EMM平台的基本组件包括设备管理、应用管理、内容管理，数据管理以及电子邮件和安全浏览器的管理。...数据安全 移动设备的丢失会给企业数据安全带来威胁，尤其是设备上的应用数据和客户数据一旦被非法使用或是被竞争对手拿到，会让企业遭受到巨大的经济损失。...对于数据安全管理，企业可以选择容器技术，可以让员工在BYOD设备中设置区分个人数据和企业数据。以电子邮件为例，电子邮件客户端的容器可以区分员工的企业邮件和个人邮件。...并且对在容器内的企业数据进行安全防护，防止对数据进行复制、下载、截屏和拍照等操作。 应用安全 移动化的快速发展，将应用安全从传统的桌面带入移动应用时代。...内容安全 企业员工需要随时随地访问企业共享文件，但是为了保障企业移动数据的安全，防止企业敏感信息泄露，企业则需通过MCM（移动内容管理）对企业共享文件进行安全防护。
，好多客户打电话来咨询里面的算法安全管理制度怎么写？...、科技伦理审查、用户注册、信息发布审核、数据安全和个人信息保护、反电信网络诈骗、安全评估监测、安全事件应急处置等管理制度和技术措施，制定并公开算法推荐服务相关规则，配备与算法推荐服务规模相适应的专业人员和技术支撑...而在算法安全主体责任里面最重要的就是企业要建立起自己的算法安全管理制度，那这个算法安全管理制度具体要包含哪些内容，怎么撰写呢？请看：这是我给一个客户编写的算法安全管理制度文件目录，供大家参考下。...下面，我来教大家具体这个算法安全管理制度怎么写，里面包含哪些内容？...此外，你也可将上述制度要求与《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《互联网信息服务管理办法》中规定的相关制度进行统筹安排，如算法安全监测中可关注数据安全以及个人信息安全的监测，算法安全事件应急处置制度可与个人信息安全事件应急预案
几项简单易实施的数据安全技术措施 在数据安全领域，可用于提高数据安全性的应用技术还包括： (1) 结束收集不必要的数据 近十年来，在IT管理领域，我们能够都看到对数据的认知所发生的巨大改变。...以前，几乎所有的IT管理者都认为，数据就是一种资产，多多益善，因为你永远不知道什么时候可能会用到它们。...今天，越来越严厉的立法和监管、数据泄露等网络安全事件可能导致的单位及个人的声誉受损等，都使得保障数据的安全性越来越成为了IT运维管理人员的一种重责大任——在必要的数据收集范围外，单位信息系统所收集的任何一点敏感数据都是一种不必要的风险...因此，作为单位信息安全管理人员，应该立即检查所有涉及到数据收集的业务应用系统，从单位业务的角度出发，对所收集的每一项数据的必要性进行核查。...信息安全管理人员应该通过技术手段跟踪文件访问权限，发现这些长时间无人访问的文件及服务器，并对其实施封存。
, jobs <-chan int接收任务(只读 单向(通常用于向函数传递数据)).results chan<- int:单向 可写.发送数据的。...通常用于函数向外部传递数据 //for j := range jobs 使用 range 关键字在循环中迭代 jobs 通道，从中接收任务。这种方式会一直等待并阻塞，直到 jobs 通道被关闭。...j <= numJobs; j++ { jobs <- j } close(jobs) //为什么close(jobs) /*当发送方关闭通道时，接收方可以通过通道的关闭状态来判断是否还有数据需要接收...这可以避免接收方在等待数据时永远阻塞。*/ // 收集处理结果 /*它从 results 通道中接收数据，并且重复执行直到接收到 numJobs 个数据为止。...通过这种方式，我们可以轻松地搭建并行处理管理，让多个任务可以并发处理， 同时保持任务处理结果的顺序。当所有任务都处理完成后，程序会退出主 goroutine。*/
一、数据安全“怎么看” 业界对于数据安全有着各种各样的理解。...也有人认为数据安全就是DLP（内部数据泄露防护），通过员工行为规范、上网行为管理、文档加密、沙箱、监控等各种手段，防止内部数据泄露。工作重心主要放在员工办公电脑上。...二、数据安全“怎么办” 假设我们已经知道了数据安全应该做成什么样子，包括安全设计与开发（Security by Design）、安全配置与防御部署等，以及满足各项合规要求，但是这些要求并不会自发的落地到各产品.../业务中去，还需要解决“怎么落地”的工程化问题。...以预防为主的安全生命周期建设：主要采用SDL（安全开发生命周期）方法论，将安全要素与检查点嵌入产品的项目管理流程中，将风险控制在发布前，产品不允许带着风险发布。
