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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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秒杀系统】秒杀系统和拓展优化

问题分析 秒杀系统一般要注意的问题就是 : 库存少卖,超卖问题(原子性) 流量削峰,这里我们设定的时候每个用户只能秒杀一次所以比较好处理 执行流程 初始化数据,提前预热要秒杀的商品(项目里设置为启动...数据库:MySQL 8.0 数据源: druid 1.16 测试工具: apache jmeter 数据库表设计 三张表,分别是 商品表: id 商品id 商品name 商品图片 商品类别 商品价格 库存...秒杀商品表 : id 商品id 秒杀开始时间 秒杀结束时间 秒杀价 可秒杀的数量 订单表 id 订单id 商品id 秒杀价格 用户id 地址 电话 sql表 CREATE DATABASE /*...`goods_id` select> mapper> service 实现类 两种查找商品数据的方法 getlist:逐个表 匹配查询 selectGoods链表查询 返回商品详情(包括秒杀价格等...)VO getGoodsDetail(String goodId) service 层的设计思路就是 调用DAO层接口 实现对数据库中取出数据的处理,并且提供给controller封装好的接口 @Service

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秒杀安全

秒杀和抢购的场景,流量往往是超乎我们系统的准备和想象的。这个时候,过载保护是必要的。如果检测到系统满负载状态,拒绝请求也是一种保护措施。...秒杀和抢购的场景中,还有另外一个问题,就是“超发”,如果在这方面控制不慎,会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过,某些电商搞抢购活动,买家成功拍下后,商家却不承认订单有效,拒绝发货。...此时,将提交数据的版本数据数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。...此时,将提交数据的版本数据数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。...3 操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号加一( version=2 ),连同帐户扣除后余额( balance=$50 ),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录

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秒杀】二、what?秒杀也可以做引擎?

也就是说,你把要秒杀数据,经过清洗倒入秒杀引擎后,剩下的就没原来系统的什么事了。 “精致秒杀引擎,云加速,弹性可伸缩高可用架构。SLA全年5个9,绿色无公害,为您的业务保驾护航。...这样,通过配置参数,就可以调节秒杀队列的行为和性能。 source 秒杀数据数据的提供者。...数据可能来源于一个外部的数据库(db),也可能来自于外部的推送(push),也可能来自于外部接口的拉取(pull)。这个数据获取的过程,我们就给它起个名字,叫做source。...当然,这部分的功能也是可以扩展的,比如source数据来自ES。 sink 秒杀数据落地下沉 主要处理秒杀完成后,数据的去向。与source类似,它是一个反向的动作。...source和sink,组成了一个秒杀目标的具体数据流向,是黑盒之外的东西。 target 秒杀目标 是时候给秒杀目标起个名字了。

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秒杀聊聊秒杀限流的多种实现

缓存的目的是为了提升系统访问速度和增强系统的处理能力;分布式锁解决了集群下数据的安全一致性问题;静态化无疑是减轻了缓存以及DB层的压力。...就拿秒杀来说,可能会有百万级别的用户进行抢购,而商品数量远远小于用户数量。如果这些请求都进入队列或者查询缓存,对于最终结果没有任何意义,徒增后台华丽的数据。...典型情况下,令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目,并允许突发数据的发送(百科)。...漏桶 漏桶算法的主要目的是控制数据注入到网络的速率,平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了一种机制,通过它,突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量(百科)。...限制接口总并发数/请求数 秒杀活动中,由于突发流量暴增,有可能会影响整个系统的稳定性从而造成崩溃,这时候我们就要限制秒杀接口的总并发数/请求数。

