风险管控的内容及困难 金融业是高风险行业，存在着汇率风险、利率风险、会计风险、市场风险、信用风险等诸多的金融风险。...风险管控，一直是金融管控的重点和难点，内容复杂、涉及面广，专业人员缺乏等因素一直制约着我国金融行业的风险管控。...数据分析在风险管控上的作用 数据分析，旨在通过统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。...运用数据分析的各种手段，将帮助我们更好的认识产品、客户和业务流程，更好的做好风险管控。...，下面我们就以风险管控的数据分析应用来进行展示。
一、什么是数据权限？ 数据权限是指对系统用户进行数据资源可见性的控制，通俗的解释就是：`符合某条件的用户只能看到该条件下对应的数据资源`。那么最简单的数据权限大概就是：用户只能看到自己的数据。...如： 领导需要看到所有下属员工的客户数据，员工只能看自己的客户数据； 角色A能看到全国的产品数据，角色B只能看到上海的产品数据； 二、数据权限控制的背后机理？ ? 三、如何实现数据权限控制？...数据行级权限 当我们希望东北大区的销售人员只能看到“东北”地区的数据，我们可以建立一个“数据行级权限”，然后设置数据访问权限，只允许该角色成员访问“东北”地区的数据，然后将该“数据行级权限”赋予东北大区的销售人员即可...根据用户的属性来进行数据行级权限管控 试想这样一种场景，我们的公司在“东北、华北、华东、华南”四个大区都有销售人员，我们希望不同大区的销售访问同一张报告时候只能看到自己所属大区的数据，用“数据行级权限”...可以实现这样的需求，我们可以创建4个“数据行级权限”，每个“数据行级权限”只能访问一个大区的数据，然后给不同大区的销售人员分配对应的“数据行级权限”。
最近接触到数据管理、数据治理、数据管控，三个数据相关的专业词汇，对于他们的理解，也是不断加深中。...在当下，政府的数据治理能力就是指政府机构对影响各类政府决策、管理社会各项事务的过程中产生的数据以及在遇到突发性事件时利用数据分析事件原因、预知事件发展方向和趋势，并对事件进行有效管控的能力。...政府对数据的掌控能力、运用能力，是处理好公共事务的前提，也是预防和应对突发事件，尤其是对突发事件进行前端物理控制和后端舆论防控的基础。...在数据生命周期的各个阶段(产生、处理、存储、应用、归档直至删除），企业必须完全按照组织的业务需要进行处理、管控、保护和共享， 我们在工作中常见的几个名词，数据管理、数据治理、数据管控，这三者概念有重合...3、数据管控 范围更大一些，数据管控可能会根据企业实际情况，进行数据质量管控、元数据管控等某些方面的管控，感觉更多是偏向技术和执行层面。既管理，又控制，就像理论和实践的结合。
HDFS权限管控 HDFS在权限管控时，提供类似POSIX系统的文件和目录权限模型，这里称为普通权限管控。...对于普通的权限管控操作，首先需要在linux本地创建用户和用户组。...普通权限管控，在多用户的情况下，将新用户直接添加到用户组中以达到授权的目的。...此时，可以开启ACLs权限管控，单独为各个用户进行权限设置。 在Hive操作中，有这样的一个场景，当安装了HUE组件后，希望通过HUE来直接向Hive发送SQL执行。...在公众号《数舟》中，可以免费获取专栏《数据仓库》配套的视频课程、大数据集群自动安装脚本，并获取进群交流的途径。 我所有的大数据技术内容也会优先发布到公众号中。
权限管控 基本概述 Hive可以通过四种方式配置用户权限。 在元数据服务中基于存储的授权：这种方式直接对存储在HDFS上的文件、MetaStore中的元数据进行权限控制，但粒度较粗。...HiveServer2中基于标准SQL的授权：这种授权方式，兼容标准SQL，授权粒度较细，在SQL执行时可以对权限有一个精准的把控。...一般而言，会推荐使用基于存储的授权和基本标准SQL的授权，来对Hive进行权限管控。...） 基于存储的授权在Hive 0.10版本后引入，在Metastore Server中，安全性配置为使用 Storage Based Authorization 时，会根据在文件系统中的权限来认证对元数据的操作
1.2 闭环业务管控流程（PDCA） 闭环业务流程管理中有4个关键环节是非常重要的，它们分别是：计划、实施、检查、改善，即PDCA循环，如下图所示。...以上4个环节就构成了现代生产管理中所要求的PDCA循环，业务流程管理的核心也是对这4个关键环节的把控。 1.3 闭环业务管控流程下的数据指标管理 业务管控的实施需要用数据做支撑。...数据化管理让企业的业务管控回归到商业的本质，回归客户价值，在为客户创造价值的过程中获得成长。任何商业活动背离了客户价值都将是暂时的繁荣。...对目标进行分解的过程就是对数据进行加工处理的过程，其中包括了历史数据的拆分。...②实施阶段的数据化管理 在计划实施阶段，要关注各种数据化指标的完成情况，每个计划对应的数据指标都要进行量化，确保有全面的衡量指标。
本质上就是在管控利益，时间，责任，风险。 增加一份工作在项目里，就要多花一份甚至几份的人力，时间，甚至是风险在里面。 除此之外，万一完成不了，责任是谁的 ？ 多花了很多钱责任是谁的？
