核心,负责对所有的subject进行安全管理。...realm Realm即领域,相当于datasource数据源,securityManager进行安全认证需要通过Realm获取用户权限数据,比如:如果用户身份数据数据库那么realm就需要从数据库获取用户身份信息

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移动安全框架(MobSF)

移动安全框架(MobSF) 目录 1、简介 2、所需环境 3、安装部署 4、运行 5、操作 5.1、静态分析 5.2、动态分析 5.3、最近扫描 5.4、REST API 1、简介 移动安全框架(MobSF...)是一个自动化、一体化的移动应用程序(Android/iOS/Windows)渗透测试、恶意软件分析和安全评估框架,能够执行静态和动态分析。...动态分析器帮助您执行运行时安全性评估和交互式检测测试。 如果使用 Docker 部署的话,Docker 不支持动态分析。...4、点击安全记分卡 可以看到安全分数、风险评级、严重性分布、隐私风险等信息。...进行 TLS/SSL 安全测试、导出的活动测试、活动测试等。 点击 Logcat Stream,可以实时查看日志信息。

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Shiro安全框架:认证

Shiro 安全框架 1. 认证 1....数据库(JdbcRealm) 首先需要创建表,这里我们采用了默认的查询方式,但是这种查询方式是不可用的,这里只做演示用。后面会说到关于自定义 Realm ,会详细说数据库的设计。...一个是认证的方法也就是 doGetAuthenticationInfo 另外一个就是 授权的方法 doGetAuthorizationInfo ,里很多操作这里采用了一个静态数据表示的,实际上这些是需要从数据库或者缓存中取出来然后进行逻辑判断...,然后返回结果这里为了方便采用静态数据 Set roles = getRolesByUsername(userName); Set permissions...我们需要把登录页,和登录数据提交页给排除掉,因为如果有这些的页面的话我们将会进入死循环中,没办法进行登录操作。其中 anon 就是无需认证的,而后面 authc 需要认证,这个东西是按照顺序来的。

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Android 安全框架安全(四)

继续Android安全系列之介绍,继续学习框架安全!本系列内容比较多,需要一步步的跟进。上期学习了android 用户空间层安全介绍,下篇继续介绍android framwork层安全。...如我们在Android安全系统构架层安全中所描述的那样,应用程序框架级别上的安全性由 IPC 引用监视器实现。...因此,需要进程间通信(IPC)框架来管理不同进程之间的数据和信号交换。在 Android 中,一个称为 Binder 的特殊框架用于进程间通信[12]。...Binder 框架本身不实施任何安全性。 同时,它提供了在 Android 中实施安全性的设施。 Binder 驱动程序将发送者进程的 UID 和 PID 添加到每个事务。...在启动期间,此信息使用存储在用于第三方应用程序的packages.xml文件中的数据,以及通过解析系统应用程序来收集。

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安全框架Shiro入门

Shiro简介 Apache Shiro是Java的一个安全框架,官网为shiro.apache.org,主要场景为控制登陆,判断用户是否有访问某个功能的权限等等。...shiro框架的过滤器 <!...Application Code:应用程序代码, 即登录方法(登录方法不是直接查询数据库,而是调用Shiro框架提供的接口来实现) Subject:框架提供的接口,代表当前用户对象 SecurityManager...:框架提供的接口,代表安全管理器对象 Realm:可以开发人员编写(即认证和授权方法) 我们首先将登录方法按照Shiro指定的方式进行改进 public String login() {...Shiro整合ehcache缓存权限数据 如果访问一个页面就执行一次授权,就会访问数据库,浪费资源,所以我们可以使用ehcache来进行缓存权限,只要登录时进行一次授权,后面无需再次授权,直接使用缓存。

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腾讯安全联合发布《政务大数据安全指南》,六建设满足四安全刚需

