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浅谈绿盟数据保险箱与隐私计算

数据互联互通是当下数字化时代发展的一个必然趋势,那么如何顺应时代潮流,更好地保障数据安全流通、尽可能减少数据泄露风险呢?在此背景下,隐私计算顺势而生。...绿盟数据保险箱技术及优势 绿盟数据保险箱使用虚拟机级别TEE技术,具有三大核心优势: 计算效率高 跟联邦学习、安全多方计算等方案相比,绿盟数据保险箱软硬一体架构,性能高、更便捷,适用范围更广泛。...在一些大规模数据安全计算和处理场景,绿盟数据保险箱还支持集群化部署,提供更彪悍、更灵活的性能和容量。...国产化支持 绿盟保险箱产品采用基于海光CPU国产化硬件,一方面满足信创的政策要求,另外一方面作为数据共享业务的关键信息基础设施,规避断服断供卡脖子、通过底层硬件设施窃取信息的风险。...而绿盟数据保险箱是基于国产安全处理器的虚拟机级TEE,用户原有程序可直接容器化导入,程序迁移和使用成本几乎为零。

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PKS的下载路在何方&数据保险箱| 温故知新

目的地2:到达服务器的RTDB,实时数据库,实时数据库保罗万象,如下图所示,所有的组态信息、动态数据、报警、趋势等等都包含在RTDB中。...目的地3:到达C300控制器的内存里 目的地4:到达一个文件里(Checkpoint文件,是组态数据保险箱,下一篇介绍) 目的地1、2、3里的数据之间随时沟通,以确保系统内动态数据的一致性。...目的地4与其他目的地里的数据无沟通,需手动更新。 PKS的数据保险箱 作为过程控制的核心,为了保证系统内的数据不会丢失,PKS就设计配备了一个保险箱体系,这个保险箱就是Checkpoint文件。...用户可随时将下装后的所有数据和参数的设置存贮到保险箱中,只要你别把保险箱弄丢了(别把Checkpoint文件删除了,硬盘别损坏),你的数据就万无一失,肯定不会丢。...一旦某个控制器里的数据部分丢失或者全部丢失(比如说控制器停电了,没有配备内存备份电池,或者时间太长,电池耗尽,控制器里的数据就会全部丢失),养兵千日用兵一时,此时Checkpoint文件就可以发挥作用了

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走进科学:酒店保险箱真的保险么?

相信读完本文之后大家会对酒店保险箱的安全性有一些新的认识。 保险箱介绍 下图中是一个标准的酒店保险箱。外壳是钢制的,自带电池,即使断电依然可以工作。...v=k03YB6pwV-g Hacking 1:打开保险箱 超级管理密码: 最简单的方法是使用超级管理密码。使用超级管理密码可以配置保险箱,查看保险箱使用记录,当然也能打开保险箱。...我们测试的攻击场景是这样的: 1.关闭保险箱。 2.在保险箱的控制系统上引起一个短路,让保险箱认为自己的门打开了。...(事实上门依然关闭的) 3.这时候,保险箱显示的不是等待打开保险箱的PIN码,而是变成等待输入一个新的PIN码用来关闭保险箱。 4.我们输入一个新的PIN码。 5.然后保险箱会尝试关闭门。...(事实上门已经是关闭的了) 6.新输入的PIN码可以用来打开保险箱。 这种方式的难点在于如何从外部引起保险箱的短路。我们从固定保险箱logo的螺丝孔插入了一根铁丝。

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最简洁的Python时间序列可视化:数据科学分析价格趋势,预测价格,探索价格

时间序列数据数据科学领域无处不在,在量化金融领域也十分常见,可以用于分析价格趋势,预测价格,探索价格行为等。...学会对时间序列数据进行可视化,能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据,寻找其潜在的规律。 本文会利用Python中的matplotlib【1】库,并配合实例进行讲解。...【工具】Python 3 【数据】Tushare 【注】示例注重的是方法的讲解,请大家灵活掌握。 01 单个时间序列 首先,我们从tushare.pro获取指数日线行情数据,并查看数据类型。...04 多个时间序列 如果想要可视化多个时间序列数据,同样可以直接调用plot()方法。示例中我们从tushare.pro上面选取三只股票的日线行情数据进行分析。...调用.plot.area()方法可以生成时间序列数据的面积图,显示累计的总数。