前言 在企业安全建设中，资产管理是很多安全工作的基础。而数据资产管理可以帮助我们更准确的发现安全风险，执行更有效的控制措施，在数据安全体系化建设中也有着举足轻重的作用。 数据安全视角的数据资产 ?...整体架构与价值 数据资产管理主要分为三部分：数据采集，数据整合与识别，数据使用 ?...数据调取，访问的权限管控，根据数据目录，数据负责人，建立管控流程 识别重要数据系统，接口，推进安全防护项目，包括数据加密，脱敏，认证，日志等改造 数据泄露事件的告警，溯源，审计，提供基础数据和综合分析平台...2.数据所属应用，应用数据接口 应用一般从CMDB或公司的资产管理平台中获取，注意的是需要有一个唯一标识将应用和数据库进行关联。...，已发布公告等 数据资产管理中阈值数据分级分类字典，如： 数据标签 数据分类 数据分级 手机号 用户数据 L3 用户画像 用户数据 L3 员工工资 公司数据 L3 昵称 用户数据 L0 敏感数据识别
，国内的地方和行业上也有相应的指南发出，如贵州省的《政府数据 数据分类分级指南》、金融行业的《金融数据安全 数据安全分级指南（送审稿）》和《证券期货业数据分类分级指引》等。...落地实践 对于事件推动支撑层面，个人推崇“三分技术、七分管理、细节把控、管理先行”，而标准化的制度和流程是落实管理思维的关键工具和手段之一。...1、制定数据分类分级管理制度 将数据分类分级工作落实到组织管理制度中，形成标准化，明确以下内容： 1）制度目的、范围 2）数据分类分级工作中涉及到的组织及职责 3）数据分类分级工作的原则 4）组织数据的具体分类概述...6）各个级别组织数据的使用及防护原则 7）各个级别组织数据的权限开通、提取等管理流程 不同级别的数据制定不同的数据访问权限或提取等管理审批流程 2、制定数据资产分类分级清单 抛砖引玉，分享一个分类分级思路...举例如下，仅供参考： G1级别数据：需要部门负责人、数据归属团队、数据安全团队、内审、法务、数据安全治理小组审批方可开通 G2级别数据：需要部门负责人、数据归属团队、数据安全团队、内审、法务审批方可开通
你怎么确定你的判断是准确的？ 现在业务说你判断错了，你怎么应对？ 用数据下判断，是看似简单，实则极大影响数据分析结果的一个问题。同样是本月销售业绩1000万，如果判断是：业绩很好。...1 数据诊断问题，为啥那么难 ? 这一点看似简单，可网上90%的文章教的是错的。...丫今天说好，明天说不好，后天说：请数据分析深入分析到底好不好，大后天再说：你这分析不符合业务直觉。...如果一定要凭空定指标，怎么办呢？ 答：用场景还原法，去找一个标杆 3 关键方法：场景还原 场景还原，是从业务场景中提炼出数据标准，主要用于营销、运营这种缺少硬指标且指标间相互关联多的场景。...做数据分析，就是要当老板的贴心小助理，这些问题帮老板想在前头，也是大功一件。
数据安全管理 在数据中台中所说的数据安全管理，侧重于企业内部的数据安全管理，是狭义的数据安全管理，重点放在大数据平台的安全管理技术手段上。...在大数据时代，数据的整个生命周期包含：数据产生、数据存储、数据传输、数据使用、数据共享、数据销毁这些环节，每个环节基于不同类型的数据，面向不同的人员都有不同的数据安全风险。...在数据中台中数据安全可以借助一些技术手段实现。...1、统一的安全认证和权限管理 在大数据中有很多安全管理技术，例如：Kerberos、Ranger、Hive、ClickHouse也都有自带的数据权限管理，在数据汇集、数据开发、数据体系中我们可以借助这些技术实现数据安全管理...4、数据脱敏 在数据传输、共享、展示时为了防止用户隐私数据、商业机密等信息泄漏，可以对数据使用大数据主键或者自建平台对数据进行脱敏处理。
本文将介绍大数据安全的理论与实践经验，特别是实践部分，如果这些工作都还没有做的话，建议逐步开展，数据治理是一个长期的过程，不管是数据安全还是之前我们一直在学习的元数据管理与数据质量等等问题，都需要不断的完善...数据安全意义重大 伴随着互联网的迅猛发展和数字经济的快速推进,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点,对经济发展、社会治理、 国家管理、人民生活都产生了重大影响。...在《DAMA数据管理知识体系指南》中也对数据安全管理给出了具体的定义：定义、规划、开发、执行安全策略和和规程，以提供对数据和信息资产的适当验证、授权、访问、审计 数据安全如何开展呢？...审计指的是，对于数据的使用，应该是有记录的，不能是用完了也不知道是谁用了。 分级分类这个不搞数据安全的可能想不到,但是数据量大了以后，不可能所有数据都用一个规范去管理的。分级分类也更专业更高效。...Apache Atlas：是一个可伸缩和可扩展的元数据管理工具与大数据治理服务，它为Hadoop集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。
