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风险识别知多少?

一、为什么要做风险识别? 所以,如果能提前识别项目中可能存在哪些会阻塞测试的风险,然后基于风险来调整我们的测试策略,就可以在测试过程中”如鱼得水“。 针对例2,我们可以加强对开发设计文档的评审、让开发参与测试用例评审等来应对风险。 那么,如何做风险分析? 二、风险识别应从哪些方面入手? 我们可以根据测试策略逐步分析哪些问题会对测试活动的开展带来阻碍,并进行风险识别。 若条件1和条件4无法满足,那么识别出来的风险点就是: 风险1:开发缺少设计文档,或可能文档更新不及时 风险2:测试人员对压力、稳定性、性能方面的测试方法掌握不足,可能会出现测试设计遗漏 上面是简单举的一个例子

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基于数据安全的风险评估(一):数据资产识别、脆弱性识别

数据资产识别 现今信息系统的风险评估体系已非常完善,但数据安全方面并没有形成相关评估内容,整个体系中缺少数据安全相关的检测与评估项,所以近期一直思考数据安全风险评估应是如何,应该从哪些方面进行检测与评估 本文产生的目就是希望解决如上一系列数据安全风险评估疑问,尽可能从资产识别、威胁分类、脆弱性识别风险计算、处置建议等5个环节进行完善,通过不断持续优化完善,以期实现基于数据安全风险评估的体系化建设。 第一章为资产识别,资产是安全保护的对象,是风险评估的主体,资产的识别是理清内容、看透价值的重要手段,只有准确的资产识别,才能产生有意义的风险评估报告。 资产登记示例图 ● 脆弱性识别 数据资产识别风险评估的开始,而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合,脆弱性识别也可称为弱点识别,而该弱点是资产本身存在的,如果没有威胁利用,单纯的弱点不会引发安全事件。 数据脆弱性识别示例 二 识别方式 常见主要识别方法有问卷调查、工具检测、人工核查、文档查阅、渗透测试等,不同环节、不同场景下择优选择,本篇主要介绍工具检测,即数据库漏洞扫描系统。

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    邮件外发风险识别

    本文讨围绕邮件外发风险识别,讨论如何定义合理业务需要和违规外发,如何剖析外发场景,区分业务需要和判定要素,如何引入各种安全能力,提高自动化处理效率。 邮件外发审计依据 俗话说“无规矩不成方圆”,企业开展邮件外发监控的首要依据是内部可落地的安全管理规范以及违规处罚标准,其次是邮件系统的架构可以支撑审计能力的开展,最后需要的是从海量的邮件外发中将高风险外发行为识别出来大数据风险策略能力 大数据审计能力 传统邮件外发监控的最大缺陷是仅凭有限的人力无法从海量的邮件外发事件中逐一进行核验,无法将所有识别维度快速进行解读分析,并且无法将日常审计中归纳总结的经验通过系统做自动化处置。 安全团队可以藉由相关数据形成场景、策略,辅以算法模型分析,进行风险阈值打分,将高风险邮件外发行为识别出来,使得审计效率、准确率获得极大的提升。 此外还可以基于文件大小、文件名称作为风险分值的参考,如csv、xlsx等数据文件一般文件越大,携带数据的行、列越多。 ?

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    基于数据安全的风险评估(二):数据资产威胁性识别

    拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ? 一 威胁来源 在对威胁进行分类前,首先需要考虑威胁来源,威胁来源包括环境因素及人为因素,环境因素包括:断电、静电、温度、湿度、地震、火灾等,由于环境因素是共性因素(信息系统评估与数据安全品评估),本篇不过多做介绍 数据威胁示例图 一 脆弱性识别内容 资产脆弱性包括管理型与技术型两大类。技术脆弱性主要涉及数据库(结构化,关系型和非关系型)及网络层和主机层(非结构化,DLP检测)。 数据脆弱性识别示例 二 威胁识别与分类 威胁识别风险评估过程中至关重要,威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向,所以丰富的数据威胁识别内容或分类,影响整体风险评估质量。 威胁等级划分示例图 下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析(结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别风险),主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。

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    浅谈自动驾驶中的行为风险识别

    我们可以通过一个比喻来解释什么是行为风险识别:自动驾驶的机器大脑在参加一场考试,他遇到一道难题,在两个答案之间犹豫不决。 为什么需要行为风险识别? 在处理这些输入不确定性,并输出确定性决策的过程中。 因此,我们需要在行为决策层增加一种以安全性为单目标的算法模型,希望能够对可能发生的风险进行提前的识别,当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。 而行为风险识别希望达到的目的就是将区间(3)中的场景首先转化为区间(2),即“know unknowns”。 行为风险识别的具体算法,以及识别后的处理方式,将在下次技术解析中详细介绍。

