安全隐私.jpg 数据安全自古有之，并不是一个全新的概念。冷兵器时代的战争就非常关注情报，通过情报可以了解竞争对手的强项和弱项，从而制定制敌的方法和手段。 而数据保护就是针对这个情报采取的保护措施，确保自身的情报不被泄漏。但随着数据技术的发展，保密工作越来越难，数据安全包括个人隐私问题也是一个非常具有争议的话题。 有些网站比较重视保护个人隐私，会自动删除上传照片的EXIF信息，大数网站只会对照片进行压缩处理，这就容易导致个人信息泄漏。 1.2 数据安全管理靠机制 数据安全问题将会是未来长期困扰着大数据行业的话题，而且围绕数据所有权的争论也将持续。 为了更好地保护数据安全，使数据不被非法分子所利用从而对个人安全、公司安全和社会安全造成威胁，国家需要制定相关的法律法规去约束。
id=1207 目前，具我粗略不完全统计，网络上流传的数据结构视频教程大概有80个以上，这些视频我都发布到我的网站了，欢迎大家随时过来下载，数据结构视频教程下载，其中大多数都是高校老师录制的，还有一些是学习机构录制的 下面我先给大家介绍一下我手里有哪些数据结构视频教程。 数据结构视频教程 数据结构视频教程 好了，上面是我目前搜集到的所有数据结构视频教程了，大家觉得怎么样？ 个人认为： 第一名： 数据结构视频教程这个好 数据结构视频教程：小甲鱼全套教程之C C++数据结构系列教程 这个视频讲解的非常棒，小甲鱼非常幽默，听后印象非常深刻。 第二名： 数据结构视频教程这个好 数据结构视频教程：数据结构视频教程 严蔚敏 清华大学的教授，严蔚敏老师，讲的那是相当的好了，细致入微。 第三名： 数据结构视频教程这个好 数据结构视频教程：吉林大学_徐沛娟_数据结构_(1-64讲) 徐老师讲课非常生动，例子用的很棒！ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
腾讯安全免费开放基础安全能力！3项安全福利0元领
隐私 AI 系统存在的目的就是赋能 AI，使得各种 AI场景下对用户隐私数据的使用都是安全的。 下面我们就结合具体案例看的看下在 Rosetta中隐私数据是如何得到安全保护的。 案例 Alice,Bob和 Charley三人最近需要在他们的 AI系统中引入对数据的隐私保护能力。 他们很重视安全性，所以他们想通过一个简单的例子 —— 乘法（multiply），来验证下隐私 AI 框架是否真正做到了隐私安全。 隐私数据的输入 隐私计算问题，首先要解决的是隐私数据的输入。 小结 安全性是隐私 AI框架的根本，在本篇文章中，我们结合隐私数据输入的处理和密文上乘法的实现，介绍了“随机数” 形式的密文是如何在多方之间流动，同时“神奇”的仍能保证计算逻辑的正确性的。
2、如果是连接本地或者没有锁定远程的话，无所谓，但是我是连接AWS的远程数据库，需要跟本地MySql对比啥的，用PHPMyAdmin不行，Navicat也不好使，Sqlyog对SSH and HTTP
据了解，隐私和数据保护与信息安全是紧密相连的领域，尽管可能存在重叠的要求。本文件提供了物联网隐私、数据保护和安全、可能的选择和影响的挑战和目标的观点。 总的来说，我们认为隐私和数据保护以及信息安全是物联网服务的补充要求。特别是，信息安全被视为维护信息的机密性、完整性和可用性。 –应在设计阶段系统地解决信息安全、隐私和数据保护问题。 根据这些原则，应考虑以下选择： 隐私、数据保护和信息安全风险管理–只有在进行良好的隐私、数据保护和信息安全风险管理的情况下，才能确定适当和相关的技术保障措施。 （研究）设计隐私和默认隐私–通常不是技术本身增加了隐私、数据保护和安全风险，而是技术的开发和应用方式。如果应用于物联网系统，这种做法对隐私、数据保护和安全的负面影响将显著增加。