近年来，数据安全正在快速成为当今信息化时代一个备受关注的话题。在数字化快速发展的今天，各个领域都离不开数据的支撑，而数据安全问题也随之成为了一项重要的任务。...作为领先的数字化基础软件与应用服务商袋鼠云，一直以来也高度重视数据安全问题，2022年12月，在自研的大数据计算引擎 EasyMR 上新增了一站式大数据应用安全防控以及数据权限管控能力。...基于此，EasyMR 可以实现一键部署安全管控服务，一键开启大数据集群组件的安全认证、用户管理以及权限管控服务。 本文就为大家展开介绍一下 EasyMR 具体是如何管理 Hadoop 数据安全的。...• LdapServer 能够解决多层次、多类型系统、数据库的安全访问难题，所有与账号相关的管理策略均配置在服务端，实现了账号的集中维护和管理。...• LdapServer 能够充分继承和利用平台组织中现有的账户管理系统的身份认证功能，并实现了账户管理与访问控制管理的分离，提高了大数据平台访问认证的安全性。
Ranger管理HDFS安全我们还可以使用Ranger对HDFS进行目录权限访问控制。这里需要添加“HDFS-Plugin”插件。...-- 以下两项是关于Ranger安全检查配置 -->dfs.namenode.inode.attributes.provider.classorg.apache.ranger.authorization.hadoop.RangerHdfsAuthorizer.../data.txt /rangertest3）测试用户“user1”读取“rangertest”数据和上传文件在node1中切换用户user1，读取HDFS中的数据，有只读权限[root@node1 ~...]# su user1[user1@node1 root]$ hdfs dfs -cat /rangertest/data.txt#使用user1用户上传数据文件到HDFS“/rangertest/”下...，权限通过，通过Ranger已经可以对HDFS进行权限管理。
Ranger管理Hive安全 一、配置HiveServer2 访问Hive有两种方式：HiveServer2和Hive Client，Hive Client需要Hive和Hadoop的jar包，配置环境...hive.zookeeper.quorum node3:2181,node4:2181,node5:2181 注意：“hive.zookeeper.quorum”搭建...:10000> show tables; [1305ccf6f317080d714dea4ca74b6bfd.png] 二、安装Ranger-hive-plugin 我们可以使用Ranger对Hive数据安全进行管理...，这里需要安装Hive插件“ranger-2.1.0-hive-plugin”，此插件只能对jdbc方式连接Hive的请求进行权限管理，不能对hive-cli客户端方式进行权限管理（一般安装Hive的节点才能使用...如果想要对连接Hive的用户进行表、列权限管理，需要在Ranger中添加对应的Hive服务，才可以使用Ranger通过这个服务配置每个用户对Hive库、表、列权限管理。
数据分析什么要搭建指标体系？有什么用？可能大部分人都说不清楚。在我看来，搭建指标体系的价值主要有3点： 1....不过这些价值发挥的前提是建立合理、有效的指标体系，且数据质量有保证，数据质量都不能保证，指标体系搭的再好，分析出来的结果也没什么意义。 2 怎么判断指标体系是否有效？...怎么样判断我建立的指标体系是否合理有效呢？...那怎么才能搭建有效的指标体系呢，我给大家分享以下几点经验： 1....掌握基本的思维模型，全面洞悉业务 数据分析离不开业务，了解业务是我们搭建指标体系的前提，掌握一些基本思维模型，可以帮助我们快速、全面的洞察业务： (1)是什么？为什么？怎么办？