紧贴四刚需 政务大数据平台建设亟需“从内抓起” 《指南》指出,大数据时代下的政务数据使用具有场景复杂、数据用户多、数据量大、暴露面等显著特点,传统的单品方式难以应对,这就迫使政务数据建设发展应该遵循以下四数据安全需求...遵循五原则 “技术+管理”强化源头管控 如何平衡公共利益与公民个人信息保护;如何探索大数据时代下社会治理安全与效率,确保公民个人信息安全。...发力六领域 构建完整的数据安全防御体系 政务数据安全能力的建设是核心,同样也是基础。但如何构建完备的安全防御体系,是所有政务及公共数据持有部门目前面临的首要问题。...组织建设:数据安全组织是数据安全体系建设的前提条件,通过建立专门的数据安全组织,落实数 据安全管理责任,明确数据安全治理的政策、监督执行情况,确保数据安全相关工作能够持续稳定贯彻与执行; 制度规范:参考...因此,需要建设一套合规的密钥体系,并通过合理的运用达到数据保护的效果; 数据安全能力建设:数据安全能力包括数据定级、数据脱敏、数据加解密、数据安全审计、数据安全态势感知五个方面的能力,通过能力建设和合理的使用

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隐私数据在隐私AI框架中的安全流动

作者 | Rosetta技术团队 责编 | 晋兆雨 出品 | AI科技大本营 本文中,我们将介绍为了保护用户的隐私数据,在隐私 AI 框架的计算任务全流程中,数据是如何以密文形式流动,同时仍正确完成加法...,Rosetta、TFEncrypted等隐私 AI框架都采用了 MPC技术以提供可靠的安全性。...他们很重视安全性,所以他们想通过一个简单的例子 —— 乘法(multiply),来验证下隐私 AI 框架是否真正做到了隐私安全。...小结 安全性是隐私 AI框架的根本,在本篇文章中,我们结合隐私数据输入的处理和密文上乘法的实现,介绍了“随机数” 形式的密文是如何在多方之间流动,同时“神奇”的仍能保证计算逻辑的正确性的。...Rosetta 将持续集成安全可靠的密码学算法协议作为“隐私计算引擎”到框架后端中,也欢迎广大开发者参与到隐私AI 的生态建设中来。

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咖论安全 隐私计算护航数据安全需同时关注科技伦理

2021年,金融数据安全相关新法律法规相继出台,而当前数字金融发展最重要的资产之一是数据,金融机构数字化转型也需要挖掘数据价值,如何在安全合规的尺度内实现创新稳健发展,行业如何应对?...同盾科技合伙人、副总裁陈文 与会嘉宾提出,新法出台后金融数据合规应用或面临三挑战,但不可误读法律,新法的要求是保护与利用并重。...据陈文介绍,今年被市场认为是隐私计算的元年,隐私计算能够保证满足数据隐私安全的基础上,实现数据价值和知识的流动与共享,实现“数据可用不可见”“数据不动模型动”。...为此,同盾提出了知识联邦技术框架体系,并基于知识联邦构建了工业级安全多方应用平台产品;为更好地服务各环节的开发者、服务提供者和使用者,还进一步研发了隐私计算公共操作系统,倡导发起知识联邦产学研联盟,推动生态协作...“同盾近期也基于知识联邦技术给国内一家电网企业,在数据安全治理应用层面做了较好的提升。

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数据开发:Hadoop、Spark、Flink三框架对比

目前来说,大数据领域最为活跃的三个计算框架,当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中,表现各有优势,因此也常常被拿来做比较。...今天我们也来做个Hadoop对比,看看Hadoop、Spark、Flink三框架,各自的优势劣势如何。...3、数据流对比 Hadoop:MapReduce计算数据流没有任何循环,每个阶段使用上一阶段的输出,并为下一阶段产生输入。...Flink:Flink采用连续流式流传输模型,实时对数据进行处理,而不会在收集数据或处理数据时出现任何延迟。...作为主流的三处理框架,这三者在大数据领域都有着自己的优势和劣势,因此最好的方案就是将各自的优势结合起来,实现更高效率地完成大数据处理任务。

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