315 晚会上，网易销售人员为了强调” 精准营销”，面对央视镜头称：通过 cookies 代码可以追踪用户隐私，甚至能读取网易用户的私人邮件。 足够的数据，可以帮助找到那些有威胁的人，他们想做的事情，完全可以通过掌握的数据挖掘分析出来。也许你已经感到一些隐忧，在这些 “预知” 的背后，可以看到，在数据面前，谁又有隐私可言呢？ 无论你在哪里，只要有足够的数据，就可以获知你的一切。换句话说，在大数据时代，人是 “透明” 的。 你可以惩罚那些泄露隐私的人和企业，但是人习惯于大量社交的，你不会有足够的精力去关心潜在生活中的那么多能够获取你数据的厂商企业，无论惩罚的执行有多坚决，隐私数据泄露造成的损失是无法挽回的。 这些数据可以很容易从互联网上取得，于是受害者惶惶不可终日。 有人把希望寄托在企业的良心上，在人的良心上。靠 “良心” 来保护隐私数据的安全，总是不那么牢靠的。
大数据围绕数据展开，涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容，涉及到的岗位也非常多。 2、大数据分析师 分两类： 一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等； 另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力 02 二者的不同 大数据开发： 开发类的岗位对工程能力有一定要求，意味着需要有一定的编程能力、语言能力、解决问题的能力，大数据开发会涉及到大量的开源的东西。 大数据分析： 分析类需要对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力。 最重要的，是修炼好自己的技术！
硬盘作为电脑里必不可少的硬件之一，装载了电脑的一切数据文件，一旦硬盘出现了问题，很多重要东西也随之出现问题，造成重要数据文件丢失、缺失等问题，在我们日常生活中，常常会因为硬盘空间太小而烦恼。 我们只能选择无用的数据，将它们删除来解决空间不足的问题。但是有的时候会不小心删除掉重要的数据内容，只能通过恢复数据的方法来解决这个问题，那么我们怎么把硬盘数据恢复如初呢? 哪些工具能帮助我们把硬盘数据恢复好?使用心得：一款专业的数据恢复软件，可以根据你想要恢复的文件类型恢复数据内容，需要有一定电脑基础的用户才能够顺利使用。 再选择在哪个位置进行扫描，可以在下图所示位置选择自己的硬盘，进行扫描。最后在扫描出来的文件里，找到自己需要的文件，进行恢复即可。 3、等待一段时间后，软件就会扫描近期误删的数据。从左边选择想要恢复的数据，点击【恢复】即可。流程也非常简单，感兴趣的话就赶紧去试试吧。
在大数据时代背景下，AI和大数据技术给我们的生活带来了巨大的便利和效率；然而在此过程中，数据滥用、数据窃取、隐私泄露以及“大数据杀熟”等数据安全问题呈徒增和爆发趋势。 在这样背景下，全球各个国家纷纷颁布相关法规，对数据安全与隐私保护相关问题进行严格的规范与引导。 2美国《加州消费者隐私法》 美国已有多个州先在数据安全与隐私保护进行了立法，其中最著名的要数2018年6月加州通过《加州消费者隐私法案》（ 《California Consumer Privacy Act 这条对当前火热的用户画像技术对这一行为进行了严格的约束，提升了用户的体验和个人数据的安全。 三、小结 在大数据时代，数据安全与隐私问题显得越来越严峻。 “在满足数据安全和隐私保护的同时，实现数据的流动和价值的最大化/最优化”成为企业的普遍诉求。
1500-3 《第3册 用例和一般要求》 NIST SP 1500-4 《第4册 安全和隐私保护》（由NIST NBD-PWG的安全与隐私保护小组编写。） ICT（信息与通信技术）保护的标准开发，包括安全与隐私保护方面的方法、技术和指南。 目前下设五个工作组，分别为信息安全管理体系工作组（WG1）、密码技术与安全机制工作组（WG2）、安全评价、测试和规范工作组（WG3）、安全控制与服务工作组（WG4）和身份管理与隐私保护技术工作组（WG5 :2015《信息技术 安全技术 隐私保护能力评估模型》 ISO/IEC 29184《在线隐私通知和准许指南》 ISO/IEC 27550《隐私保护工程》 ISO/IEC 27551《对ISO/IEC 27001在隐私保护管理方面的增强要求》 大数据安全以数据为中心，重点考虑数据生命周期各阶段中的数据安全问题。
