2021年6月10日,《中华人民共和国数据安全法》正式表决通过,并将于2021年9月1日起施行。
《数据安全法》的第二十一条明确规定了由国家建立数据分类分级保护制度,根据数据在经济社会发展中的重要程度,以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用,对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度,对数据实行分类分级保护。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录,加强对重要数据的保护。
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题,直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
大数据已被视为国家基础性战略资源,各行各业的大数据应用正迅猛发展,但随之而来的数据安全问题也日益加剧,有时甚至限制了大数据应用的发展。基于此,无论是国家机关还是企事业单位,都在加紧数据安全体系的建设,甚至项目立项时就需要完成数据安全的设计。
第一年天猫双十一只有5000万销售额,2018年达到了1682亿。如果算上京东、苏宁等电商平台的交易额,这个数字将更加可观。
2021年6月29日,深圳市通过了《深圳经济特区数据条例》,自2022年1月1日起施行; 2021年7月10日,国家互联网信息办公室发布关于《网络安全审查办法(修订草案征求意见稿)》的通知,数据安全纳入网络安全审查; 2021年8月12日,工信部发布《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》; 2021年8月20日,《个人信息保护法》正式颁布,并于2021年11月1日开始正式实施。 如此密集的法规发布,可见数据安全已经成为所有企业和机构需要直面的问题。今日起,《数据安全法》将正式实施,《数据安
本文从产品经理的角度出发,对产品经理的安全职责、产品驱动安全的内涵、工作内容、工作方法、所需安全资源、以及产品经理的安全工作量进行了分析。希望所有产品经理在没有心理负担的情况下,有目标、有方法、有资源推进产品安全建设。
多年来,工程和技术迅速转型,生成和处理了大量需要保护的数据,因为网络攻击和违规的风险很高。为了保护企业数据,组织必须采取主动的数据安全方法,了解保护数据的最佳实践,并使用必要的工具和平台来实现数据安全。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
随着大数据及AI时代的到来,数据安全和数据资产管理已经成为了企业和组织面临的重要挑战,国家金融监督管理局对数据分类分级的相关要求进行明确和强化,如何在数据价值释放的同时保障数据安全已成为企业的当务之急。本文结合腾讯云大数据WeData(一站式大数据开发治理平台)探索数据分类分级在某金融客户的应用实践和落地过程。
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。
数据安全软件有各种形式和大小。工具存在并且旨在保护所有类型的数据,从单个消息到整个数据库。每家公司,无论规模大小,都应将数据安全作为核心业务实践,并尽其所能确保存储在其业务每个缝隙中的数据受到保护;任何对敏感信息的盗窃都可能损害企业和客户。没有理智的企业主希望数据泄露成为公众与其品牌的唯一关联。没有人愿意将数据提供给以快速和松散处理敏感数据而闻名的公司。
笔者所在的公司是一家快速发展的互联网电商公司,在保证业务快速稳定发展的同时,对于系统稳定性、可用性和扩展性的要求,也在不断提高。特别是互联网电商企业每年的两次大考:618&双11,更是对服务的三大特性有更多的要求。
数据猿导读 数据安全治理目标旨在强调数据的安全使用。我们不谈脱离了“使用”的数据安全,数据存在的价值就是为了使用,为了实现数据的安全使用,数据安全治理需要满足数据资产梳理、数据使用管控以及数据治理稽核
当前,发展数字经济、建设数字中国已上升为国家战略。数据规模迅猛增长,对经济发展、社会治理、人民生活产生了重大而深刻的影响,数据安全已成为事关国家安全与经济社会发展的重大问题。针对关键信息基础设施缺乏保护、敏感数据泄露严重、信息访问权限混乱、个人敏感信息滥用等问题,通过加强网络空间安全保障、做好关键信息基础设施保护、强化数据加密、保护个人敏感信息等手段,保障数据安全,已成为数字经济发展的重中之重。
数据安全平台(DSP,Data Security Platforms)的概念来源于Gartner的《2021数据安全技术成熟度曲线》,DSP定义为以数据安全为中心的产品和服务,旨在跨数据类型、存储孤岛和生态系统集成数据的独特保护需求。