域控的好处不言而喻，最重要的是他可以在控制台中心集中管理，网络方式推送策略更新管控，可控高效。...值得一提的是，该“电脑管控”批处理还有一点代码，在注册表里限制组策略的权限： 1 >>"%Temp%....2、对系统造成不可预知的影响 这样管控的目的是会造成很多垃圾数据和目录，会严重拖慢系统。擅自修改注册表，擅自删除一些键值，会给系统造成不可预知的错误和不稳定性。 ...3、无法做到分部门管控 不同的部门需要有不同的管控方式，而不是一股脑子就执行这个批处理，该管的不管，不该管的一大堆。这是“懒政惰政”的表现。 ...现在只能期望域控的管理赶紧推行起来了。 这“电脑管控”是之前IT管理者最自以为豪的工作绩效之一，为了公司更科学的IT环境，域控一定要起来推翻它！
数据管控是个老生常谈的问题，一般来说，实施数据管控是为解决企业所面临的数据标准问题、数据质量问题及元数据管理问题，企业开展数据管控可以实现以下3个目标： 数据标准规范落地：推动数据标准在全企业的执行落地...，规范化管理构成数据平台的业务和技术基础设施，包括数据管控制度与流程规范文档、信息项定义等。...数据质量问题定位分析：全方位管理数据平台的数据质量，提升数据可访问性、可用性、正确性、一致性等，实现可定义的数据质量检核和维度分析，以及问题跟踪。...数据关系脉络化：提升统一有序的业务系统和管理信息系统的管理数据能力，实现对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析，增加有效工作时间用于分析数据，减少用于在复杂企业数据环境中搜索数据的时间。...那么企业应该如何开展数据管控建设工作？数据标准如何管理？元数据如何管理？数据质量如何管理？
顺应技术发展趋势，网络诈骗手段变得更加专业化、公司化、链条化，犯罪手段也更加智能，这就为金融机构的风险管控带来了巨大挑战。...近日，腾讯安全副总裁李旭阳在接受第一财经专访时表示：“联邦学习将在隐私保护和数据合规的情况下进行内外部的大数据合作，在加强金融机构管控风险能力的同时，有效解决数据应用困局。”...腾讯安全利用其多年的互联网反诈骗技术的积累，为银行风控体系做多因子，使得银行在其原有风控体系上进一步提升风控水平。...以前偏统计学的小概率事件尚且能通过简单的平移来做，但现在数据量太大，数据动辄上千维，有用的几十维，完全利用传统的方法已经不可行，所以现在基本都用AI的方式处理大数据，帮助银行进行风控。”...“而腾讯、其他互联网企业，三大运营商，银行等，每一家的数据因为受政策法律的限制，都不能共享。如果这几家数据都打通，相对来说做反诈会更容易。” 联邦学习是一项公开的底层技术，许多互联网企业都有所布局。
软件测试阶段的工作就是根据需求设计的测试方案和测试用例，利用人工或测试工具对产品进行功能和非功能测试，需要跟踪故障缺陷，以确保开发的产品适合需求。如图1-12所...
企业敏感数据不单单驻留在数据库中 企业敏感数据主要驻留在数据库及文件系统中，但除此外，近 1/3 企业的敏感数据驻留在公有云及大数据平台中，甚至一小部分企业的敏感数据驻留在应用中。...企业敏感数据驻留在如此众多的位置，面临着更大的敏感数据泄露风险，企业在如此复杂的环境下究竟如何管控敏感数据？...企业管控敏感数据以策略管理为主 加密技术为辅 目前，企业用户管控敏感数据主要以强身份认证、设置安全密码、集中式用户管理等策略管理为主，并使用数据加密、网络加密等加密技术为辅。...与「国字头」机构不同 私营机构更在意安全性与访问实效性的平衡 从整体来看，不同性质企业对于敏感数据的管控方式趋同，而国企较之私企管控更为严格。...另一方面又期望加密技术不影响敏感数据访问的实效性。而网络加密技术对于敏感数据访问的实效性影响较大，因此，其更重视数据加密技术的使用。
这个问题相信很多小伙伴都遇到过，或者被其他人问过，白茶总结了一下用户比较在意的几个点：安全性、自助性、权限管控、易用性、兼容性、扩展性、便捷性、反应速度等。 本期呢，我们来聊一聊关于权限管控那些事。...PowerBI截至目前为止，可以实现的权限管控包含三方面：页面权限、行权限、列权限。 那么这三者在PowerBI中是如何实现的呢？别急，跟着白茶的思路走。...白茶根据案例数据，简单的做了如下几个报表。 [1240] 首页：作为页面权限管控使用，使用字段为权限表中的页面权限字段。 [1240] 可视化页面：用来展示列权限。...[strip] 列权限（OLS）： 列权限管控，通常代表用户可以看到不同的列。 在PowerBI中，有两种方式可以实现：A.Tabular Editor的方式。B.DAX的方式。...[strip] DAX控制列权限的方式，最佳实践是与SSAS搭配使用，这样可以在Tabular中将列进行隐藏，只呈现DAX给用户，实现真正的OLS管控。
从“去IOE”到如今大热的信创，背后彰显的一个相同事实是，不同时期的ITer在国产化道路上经历的曲折坎坷，以及对突破关键核心技术的笃定不移。...随着越来越多关键工作负载的信创化，数据的“汇-存-管-用”全流程需要加速向全栈国产化演进，实现全域的数据可管可控。...第二，端到端应用场景落地 众所周知，苹果和谷歌安卓的大获成功，建立在广泛的生态系统基础之上。...为了实现应用丰富化，XSKY总结用户端试用结果，对天合翔宇进行反复测试及优化，实现数据从汇聚，存取，管理到使用的全流程，真正打造“汇-存-管-用”的统一数据平台。 ? ?...纳管迁移 针对非结构化数据，天合翔宇提供X3DS立体数据管理系统，支持非结构化数据的复制、迁移、备份、归档功能；支持跨厂商的文件和对象存储之间数据相互移动，支持跨云的数据上云和下云。 ?