随着移动互联网和云计算技术的迅猛发展，越来越多的数据在云环境下进行存储、共享和计算，云环境下的数据安全与隐私保护也逐渐成为学术界以及工业界关注的热点问题。 TEE 与 REE 关系图示 TEE 强大的数据安全和隐私保护能力，使其成为隐私计算主要技术流派之一，比 REE 得到了更广泛的应用。 二、TEE 与其他隐私计算技术 TEE 与安全多方计算、同态加密对比 安全多方计算（MPC）、同态加密是和 TEE 一样各有所长的隐私计算技术。 联邦学习是近年来兴起的一种崭新的机器学习技术，类似于隐私保护下的分布式学习，多个参与方利用自己的数据联合训练一个模型，但每个参与方的数据都不会被暴露。其核心理念是：数据不动模型动，数据可用不可见。 数据协作的各方不完全互信，存在参与各方恶意攻击的可能 其中已落地的最常见应用场景包括：隐私身份信息的认证比对、大规模数据的跨机构联合建模分析、数据资产所有权保护、链上数据机密计算、智能合约的隐私保护等
虽然AWS有产品能够同物联网应用协同工作，但是我曾经读到过PaaS数据库架构可能在涉及大数据时是一种更好的方式。那么PaaS数据库应用的安全含义是什么？在物联网上什么时候采用才是合适的时机呢？ ? 使用基于云的数据库的核心安全含义在基础架构即服务以及平台即服务上是通用的；有两点重要的不同在于PaaS模型中的安全分担责任，以及PaaS数据库中共租户问题。 任何时间你将一个应用转移到云端，你都需要同一个云提供商分担安全责任。比如，如果你在AWS EC2实例上管理了自己的数据库，你需要依赖AWS来提供物理安全以及执行访问控制。 作为IaaS的一个客户，你需要对确保操作系统安全以及具体的用户授权负责。同PaaS工作时，更多的责任转移给了PaaS提供商。 PaaS提供商可以假定管理数据库安全控制。 具体而言，厂商要确保服务器、数据库应用、文件以及其他存储机制的安全。这是更加关注应用性能和分析物理网应用开发者可以利用的优势，而不是关注数据库管理。
因为关系型数据库需要将数据持久化，所以会有一些写硬盘IO的过程，因此在写入数据上会有瓶颈。 而为了解决硬盘IO速度慢的问题，Memcached 则是将所有数据存储在了内存中，从而能实现快速的数据写入和读取。 也是因为 Memcached 将数据存储在内存中，没有实现持久化，所以当出现一些意外情况，例如：断电重启、机器宕机等情况，Memcached 存储的数据会全部丢失，我们只能重新从数据库中读取一次，再加载到 并且Redis还支持了将数据持久化到本地文件，这样当发生意外时就不需要再从数据库读取一遍数据了，直接读取本地文件恢复即可。 到底哪一个好？ 但只要数据量稍微大一点，或者数据是动态的，那么Memcached的性能就会直线下降。 所以即使Memcached在某些方面有细微的优势，但总体上Redis还是优于Memcached这个缓存框架的。
顾客：好。那我要一个家庭特大号比萨，要付多少钱？ 客服：99元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚刚做了心脏搭桥手术，还处在恢复期。 顾客：那可以刷卡吗？ 通过这个段子，我们看到，互联网时代，大数据的广泛应用，给人们带来了诸多便利和人性化的服务，可同时也面临着个人信息的过度曝光，隐私不被保护，让人没有安全感。 “支付宝的用户数据包含大量用户隐私，如电话、地址、身份证号、购物习惯、账户余额等。如果这些资料被不法分子掌握，理论上他们可以用来实施很多犯罪行为，威胁到用户个人财务安全。” （请参阅《倒卖用户信息背后的隐秘产业链：做电商就是做数据》） 所以，在这个越来越信息化的大数据时代，用户的个人隐私，即信息安全问题，受到社会各界越来越多的关注，“如果不能解决安全问题，那么会产生两个结果 ——美国白宫已着手出台商业数据使用规定》） 没有隐私的大数据是很危险的，甚至会是一场灾难，在没有过硬的隐私保护的当下，我们要学会自己保护自己，与人身和财产安全有关的数据信息，谨慎为之！