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价格波动带的价格计算规则

在交易过程中,为了能平滑价格波动幅度,控制瞬时的风险,市场上还存在着价格波动带的概念,可以理解成为实时的迷你涨跌停价格限制,也就是说当报单时,价格会被限制在一个比较小的范围内,超出这个价格范围的,会被系统拒绝的...image.png 说它迷你,是因为它的价格限定范围会比较窄,如规定,当价格在2000-5000点时的价格波动带1%。...也就是说,假设当前价格是3500点,则报单时可以被交易系统接受的价格的区间是 3535-3465。 那如果当前价格是3456.8的话,价格波动带的范围有是多少呢?...舍入、舍出算法: 在关于波动带和涨跌停板价格计算中的舍入算法,简单来说就是,当原始计算价格落在两个tick中间的话,最终价格取离基准价格更近的那个tick。...离开3491.368最近的有效价格点位是3491.2和3491.4。按照舍入算法,基准价格是3456.8,因此,此时的价格波动带上带价就是3491.4。

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15分钟破解保险箱!美国小哥200美元自制开锁机器人

数据文摘出品 编译:李雷、蒋宝尚 你以为现在的机器人只能简单的蹦蹦迪~ 或者上个楼梯~ 想象一下,如果有一只可以无修无眠一直尝试打开你保险柜的机器人…… 去年,一位名为Nathan Seidle的美国小伙制造了一个低成本机器人...保险箱价格相对便宜,但却是非常受欢迎的一款保险箱产品。...土生土长的保险箱大盗 为了建造保险箱破解机器人,Seidle和他的公司同事也进行了“投资”,在零部件上大约花费了200美元。...因为保险箱有一根操作杆,当三个转子转到密码相对应的刻度时,它会滑入三个转子的槽中,破解保险箱的小偷可以对保险箱的手柄施加轻微的压力,然后转动其刻度盘,并监听或感觉操作杆滑入那些插槽的时刻。...不过,Seidle也承认,他所测试的SentrySafe保险箱都不是真正的高安全系数保险箱

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国内机票历史价格数据

简介 该数据库包含从2017年1月1日至今,国内2千多条直飞航线的出发前90天内的历史价格信息,具有包含价格历史长、连续性高、密度高、价格数据准确等特点。...低频数据 低频数据收集每日下午2点附近的机票价格数据库中总共包含1025159650(10亿)条数据。平均每天1025159(一百万)条数据。...高频数据可以看到每日不同时刻价格的变化,可以更加深入的分析。...例如第一条2016年12月29日,就是起飞前3天的价格数据,不含税为1020元,折扣为7.1折;同理第二条为起飞前5天的价格数据,为540元,3.8折。...以上数据可渲染出此价格图,可参考此文章《机票大数据分析,揭示购票的秘密》

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楼盘价格数据采集与可视化分析

本文就从数据采集、数据清洗、数据分析与可视化三部分来看看新的一年里房市的一些问题。 数据采集: 数据采集即从网页上采集我们需要的指定信息,一般使用爬虫实现。...: 数据清洗,顾名思义就是将不合规的数据清理掉,留下可供我们能够正确分析的数据,至于哪些数据需要清理掉,则和我们最终的分析目标有一定的关系,可谓仁者见仁智者见智了。...经过清洗后的数据格式为: ? 包括市、区、楼盘/房屋名称、经纬度、价格四个维度。 数据分析与可视化: 首先是新推楼盘挂牌价格与销售价格 ?...二手房交易重要集中在市区及一些经济比较发达的郊县,不同区县的价格分化并不大,可能原因是老城区销售的二手房存在一部分老房子、同时二手房的价格卖家写的比较随意。 二手房数据的箱型图 ?...这个就更为明显的印证了上面的结论,主城区的二手房存在一部分价格远低于市场均价的(即老房子),也有一部分价格昂贵的(新房、豪宅)出售,郊县的价格均方差则会低很多。

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