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    Python工具分析风险数据

    小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长,应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点,小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析,主要是分析蜜罐日志数据,来看看一般大家都使用代理 2 数据准备 俗话说: 巧妇难为无米之炊。小安分析的数据主要是用户使用代理IP访问日志记录信息,要分析的原始数据以CSV的形式存储。 3 数据管窥 一般来讲,分析数据之前我们首先要对数据有一个大体上的了解,比如数据总量有多少,数据有哪些变量,数据变量的分布情况,数据重复情况,数据缺失情况,数据中异常值初步观测等等。 这样我们能对数据整体上有了一个大概了解。 4 数据清洗 由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。 首先让我们来看看蜜罐代理每日使用数据量,我们将数据按日统计,了解每日数据量PV,并将结果画出趋势图。 ? ?

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    浅谈自动驾驶中的行为风险识别(一)

    本文编辑:byheaven 版权所属:美团无人配送 引言 我们可以通过一个比喻来解释什么是行为风险识别:自动驾驶的机器大脑在参加一场考试,他遇到一道难题,在两个答案之间犹豫不决。 为什么需要行为风险识别? 在处理这些输入不确定性,并输出确定性决策的过程中。 因此,我们需要在行为决策层增加一种以安全性为单目标的算法模型,希望能够对可能发生的风险进行提前的识别,当安全性不满足要求时采用人工接管或保守策略。 而行为风险识别希望达到的目的就是将区间(3)中的场景首先转化为区间(2),即“know unknowns”。 行为风险识别的具体算法,以及识别后的处理方式,将在下次技术解析中详细介绍。

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    数据分析:产品促销价值分析和评估

    年底了,很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动,那么如何评估产品促销带来的价值呢? 下面以一家电商平台的数据为例,目前能够使用的数据:有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据: ? 通过上图,我们可以综合观察第一极端所有产品的销售利润状况,获得如下信息: 1、净利润为负的产品很多,折价促销确实成为了持续性的习惯。 2、大折扣促销的产品数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大,并且颜色为红,说明很大销售额的产品都在赔钱,这些产品的累计销售额很大,但都是大折扣促销的产品,以至于利润都为负。 Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大,能够快速完成所有的数据清洗的过程,能够快速建立分析模型,并且快速运行得出结果,是做数据分析必备的工具。

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    炒币有风险,AI算法帮助识别ICO诈骗

    【新智元导读】中国创业公司香侬科技(Shannon.AI)与斯坦福大学、加州大学圣塔芭芭拉分校以及密歇根大学的研究人员合作,发布了一份白皮书,详细介绍了用机器学习算法来识别加密货币骗局。 团队的白皮书概述了用机器学习来区分诈骗和合法项目: “通过分析2,251个ICO项目,我们将数字货币的生命周期和价格变动以及各种级别的ICO信息(包括其白皮书,创始团队,GitHub存储库,网站等)相关联以获得最佳设置来识别诈骗项目 (1)客观性:机器学习模型涉及较少关于世界的先验知识,而是从数据中学习因果关系,而人类专家大量参与设计的系统,则不可避免地会引入偏见。

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    “大数据”模式的法律风险

    原标题:“大数据”模式的法律风险 ——评今日头条事件 作者:谢君泽 继今年6月《广州日报》起诉“今日头条”并达成和解协议之后,近日又传出“今日头条”被围剿的消息。 至此,作为新闻数据的聚集者与加工者的“今日头条”,命运堪忧!然而,该事件对笔者的思考不仅于此,“大数据”模式的法律风险才是更值得关注的问题! “大数据”模式 所谓“大数据”模式,其实是将巨量的数据资料通过撷取、分析,从而提取有价值的规律性信息,以供政府、企业、个人等决策使用。换句话说,“大数据”模式本质上是巨量数据的“二次加工”。 然而,笔者更关心这种“大数据”模式是否侵犯社区居民的隐私权。 实际上,近日的“今日头条”事件,已经凸显了“大数据”模式的法律风险。 从目前看来,“大数据”模式的法律风险主要来自于大数据的来源和取得方式上。然而,如何从法律上看待“大数据”的“加工行为”,以及如何保护“大数据”模式的“加工成果”,则是一个更加长远的法律议题。