会上，腾讯云安全总经理李滨做了题为“腾讯云数据安全与隐私保护探索与实践”的演讲，对新时代下如何做到数据安全保障和隐私保护方面进行了精彩的解读与分享。 （腾讯云安全总经理李滨) 以下为李滨演讲实录： 大家好！我是来自腾讯云安全的李滨，非常荣幸在这里分享腾讯在云数据安全、企业数据安全方面的探索、思考和实践。 第一、如今，我们处在新的环境之下。 这样的发展趋势下，企业的商业数据，用户的个人隐私等都成为企业潜在遭受重大风险的重要方面。 第二，全球各个地区的国家政府都发现了这方面的严峻形势。 《个人信息保护法》这个月刚刚发布，主要界定企业在用户的个人信息、隐私、敏感数据方面的保护责任。《密码法》，是在2018年底发布，主要界定了国产化密码的地位。 存储安全涉及到访问控制，数据安全、备份安全，这些数据对于业务人员比较难理解，这么长的环节，又涉及这么多复杂的价值，一定会产生核心的困难点，企业数据安全处理面临以下三个核心困难点： 1.怎么知道数据在哪里
在对方连续十分钟的有关隐私计算的发言后，我依然很懵懂。 但我还是坚持用外行解读，为他的讲话做了简单总结：“所谓隐私计算，就是数据安全的一种算法吧。现在数据安全确实需要提上日程。” 对方极力否认：“不，不，不只是数据安全……” 于是，我更迷惑了。接着他便开始了下一轮十分钟的隐私计算概念讲述。 中间，我忍不住择机打断他：“嗯，隐私计算，说到底还是数据安全的问题。” 那么，隐私计算到底是什么呢？在数据时代，又有哪些效力？ “密码学”揭开隐私计算的隐私 在隐私计算的认知上，从当初“数据安全”，如今我有了更多的认识——数据时代，数据安全成为亟待解决的重大问题。 数据安全拓展隐私计算前景 在实现数据安全的通道上，数据脱敏、匿名化、假名化、去标识化，差分隐私和同态加密均可实现某种程度的隐私数据保护。隐私计算可以说是博采众长。 隐私计算的发展，自然有其可依赖的市场环境。近几年，全国人大先后出台了《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》。
2021年，隐私和安全的数字时代已全面到来，数据安全和隐私保护甚至成为全球企业所面临的“头等大事”： 在欧洲，史上最严数据安全法 GDPR 开出了多个刷新记录的大额罚单； 全球包括东南亚、南美洲、非洲在内的多国陆续颁布了自己的隐私法案 ； 跨国科技巨头不断加码数据安全投入，成立专门的数据安全和隐私保护团队； 我们的王毅外长提出了《全球数据安全倡议》，呼吁各国深化合作，共商应对数据安全风险之策，共谋全球数字治理之道。 3、科技巨头纷纷加码数据安全投入 在这样的隐私合规压力下，跨国巨头们纷纷加码数据安全和隐私保护的投入，从制度、法务、合规、技术、产品全链路上锻造自己的隐私保护能力。 细心点你会发现，目前有很多科技巨头的欧洲总部都设在爱尔兰，如Twitter、Google、APPLE等，除了税率很低，爱尔兰整体的营商环境都非常好，甚至包括监管。 下一集，将会解读我国对数据安全和隐私保护的立法进度、执法情况，接下来的安排是： 国内监管 国内对数据安全和隐私保护的监管布局，以及相关看点和解读。
而在城市智能化进程中，数以百万计的智能终端和传感器接入智能城市综合网络，聚集城市数据，并上传到云端进行大数据分析和人工智能计算。如果数据安全和隐私保护能力缺位，将造成严重的安全隐患。 ，有效地降低了隐私数据的暴露风险。 举个具体的例子，MesaTEE可以完美地解决多方数据交换里的隐私泄露风险。 MesaTEE则可以通过下一代软硬件技术建立多方均可信任的安全隔离计算中介，以近原生计算的速度完成数据交换或处理，在保障敏感数据和用户隐私的前提下提供最佳的通用数据计算业务支持。 MesaTEE对于AI安全也有极大的意义。一方面，MesaTEE可以保护AI计算所处理的隐私数据；但更重要的是，MesaTEE可以守卫AI模型本身不会被攻击者破坏或窃取。
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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