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在这样的背景下,全球掀起了监管不断强化的数据安全的立法热潮。欧盟的GeneralData Protection Regulation (GDPR);美国的CaliforniaConsumer Privacy Act(CCPA);我国已实施的基础性法规《网络安全法》,其中一个章节单独对个人信息与数据安全给出了诸多原则性的规定与约束,且两部专门的法律《数据安全法》、《个人信息保护法》在加快立法与制定中。(《浅析数据安全与隐私保护之法规》)
本文从运营角度谈数据资产的安全治理,通过平台化能力实现对涉敏资产识别、评估风险,及一系列治理措施达到风险收敛目的。
顶象防御云业务安全中心发布的一项数据显示,2022年社交平台的业务风险,三成来自安卓平台。安卓平台是如何统计出来的?其中,设备指纹是重要的一项。
识别风险是识别单个项目的风险以及整体项目风险的来源,并记录风险特征的过程。本过程的主要作用是,记录现有的单个风险,以及整体项目风险来源;同时,汇集相关信息,以便项目团队能够恰当识别的风险。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书就保障人脸识别系统安全的能力列出具体要求,并推荐了专业的人脸安全解决方案。
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起步阶段(1950s-1980s),这一阶段的人脸识别只是作为一般性的模式识别问题来研究,所采用的技术方案也是基于人脸几何结构特征的方法。
王峰。曾就职于北京拓尔思,任山东区技术总监,山东米迦勒联合创始人,现就职于中安威士。拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。
信息安全是网络发展和信息化进程的产物,近几年,无论是国家层面,还是企业本身,都对信息安全愈发的重视。风险管理的理念也逐步被引入到信息安全领域,并迅速得到较为广泛的认可。风险评估逐步成为信息安全管理的最为重要的手段之一。那如何规范的实施风险评估,保证信息系统的安全,成为很多企业安全负责人认真考虑的问题。
了解完风险相关的知识以及项目风险的管理过程之后,我们就进入到每个风险过程的学习。风险管理过程的内容并不算少,直逼范围、进度、成本、质量四大核心模块,也是我们需要重点关注的内容。当年的论文我写得就是风险管理通过的,其实相对来说,这样的管理过程更适合写论文,因为工具内容多。如果是干系人的话,反而更不好凑字数。话不多说,我们一个一个来看看。
图数据库是一种专门用于存储、管理和查询图数据结构的数据库。图数据结构由节点(表示实体)和边(表示节点之间的关系)组成。
安全行业大模型(SecLLM)可以应用于攻防模拟中,大模型的突出能力将帮助防御团队了解攻击者的策略,提高防御的针对性,给出防御策略和规划等建议,整合多种安全防御措施形成多层次、多角度的全面防御体系。
泛微智能化风控,搭建以上报、预警、处置、监控为核心,风险、内控、合规一体化管理平台。
在近日举办的数字中国峰会展会上,蚂蚁集团全图风控技术负责人王兴驰发表现场演讲,首次公开分享蚂蚁全图风控技术架构。 图技术正成为风控市场的关注重点。把图技术应用于风控领域,可以构建风险关系网络,实现对风险全链路的、关系视角的刻画,从而解决传统风控碎片化的问题。近期IDC发布《中国金融行业反欺诈市场研究》报告指出,图技术的应用将成为未来的风控建设重点之一,来自蚂蚁集团的业内首个基于图架构的风控体系,入选为IDC应用图计算技术的典型案例。 据了解,全图风控是蚂蚁自研的智能风控技术体系“IMAGE”的组成部分,该体
信息安全风险评估是信息安全保障工作的重要内容之一,它与信息系统等级保护、信息安全检查、信息安全建设等工作紧密相关并通过风险发现、分析、评价为上述相关工作提供支持
9月 8日下午,顶象产品总监张祖凯就保险代打卡对抗实践展开分享。详细介绍了保险行业的发展背景、行业现状、痛点以及保险行业的风险,进而谈到了保险行业代打卡的三种风险(人脸识别劫持风险、内外勾结获利风险、内控管理风险)以及顶象的防控手段及对抗实战。
FMEA是“风险管理”的缩写,是一种用于识别、评估和规划潜在风险的方法。在城镇燃气管道安全风险分析中,FMEA可以帮助识别和分析燃气管道安全风险,并制定风险管理计划,以降低安全风险并确保管道的安全运行。