本文是学习数据安全态势感知运营中心建设桔皮书. 下载地址 http://github5.com/view/471而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
“本项目案例由 云集至 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
为帮助企业快速厘清数据资产、掌握访问状况、明确差距与风险、理清数据安全建设思路,腾讯安全基于自身应用与实践经验,推出了「数据安全微咨询服务」。
网络营销的普及让许多商家尝到了互联网的甜头。领取优惠券、赠送礼品等手段为商家带来了更多用户和更高营收,但同时也催生了营销场景下的网络黑产。曾有业内人士大致测算,中国电信网络黑产从业人员已经超过150万,市场规模达到千亿元级别。
保全网 BaoQuan.com 存证 增信 鉴真 关注微信号:区块链数据保全 📷 双十一、双十二一波购物热潮使得网络营销再度获得了空前的胜利成果,即将到来的“双旦”节日以及接踵而来的春节、情人节,使得各大电商平台为之一振,电商界的迅速发展令人惊叹。当然,电商的举世瞩目的同时,其野蛮的生长方式带来的一系列的问题也愈加引起人们的关注,并已经开始逐渐减缓电商发展的势头,各大电商平台也在积极探索更新更健康合规的发展方向。 >>“区块链+电子商务”模式基本构想>> 1)商家将商品各类参数信息发送平台审核,通过后上链存
随着数据量的生成以及保护其关键信息的需求,数据安全状况管理 (DSPM) 不再是企业的必需品。DSPM 是一种数据优先方法,用于在数据高度碎片化的不断变化的环境中保护数据。DSPM 使组织能够通过自动执行静态和动态数据分析来增强其安全状况,以提供数据编目、数据流图、风险管理以及事件检测和响应。通过 DSPM 检测和管理风险,组织可以保护其数据、避免数据泄露并确保遵守相关法规(如 GDPR)。
上线短短七个月,GenAI即令全球各地的科技和商业领袖们为之瞩目,浮想联翩,甚至担心害怕。这项技术将对生产力水平和利润率产生怎样的影响在高管们看来是显而易见。布鲁金斯学会预测,未来10年,GenAI有望将生产率和产出提高18%。
在云时代,开发者与企业需要怎样的数据管理产品,一方面提升开发者的效率加速企业发展,另一方面又需要保障数据安全。NineData则是尝试在两者之间找到平衡,让开发者能够高效率且安全地完成企业内部的数据管理,发掘企业数据价值。
数据安全相关法律法规日趋完善,数据合规也成为企业开展经营活动的必备工作。在企业IPO上市流程中,数据合规也成为审核关注重点。
)级别[1]。随着企业业务发展和扩大,应用环境的数据越来越庞大,多种多样、复杂多变。面临的数据安全问题和威胁越来越突出和严峻,不仅有来自外界的攻击,也有内部管理或错误配置等引发的数据窃取或敏感信息泄露。
在数字化时代,保护个人隐私和数据安全尤为关键。匿名IP已经成为一种广泛使用的工具,可以帮助用户避免暴露实际的网络环境。本文将探讨使用匿名IP的优势以及在不同应用领域的实际应用。
Satori Cyber[1]由创始人Eldad Chai和Yoav Cohen于2019年成立,同年获得525万美元的种子轮融资。其中联合创始人兼CEO Eldad Chai曾是Imperva[2]的产品管理高级副总裁和高级执行团队成员;Yoav Cohen是Satori Cyber的联合创始人兼CTO,曾是Imperva的产品开发高级副总裁。公司致力于通过数据分类、审计、策略等技术与手段满足数据安全与隐私合规需求。
(1)主要分生产环境和测试环境(地市)两个机房,两个机房物理隔离,但目前存在某些跳板机制,从测试环境机房,可以拿到存在堡垒机的一些信息,达到获取数据的目的,是一个不可忽视的安全隐患。
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。
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了,随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用,并通过持续不断的发展,大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据,并对其进行分析。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。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息,数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
在这个信息技术时代,企业必须应对日益增长的生成和保护大量数据的需求。这就是为什么制定广泛而有效的策略来处理和保护这些数据比以往任何时候都更加重要的原因。数据安全状况管理 (DSPM) 是一种解决方案,可帮助现代组织实施全面的数据安全措施。在本文中,您将了解 DSPM 用例,并了解组织如何利用 DSPN 解决方案来确保数据安全性和数据法规合规性。