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秒杀”心得

本文记录对某网站A的秒杀活动编写秒杀器的经历和技术重点。 故事回顾     某日早上,朋友给我说最近A网站在开展秒杀活动,有IPad、IPhone,让大家一起去秒杀。...然后下午我就开始尝试分析它网站的秒杀流程,并尝试使用自动提交数据的方案来进行秒杀。...这样,登录成功后的Cookie,就由浏览器自己来维护,而我要做的就是控制浏览器中页面的运行,让它以我的方式加载页面、填写数据、提交数据。在提交数据时,浏览器也会自动把Cookie一并提交。...其次,分析网站的提交页面中的表单,发现有很多的隐藏域是一连串随机的数字,没有任何规律,估计这些数据是每次活动都不一样的,所以再使用第一版中静态的模拟页面提交数据的方法不行了,必须使用动态的页面,把这些随机的数据都保留下来...总结     这次秒杀器编写的过程,让我的一个心结给解了。一直以来,就想完全控制网页客户端程序的运行:大四在电信的时候,老总让我给领导刷票;再后来有要人给我给论坛自动提交数据

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【高并发】高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀

秒杀三阶段 通常,从秒杀开始到结束,往往会经历三个阶段: 准备阶段:这个阶段也叫作系统预热阶段,此时会提前预热秒杀系统的业务数据,往往这个时候,用户会不断刷新秒杀页面,来查看秒杀活动是否已经开始。...结算阶段: 完成秒杀后的数据处理工作,比如数据的一致性问题处理,异常情况处理,商品的回仓处理等。...(2)加入秒杀购物车 商城服务在验证秒杀Token合法并有效后,会将用户秒杀的商品添加到秒杀购物车。 5.提交订单 (1)订单入库 将用户提交的订单信息保存到数据库中。...Redis助力秒杀系统 我们可以在Redis中设计一个Hash数据结构,来支持商品库存的扣减操作,如下所示。...我们可以通过下面的代码片段在秒杀预热阶段,将要参与秒杀的商品数据加载的缓存。

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秒杀系统设计!

2 概要设计 通过对秒杀业务的本身认知以及上面提到的秒杀业务需求,本次秒杀系统需要着重设计如下几点: (1)动静分离:如何保证用户在不刷新页面的情况下,依然能进行秒杀相关数据的获取且不会耽误秒杀活动的开始...商品秒杀页面的静态数据以及动态数据,均是不同的地方提供,如下图所示。...这其中的数据就是动态数据。 02. 流量分层 在“秒杀”业务中,商品价格具有强大的吸引力,所以会受到很多用户的关注,但是商品数量是有限的。...CDN层:缓存“秒杀”活动的静态资源文件。 负载均衡层:拦截请求及分发路由等。 服务层:“秒杀”活动的具体交易的相关逻辑处理。 基础设施层:数据存储、大数据计算及消息推送相关操作。...4)数据库层流量控制 对于请求到数据中的流量,写入的流量就是真正下单成功的流量,即需要扣减库存的动作。有如下建议: 如果不是临时的活动,则建议使用独立的数据库作为“秒杀”活动的数据库。

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秒杀系统设计

秒杀系统的五个原则 总结起来就是:4要,1不要 数据要尽量少 这里的数据值得是用户和系统间传输的数据,包括用户上传给系统的数据和系统返回给用户的数据。...秒杀系统架构 秒杀系统单独打造一个系统,与普通的商品购买独立出来,可以单独的作优化 秒杀系统部署在独立机器集群,秒杀的大流量不会影响到正常的商品购买集群的负载 热点数据(如库存数据)单独放到缓存系统中...,提升读性能 增加秒杀答题,防止有秒杀器抢单 页面进行动静分离,让用户秒杀使不在刷新整个界面(又重新加载所有资源),将页面刷新的数据降到最少 服务端对秒杀商品进行本地缓存,不需要再调用依赖系统的后台服务获取数据...这种方式服务端性能更好,但用户端页面可能会延时,体验稍差 热点数据处理 热点分为热点操作和热点数据: 对于秒杀系统来说,大量刷新页面,大量添加购物车,双十一零点大量下单都属于热点操作。...隔离: 业务隔离:秒杀作为一种活动,参与活动的商品就是已知热点,提前做好预热 系统隔离:通过分组部署,与其他普通业务隔离开来 数据隔离:秒杀所调用数据大部分都是热点数据,启用单独的cache和mysql

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