今年4月,国家市场监督管理总局(国家标准化管理委员会)批准245项推荐性国家标准和2项国家标准修改单,与信息安全相关标准共10项,均在2022年11月1日开始实施,其中包括《信息安全技术 信息安全风险评估方法》(GB/T 20984-2022),代替《信息安全技术 信息安全风险评估规范》(GB/T 20984-2007)版标准,并于2022年11月1日正式实施。 经过15年时间,和2007版相比,新版《信息安全风险评估方法》(以下简称“风评”)有了较大的变化。本人旨在说明新版风评中的一些主要变化,并根据标准
信息安全风险管理是信息安全保障工作中的一项重要基础性工作,其核心思想是对管理对象面临的信息安全风险进行管控。信息安全风险管理工作贯穿于信息系统生命周期(规划、设计、实施、运行维护和废弃)的全过程主要工作过程包括风险评估和风险处理两个基本步骤。风险评估是对风险管理对象所面临的风险进行识别、分析和评价的过程,风险处理是依据风险评估的结果,选择和实施安全措施的过程
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
风险是一种不确定的事件或条件,一旦发生,就会对一个或多个项目目标造成 积极或消极的影响。
风险这一章节比较有意思,涉及蒙特卡洛分析(到目前为止不知道是啥)等内容,需要细心理解和记忆。几天大老板James又退休了,自己更加要好好努力,力争有更大进步。 风险类别: 内部风险:技术风险
风险是指负面或不希望发生的后果或事件发生的可能性。当引起客户、用户、参与者或干系人对产品质量或项目成功的信心减弱的问题可能发生时,风险就存在。当潜在问题主要影响的是产品质量时,它们被称为质量风险、产品风险或产品质量风险。而当潜在问题主要影响的是项目成功时,它们则被称为项目风险或计划风险。
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人脸识别技术是基于人面部特征数据进行身份识别的一项生物特征识别技术。随着大数据、人工智能、云计算、5G等技术迅猛发展,人脸识别技术获得了广泛应用空间。手机解锁、身份验证、上班打卡等,人脸识别技术在金融、医疗、安检、支付、文娱等诸多领域得到普及,这为数字经济社会发展和人们日常生活带来了新机遇。带来便捷的同时,各类风险隐患层出不穷。2021年央视“3·15”晚会
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
项目已到中期,目前看很顺利,但隐隐不安:项目进展越平稳,我越觉不安。我担心项目会不会存在什么风险,而自己却没发现。
软件供应链是一个全球分布的、具有供应商多样性、产品服务复杂性、全流程覆盖等诸多特点的复杂系统,在软件供应链各个供应活动中均可能引入安全隐患,导致软件漏洞、软件后门、恶意篡改、假冒伪劣、知识产权风险、供应中断、信息泄露等安全风险。
上篇文章用了很长的篇幅讲述了全链路压测从零开始落地实施的主要过程,其中在准备阶段是最耗费时间和精力的。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。
这份实习要求主要考察通用型的业务问题、过往的项目经历、价值观和软性技能。对于这个职位,以下是可能需要具备的能力和特点:
一.目的 数据中心现场环境复杂,存在各种各样的风险。风险就是埋好的雷,我们需要一种行之有效的扫雷工具让它们现出原形,且在此基础上规划好风险应对措施并控制风险,以期最小化风险影响,提升人员安全意识。 二.适用范围 适用区域:数据中心园区 适用对象:基础设施运维工程师,IT运维工程师,现场资产管理员等现场运维人员 适用风险类别:与数据中心运营相关的风险。 三.危险源识别和分析方法 本程序从现场运维人员人身安全出发,总体过程如下图1所示: 图1 危险源辨识及风险控制程序 分解现场工作界面 首先对现场IT运维
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施,顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就金融行业存在人脸安全风险进行了详细分析,并对在公共服务领域人脸安全的安全防护提出具体建议。
