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  • 腾讯安全联合发布《政务大数据安全指南》,六大建设满足四大安全刚需

    图1.png《指南》围绕等保2.0的“一个中心、三重防护”的原则,通过调研国内一些政务大数据平台项目和研究数据场景,提炼业内最佳实践,并提出了符合政务大数据平台特征的数据安全体系建设指南,为今后政务大数据平台建设提供了有益参考紧贴四大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、暴露面大等显著特点,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大数据安全需求:数据合规:数据安全合规已成为未来可持续发展的必然要求,法律法规是保障信息化建设的强制性举措,对于政务大数据平台,安全合规是可持续发展的首要条件;防泄露:根据平台的性质和业务的不同通常会包含大量机密数据资产:一般情况下,平台委托第三方负责建设和运营,平台业主方一般负责统筹,这样就会存在第三方滥用数据的可能,不利于政务数据应用的发展。发力六大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。
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  • 漫谈大数据平台安全风险与建设

    上篇文章《漫谈大数据平台架构》(阅读原文查看)大家应该对大数据平台有了一个整体架构上的理解和认识,作为姊妹篇,本篇着重讲解大数据平台安全风险与建设。大数据平台安全伴随着大数据平台而生。(3)数据应用访问控制难度大:有在大厂工作经验的人都知道,数据应用有报表类、运营类、取数类等等,各类数据应用通常要为不同身份和目的的用户提供服务,在身份鉴别、访问控制、审计溯源上都带来了巨大的挑战。4)建立以数据为中心的风险管理体系:从数据、人员、产品三个方面重点进行风险管理体系建设。4)安全技术体系:公司开展大数据安全防护建设相关要求和实施方法,体系设计涵盖数据流转各环节数据安全防护通用技术要求、大数据平台各类基础设施及应用组件安全基线配置能力要求等。5)加密:应对数据加密。三、结束语:综上所述,结合笔者自己的实践,大数据平台安全建设应根据平台规模、大数据安全建设人员投入数量、历史案件比例等因素做调整,最合适的是才是最好的。
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  • 政策与规范

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  • 有赞大数据平台安全建设实践

    文 | 群演 on 大数据 一、概述在大数据平台建设初期,安全也许并不是被重点关注的一环。大数据平台的定位主要是服务数据开发人员,提高数据开发效率,提供便捷的开发流程,有效支持数仓建设。大数据平台的用户都是公司内部人员。数据本身的安全性已经由公司层面的网络及物理机房的隔离来得到保证。那么数据平台建设过程中,需要考虑哪些安全性方面的问题?有赞大数据平台安全建设是在大数据平台本身的发展以及数仓元数据建设的过程中不断演进的。概括起来可以分为三个阶段。五、未来展望大数据平台的安全建设并不是一项孤立的工作,而是随着大数据平台支持的业务量和业务种类越来越多,与大数据平台本身的进化而一起发展的。随着有赞实时数仓的建设、机器学习平台的构建等等新业务的发展,安全建设仍有很长的路要走。
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  • 有赞大数据平台安全建设实践

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  • 云市场

    云市场概述,镜像服务,人工服务,SaaS 服务,平台费用说明和保证金规则,云市场管理规范,入驻流程,API 服务,订单改价流程,镜像安全审核标准,云市场服务商子账号设置流程,关于用户联系电话隐私保护服务升级通知和人工交付类商品规格周期设置的说明,购买镜像类商品,购买人工服务商品,购买 SaaS 类商品,购买 API 类商品,管理已购产品与服务,续费管理,商品审核标准,服务保障体系,退款指引,微信小程序商品配图规范,网站建设商品配图规范镜像相关问题,千帆计划概述,小程序相关问题,查询使用计划使用量,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,错误码,简介,API 概览,更新历史,计量商品用量提醒,腾讯千帆云市场资源位上架规则,数据结构,联系我们,服务商入驻,商品接入,云市场概述,镜像服务,人工服务,SaaS 服务,平台费用说明和保证金规则,云市场管理规范,入驻流程,API 服务,服务商经营,订单改价流程,镜像安全审核标准,云市场服务商子账号设置流程已购实例相关接口,查询使用计划使用量,业务信息相关接口,调用方式,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,错误码,简介,API 概览,更新历史,计量商品用量提醒,腾讯千帆云市场资源位上架规则,数据结构
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  • 物联网通信

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  • 物联网开发平台

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  • 数据安全中心

    数据安全中心(DSGC)是通过数据资产感知与风险识别,对企业云上敏感数据进行定位与分类分级,并帮助企业针对风险问题来设置数据安全策略,提高防护措施有效性。
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  • 数据库智能管家 DBbrain

    腾讯云数据库智能管家(DBbrain)是一款可为用户提供数据库性能、安全、管理等功能的数据库自治平台。利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验,将大量数据库问题的诊断优化工作自动化,服务于云上和云下企业。提供从用户行为安全、SQL安全到数据存储加密安全等多项数据安全服务,公安部认证的等保合规性安全产品。提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端。
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  • 云安全隐私计算

    云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC(安全多方计算)、TEE(可信执行环境)等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台,TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造,保证数据不出本地即可完成联合建模,同时支持安全多方PSI、安全隐私查询统计分析,提供基于硬件的TEE可信计算。通过TCSPC最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值,很好地解决了业界数据孤岛的难题。
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  • 数据协作平台

    数据协作平台(DSP)为企业用户和个人用户提供安全可靠的数据订阅服务。企业用户可通过数据共享平台,在国家法律法规允许的范围内发布数据;个人用户和其他企业用户可通过数据共享平台订阅已发布的数据。
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  • 云审计

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  • iOA 应用安全访问服务

    腾讯iOA SaaS是一款基于零信任架构的应用安全访问云平台,为企业提供安全接入数据中心(本地、单云、混合云)的解决方案。企业客户通过iOA SaaS控制台实现对数据中心访问权限管控和终端安全管控。适用于远程办公、数据中心接入、权限控制、终端管控等多种业务场景。
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  • 将军令:数据安全平台建设实践

    在大数据时代,数据已经成为公司的核心竞争力。此前,我们介绍了美团酒旅起源数据治理平台的建设与实践,主要是通过各种数据分析挖掘手段,为公司发展决策和业务开展提供数据支持。如何对公司内部数据最为集中的数据分析、数据服务、数据治理等各种数据类产品进行权限管控,已经成为数据安全建设中最为重要的任务。基于数据类产品更高的安全要求,我们需要构建一个同时满足各类产品数据安全的平台。图6 权限中心挑战在建设数据安全平台的过程中,主要面临以下几点挑战:随着支持的业务线增加,通用平台的不能满足各个业务线的定制需求时,需要保证系统的灵活可扩展。提供一个通用的数据安全平台,满足大部分的数据安全的要求,保证系统的通用性。权限系统作为一个高QPS访问的系统,如何保证系统的高可用。
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  • 新能源监控与转发平台

    新能源监控与转发平台(EVMP)为您提供稳定、安全的新能源车辆实时监控系统,帮助您满足车企监控及国家监管法规要求。产品可用于新能源整车厂搭建自有车辆监控平台,并与新能源国标/地标平台对接场景中。也可用于为车企提供车辆数据统计、故障监控及解析、电池健康状态评估、车辆预测性维护等场景
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  • 物联网设备身份认证

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  • 安全营销运营平台

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  • 大数据处理套件

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