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
接上篇,我们从数据视角探讨了个人信息影响安全评估、处理活动记录、告知与同意、主体权利响应、个人信息保护、数据留存管理、第三方管理、数据泄漏响应这8个专题的关联性,这篇文章将从数据另外一个视角,数据处理活动的事前和事后来探讨这8个主题的内在逻辑,同时探讨目前市场对隐私合规的几个误区。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
智选SDK一周资讯大事记,将会为您呈现过去一周最受欢迎的SDK资讯、投融资、企业活动、人物访谈和创业故事等信息,让您在最短的时间内了解最火爆的前沿信息。 有米sdk代码窃隐私风波不断,找你妹等256个App被迫下架 ---- 前段时间,诸多APP因为嵌入有米的广告sdk,涉及窃取用户隐私而被下架,曾经风行一时的找你妹等软件APP也赫然在列。而这里提到的有米广告sdk,属于一段代码,用来增加开发者的收入的。利用App的用户量赚取广告费,本身而言是很正常的一件事情,但是这个有米广告sdk不仅为用户显示广告,还偷
2019年8月30日,《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019)简称DSMM(Data Security Maturity Model)正式成为国标对外发布,并已于2020年3月起正式实施。
继摘得数博会领先科技成果大奖,多项产品、解决方案入选《2021网信自主创新成果推荐手册》之后,腾讯安全凭借在安全领域领先的技术积累和丰富的行业实践再次获得权威认可!
面对洪水般一波又一波汹涌而来的威胁,安全从业人员似乎必须时刻警惕着以保证公司安全。但威胁如此之多,风险面如此之广,安全从业人员如何界定处理优先级呢?波耐蒙研究所连同 Scale Venture Par
敏感数据就是指不宜轻易泄露和外流的数据,一旦敏感数据泄露,就会对公司经营带来风险,常见的敏感数据包括身份证号、银行卡号以及公司经营情况、IP地址列表等数据,为什么说敏感数据处理是数据安全防护线?怎样处理敏感数据?
在消费升级的助推下,电子零售渠道变得成熟稳定,而且还在不断增强,多渠道竞争不断变化,和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,对于品牌方或者渠道运营方,怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
根据联合国贸易发展组织(UNCTAD)统计 ,全球77%的国家(共194个国家)完成了数据数据安全和隐私立法或者已经提出法律草案。其中包括欧盟、美国、中国、俄罗斯和印度和澳大利亚、加拿大和日本等绝大数国家。随着数字化转型的不断推进与深入,数据安全与隐私问题越来越严峻,现代化的数据安全与隐私保护立法已成为全球趋势。
本文档为数据安全思维导图与知识点整理。共分为6个部分,由于页面显示原因,部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
大数据时代,数据是基础,业务是核心,数据安全则必然需要与业务形态有所关联,因此,数据安全和边界类的网络安全正逐渐划分开来。自2017年6月网安法实施以来,配套的法律法规也陆续出台,要求越来越高,力度越来越大,加之正在制定的《数据安全法》和《个人信息保护法》,数据安全已成为数字化转型的必要基础能力。 从整体信息化的发展来看,数据安全被重视相对是滞后的,大多行业都是信息系统已经运行了好多年,基于此开展数据安全相关工作,难度还是很大的。尤其是行业里针对高敏感数据的管控,例如明星数据、高级别领导数据、高管
程序员如果想要有一台云服务器,可以蹭厂商(阿里云、腾讯云等)搞活动(比如双十一或618节点,优惠幅度还是挺大的),入手一台。特别是新人,折扣还是挺大的。
大数据安全保护思考 随着大数据时代的来临,企业数据开始激增,各种数据在云端、移动设备、关系型数据库、大数据库平台、pc端、采集器端等多个位置分散。对数据安全来说,挑战也更大了。在大型互联网企业里,传统方法已经很难绘制出一张敏感数据流转图了。因此在新的形势下,一是在工具层面要有新的手段支撑,包括完整的敏感数据视图、高风险场景识别、数据违规/滥用预警、数据安全事件的发现检测和阻止等。二是目前企业也存在着合规的问题了,以往合规对于互联网来说没那么重要,但随着网安法的出台,数据安全也摆上了日程。另外对于跨境企业来说
秉持数据驱动战略的数据驱动型组织,正在利用数据,以前所未有的速度开创未来。同时,也面临日益增长的安全、隐私、合规风险。
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