1 什么是社工诈骗? 人为因素才是安全的软肋,有意、无意的行为可造成潜在的威胁或者一连串的后果。2021年DBIR数据泄露报告(Data Breach Investigations Report)中提到85%的数据泄露涉及人的因素。社工攻击正是利用人的因素,引导操纵人们采取行动或泄露机密信息,以达到收集信息、欺诈或访问系统等目的的“骗局”。 “社会工程诈骗”(SEF)是指诈骗者利用社工手段,获得个人的信任,并“欺骗”他们分享机密信息,甚至将资金直接转移给攻击者。SEF严重依赖于人际互动,受害者通常不知道发
场所码、电子哨兵、人脸识别的健康码门禁,疫情常态化下,众多专业的工具被广为所知。通过人脸识别或健康码识别,完成核验身份信息、人像的比对,查验健康码、核酸检测时效、行程以及体温等多项防疫信息数据,同时与智能通道闸机、门禁联动管控。绿码通行、红黄码及信息异常报警,这种无人值守、非接触式的智能设施,实现体温、健康防疫信息快速检测的同时,有效提高卡口管理工作效率,避免人员聚集,为织密筑牢疫情防控智慧网,持续做好防疫卡点提供重要支撑。
分类战车SVM (第一话:开题话) 大家好,今天开始给大家介绍机器学习世界的一种新武器——支持向量机,代号为SVM。 (1)支持向量机的出身:新贵家族“模式识别” 数说君曾经介绍过logistic回归模型(在微信公众号“数说工作室”中回复“logit1”和“logit2”查看),实际上它是一个“线性分类器”,比如,我们用客户的收入、年龄去判断该客户流失/不流失的概率: P(Y=流失)=收入+年龄 这是一个很简单的分类模型,它试图根据某人的收入和年龄来区分他“流失/不流失”的可能性。 其实,它的原理也不是那么
我们从一个实例来了解机器学习的基本概念。假设我们现在面临这样一个任务(Task) ,任务的内容是识别手写体的数字。对于计算机而言,这些手写数字是一张张图片,如下所示:
7亿多Linkedln用户的数据被在暗网售卖;Parler网站涉及1000万用户超过60T的数据泄漏;Clubhouse泄露130万条用户记录……近年来Web应用数据泄露案例层出不穷,究其根因,其实是——API不够安全。
笔者在《浅谈如何拟订关键信息基础设施安全保护计划》一文中提到了专门安全管理机构、安全管理制度以及安全保护实施细则,因为篇幅有限,未能展开详细阐述如何组建专门安全管理机构,制修订安全管理制度以及安全保护实施细则应覆盖哪些网络安全活动。笔者计划在接下来的文章中就以上三方面的内容分别进行说明。
每件艺术品都可以通过NFT的形式呈现,不仅保护版权,更可以验证购买艺术品的真实性。在元宇宙加持下的游戏,能够通过NFT记录玩家在游戏内武器、装备、角色等,确保物品交换、交易、获取时的真实性。同时,NFT良好实现了实物的数字资产化,对数字艺术更好地定价与流通。
据凤凰网科技报道,某大型行的人脸识别系统存在漏洞,造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示,远在异地的犯罪分子,7次通过了银行的人脸识别,6次通过活检,一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
合规管理,是指以有效防控合规风险为目的,以企业和员工经营管理行为为对象,开展包括制度制定、风险识别、合规审查、风险应对、责任追究、考核评价、合规培训等有组织、有计划的管理活动。
洞一直是网络安全攻防的焦点,漏洞情报对于企业防范威胁的重要性不言而喻。但面对大量的新增漏洞,应该如何从中筛选出真正有威胁的漏洞,做到快速、有效的判断识别,减少误报率,本期话题就减少漏洞情报误报的相关问题展开讨论。
变更是软件系统进化的推动力,同时也是孕育风险的温床。如果一个系统没有了相应的迭代和变更,那这个系统就会逐渐失去了活性和价值。不过,随着系统进行了变更迭代,软件风险也会慢慢衍生,而规避变更引发的软件风险在质量保障领域是一个较大的挑战。通过对下面典型软件系统架构图分析,我们可提炼出3大类变更维度:
在这个信息技术时代,企业必须应对日益增长的生成和保护大量数据的需求。这就是为什么制定广泛而有效的策略来处理和保护这些数据比以往任何时候都更加重要的原因。数据安全状况管理 (DSPM) 是一种解决方案,可帮助现代组织实施全面的数据安全措施。在本文中,您将了解 DSPM 用例,并了解组织如何利用 DSPN 解决方案来确保数据安全性和数据法规合规性。
当前移动安全中恶意攻击的现状可以归结为四个主要方向:网络安全、数据安全、代码安全、设备安全。
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