所以单纯的数据指标体系只是一个工具，如何把工具与管理流程结合起来，才是数据监控体系的最难环节。...2 如何搭建数据监控体系 如数据监控体系的名字，监督+控制，因此搭建数据监控体系包含两大关键工作： 建立数据指标体系，对业务情况进行监督。 将数据应用到管理流程，实现控制。...之前已经分享过如何建立数据指标体系，大家可以参见《数据分析体系是什么？该怎么搭建？》，今天重点说说控制该怎么个控制法。...然后感慨：我又没做过“销售/运营/产品/风控，我要怎么控制呀……”实际上企业里的管理完全不需要这么琐碎纠结。...只知道喊“涨了”“跌了”，不知道报“好了”“坏了” 数据指标就真的是个指标。和管理流程脱节，没有清晰责任，没有对应跟进人 缺少数据以外的业务梳理。
数据安全管理Ranger初步认识 在大数据平台中，有海量数据存储，通畅在采集数据过程中敏感数据有意或者无意的进入大数据平台中，数据安全管理非常重要。...我们不希望一些敏感数据被他人访问，希望可以按照一种规则给部分人访问权限，以防止数据泄露，针对数据安全管理可以使用Apache Ranger实现。...一、Ranger介绍 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架, 并解决授权和审计。...我们可以通过Ranger提供的UI界面或者Rest API来管理所有与安全性相关的任务，可以使用管理工具来对Hadoop体系中的组件进行授权。...Ranger官网：Apache Ranger – Introduction 二、Ranger架构 Ranger架构如下： Ranger-admin: Ranger实现安全管理的核心就是Ranger-admin
不管怎么说，只要Lightpicture文件下载好即可。Lightpicture源码下载好后，将其解压。 将解压后的文件夹整个粘贴到网站根目录下。...cpolar会为每个用户创建独立的数据隧道，在加上用户密码和token码保证数据安全，因此在使用cpolar之前，需要进行用户注册。...点击客户端主界面左侧隧道管理项下的创建隧道按钮，进入本地隧道创建页面（如果要创建每24小时重置地址的临时数据隧道，可直接在cpolar本地客户端进行同样设置，而不必在cpolar官网设置空白数据隧道）。...我们可以在隧道管理项下的隧道列表页面中，对这条数据隧道进行管理，包括开启、关闭或删除这条隧道，也可以点击“编辑”按钮，对这条数据隧道的信息进行修改。...转载自cpolar极点云的文章：【搭建私人图床】使用LightPicture开源搭建图片管理系统并远程访问
云数据库能够帮助企业或者个人存储海量的数据，同时还能够进行相应的管理，是一种非常高效的服务。...由于大多数人对云数据库的相关服务并不了解，也不知道怎么搭建自己的云数据库，所以导致大量的数据丢失，下面为大家简要介绍怎么搭建自己的云数据库，以及搭建云数据库是否需要费用。...怎么搭建自己的云数据库 首先，需要准备好个人或者企业的云主机，云主机是云数据库的基础，如果没有云主机便不能搭建云数据库。登录云主机并进行相关设置，检测环境是否安全。...搭建云数据库是不需要收费的，但是在后期使用的过程中，则需要按照需求进行付费。不同类型的云数据库所需要付出的话，可以选择费用高质量好的云数据库。...以上分别为大家介绍了怎么搭建自己的云数据库，以及搭建自己的云数据库是否需要收费。不管是企业还是个人，都可以搭建自己的云数据库，云数据库对于保存和管理数据来说非常方便。
右图以企业为例，水数据是贯穿企业运营的全生命周期，在不同环节，数据利用密度不同，密度比较高的包括水安全、水资源、水环境以及水管理，这些与水利工程、排水污染控制以及智慧水务方面的应用密度比较高。...水数据是大型水利工程的基础，包括水库调度、水库蓄水行为、水力发电等。 数据管理方面，各个省市也都有相应的管理平台，主要是为了更好的储存，通过水质监测或者水文数据监测获得数据，目标是保护各类数据。...由于水数据之前没有严格规定，所以它参差不齐，在建模过程中，将面临众多问题，如数据交换准则是怎样、如何去维护它的安全、对企业发展以及社会经济活动的影响会不会造成一些风险等。...以前的管理模式，主要聚焦在汇交、共享、公开，以及提供方与需求方，而如今，随着水数据的影响越来越大，数据提供方与需求方对自身的管理需要更加多元化以及需要动态的更新。...我们制定了一个水文数据活动及安全管控措施流程图，分开交换与数据处理会涉及到跨域的问题，比如企业的水数据可能与生物公司融合，去建模产生影响，所以这一块需要重点进行安全管理及风险评估。
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