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    基于数据安全的风险评估(三):风险分析与评估

    拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ? 欢迎各位添加微信号:qinchang_198231 加入安全+ 交流群 和大佬们一起交流安全技术 完成了资产识别、脆弱性识别及威胁识别后(链接请见文章末尾处),我们可以采用适当的方法和工具确定威胁利用脆弱性导致安全事件发生的可能性 适用于对自身进行安全风险识别和评价,并选择合适的风险处置措施,降低评估资产的安全风险,定期性的评估可纳入数据安全管理规范及管理办法中。 数据生命周期内数据审计、脱敏检查; 五 总结 数据安全风险评估与信息系统的风险评估应是子与父的关系,数据安全风险评估可融合其中也可独立与已有风险评估体系之外运转。 风险评估流程示例图 基于数据安全的风险评估分四个部分已全部介绍完毕,写该系列文章其意义是发现业界没有针对数据层面进行风险评估体系化文章,所以利用自身数据安全经验,查阅了相关标准完成了以数据为中心的风险识别框架

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    全链路压测(6):确认范围和识别风险

    全链路压测是个复杂的跨团队协作的技术工程,所以在实施之前,需要明确项目的范围边界和尽可能提前识别可能存在的风险。这篇文章,就来聊聊落地过程中,如何确定范围边界和识别存在的风险识别风险 除了确认压测范围之外,提前识别风险也是很重要的一项工作。常见的风险有如下几种: 1、交付风险 交付风险常见的有:拆分的细项任务无法按期完成,比如核心链路梳理,强弱依赖梳理。 4、数据风险 生产全链路压测,最大的风险就是压测产生的数据影响到正常的用户业务数据,导致的数据污染。 还有一种场景就是业务会出很多的报表,这些数据都是通过从业务库离线写入数据分析团队的库进行计算分析的,如果不能对压测数据和正常业务数据进行识别和隔离,会带来很大的问题。 上面的内容就是在全链路压测实施过程中,需要考虑的确定范围以及风险识别相关的内容,仅供参考。下一篇,我会和大家聊聊,关于核心链路梳理相关的一些技术细节,敬请期待。

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    字节跳动安全Ai挑战赛-基于文本和多模态数据风险识别总结

    本次比赛是最近比较火热的多模态比赛,业务和数据比较接近真实场景,任务比较有趣。 1 初赛方案 1.1 赛题描述 抖音APP中的抖音号水印是识别视频搬运的重要依据,很多黑灰产、搬运用户等会给搬运的视频进行低分辨率处理,以逃避搬运审核。根据低分辨率图像识别出该视频中包含的抖音号。 目标检测:用YoloX训练目标检测模型,将检测出来的框用于第三阶段的OCR识别。 OCR:采用CRNN+CTC进行OCR识别。 初赛总结是我们采用常规的思路先定位后识别,由于时间太紧,其他方法没时间尝试 开销太大,应该有不用定位的方法。 赛题指标 得分为百分制,分数越高成绩越好: 2.2 解决方案与思路 数据预处理 (1) 将文本数据中的emoji替换成还有特定含义的字符串,这里“含义”可以通过以下两种方式获取: 基于训练语料,构建每个

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    数据脱敏的风险量化评估方案

    本文讨论的风险评估算法也是基于匿名化处理数据风险评估,也适用于其他脱敏算法。 准标识符(Quasi-identiflerattribute,QID):可以和外部表连接来识别个体的最小属性集。如Fig1中的 { 年龄,性别,邮编 }组合。 它首先做了如下假设: 准标识符假设:数据持有者可以识别出其所持有数据表中可能出现在外部数据中的属性,因此其可以准确的识别出准标识符集合。 K-匿名要求同一个准标识符至少要有k条记录。 K-匿名使得观察者无法以高于1/K的置信度通过准标识符来识别用户。 图4 满足3-匿名化数据集 三、隐私的定义与度量 隐私,就是个人、机构等实体不愿意被外部世界知晓的信息。 ,其攻击对象是大量的元组,因此不必计算处于风险中的记录数和最大风险(详细描述请参照《大数据下的隐私攻防:数据脱敏后的隐私攻击与风险评估》)。

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    网站安全公司-数据安全风险分析

    现代信息化系统越来越普遍,但对于数据安全方面却有很多问题,数据完整性风险不仅影响信息的有效性,还影响信息正确性的保证。一些政府条例特别注重确保数据的准确性。 由于数据本身的性质因素,威慑几乎没有什么作用。关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险(特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性)。 威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据数据丢失。一旦剩余风险密钥数据丢失,如果不恢复,将永远丢失。 威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据数据丢失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基础确保。 确保数据所有者负责表决权,控制数据数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。

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      数据安全中心(DSGC)是通过数据资产感知与风险识别,对企业云上敏感数据进行定位与分类分级,并帮助企业针对风险问题来设置数据安全策略,提高防护措施有效性。

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