权限安全管控的设计想法 OWASP发布最新的《2021年版OWASP TOP 10》，其中“Broken Access Control（失效的访问控制）”位居第一，访问控制安全是常规安全产品难以解决的逻辑漏洞安全之一...2、颗粒度管制至每一组数据和接口/页面；一般访问控制的颗粒度从页面、接口、数据三层去管理，颗粒度较细的方法是以数据为关键进行权限的管理和访问控制的管控。...4、访问控制统一权限校验查询；应检查校验每一个数据的查询，对每一个数据的查询（或页面的渲染、接口的调用）进行访问权限校验接口调用，校验权限分配和授权的合法性。...对于空权限的数据查询、页面渲染、接口调用应记录成册，其它的非空权限的数据查询、页面渲染、接口调用均进行统一的访问控制权限校验、查询、分配、授权、撤销。 全监控，易追溯。...非常重要需要提出来的是，访问控制权限管控的重点在于：“细颗粒的授权管控和全周期监控授权操作”。
相对而言，如果外包公司有成熟的安全管控流程、代码共享路径进行有效的身份验证和访问控制，这种情况下安全风险较小。...虽然线上运行环境不一定为外包公司控制，甲方可能只是配合域名指向或者品牌资源使用申请，但可以看到甲方对此风险控制程度非常弱，这种合作模式下的安全风险往往是极高的，因为甲方安全能力基本覆盖不到，其成熟的发布流程也一定管控到...主要有以下考量： o 信息安全管理资质评估[BSI安全认证审核、ISO27001认证] o 安全管理（制度流程完备性、信息安全管控情况、安全意识教育、风险控制能力） o 安全运维（安全编码规范、安全应急响应流程...信息安全管控内容 最低标准 检查办法 -- 1．有针对源代码及其他敏感信息的保密措施，包括信息访问授权审批、保存、销毁等管理流程。...当然，安全审计需要考虑人工成本，如果甲方能够提供自动化审计手段，则可以覆盖到每次变更发布，否则以大版本更新为控制力度 o 对外包开发的代码进行安全审计，特别是登录、转账等重要业务场景需要重点审计 · 代码发布和系统上线流程管控
这并不意味着执法是不可能的; 有相当大的努力来确保比特币经济中的自律。举个例子，被盗的硬币应该被列入黑名单，以防止他们重新进入货币供应和流通中去。
企业所收集的数据量也呈指数级增长，包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。...而这些问题由于大数据的三大主要特性而被进一步放大：数据量大(Volume)、数据增长快(Velocity)和数据多样化(Variety)。...大数据平台存储着各种各样的数据，每一种数据源都可能需要有其相应的访问限制和安全策略。而当需要整合不同数据源时，就变得更加难以平衡对数据的安全策略的应用。...以上从平台、数据、技术视角对大数据安全与传统数据安全进行了简单的分析，传统安全工具没有为数据多样化、数据处理及Hadoop的分布式特性而改进，不再足以能保证大数据的安全。...从大数据特性层面对数据进行标记（例如分析类型、处理方式、数据时效性、数据类型、数据格式 、数据源等维度），就知道数据是如何进出大数据平台，将会被如何使用，会被谁使用，数据是如何存储的等等，这些都有助于数据发现的管理和对数据访问控制制定相应的策略
添加redis集群在数据库资源中添加redis集群，配置参数并将URL中cluster调整为true。??2. 验证配置资源是否正常点击测试按钮，可对资源、主机、端口进行测试。?3....操作redis数据库中的数据可以通过使用图形化界面或者命令窗口进行Redis数据库的CRUD3.1. 图形化界面操作操作Redis字符串列表3.1.1....新增右键数据类型，选择新增，设置名称及value，保存即可。?3.1.2. 读取右键对应key，选择设计，便可查看/修改对应key的value值?...如果出现某个key对应value值过多的情况，可以使用搜索文本框对value数据进行检索。例如搜索dbkey中的value值中包含or字段的3.1.3.
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