● 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 数据资产识别是风险评估的开始，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。
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 威胁识别在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。
交叉风险识别与计量中，图数据库的应用能够帮助发现以下关键信息：节点之间的关联关系：图数据库可以存储和分析节点之间的关联关系，例如人与人之间的社交关系、公司与公司之间的合作关系等。...通过分析这些关系，可以发现隐藏在数据背后的模式和趋势。关键节点的识别：图数据库可以识别出关键节点，即对整个网络结构具有重要影响力的节点。通过识别关键节点，可以发现潜在的风险点和关键决策点。...群体结构的分析：图数据库可以分析群体结构，即节点之间形成的社区或群组。通过分析群体结构，可以发现不同群体之间的联系和影响，从而识别出风险传递的路径和影响的范围。...风险识别与预测：基于分析结果，识别出潜在的风险点和关键节点，并进行风险评估和预测。可以利用机器学习算法建立模型来预测风险的发生概率。...通过图数据库的应用和分析方法，可以更加全面地理解交叉风险和计量问题，从而有效地进行风险识别和管理。
拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 ▼ 物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。...基于以上背景，拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。 1 电梯故障 影响因素网络 图表1 ?
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
将成为主要内容，“如何建设信息安全综合监控平台，如何强化信息安全风险评估体系”将成为下一步建设的战略重点。...人脸识别是一种1:1或1：N的技术手段，在具体应用场景中，它可以根据已有人脸数据识别并判定某一特殊对象是否与数据库中的是同一人，也可以依据某一个人脸数据，从成千上万人中找出对应的人。...既然要识别，那就意味着有对比数据，这些数据被谁拿走了？是银行？是公安？还是提供人脸识别技术的公司？ 又比如人们上传至网络的各类照片，基于这些照片的人脸数据被谁拿走了？...这类服务是将人脸识别应用放在了明处，而人们更为担心那些不知不觉中发生的人脸识别应用。 ? · 我的人脸数据被用在了哪里？...人脸数据不知不觉间被采集和运用、数据库面临泄露风险、人脸识别技术可靠度存疑……不可否认，“智慧城市”建设是智能时代下的必然，而人脸识别技术作为身份认证重要手段之一，也是建设过程中的重要版图之一，但当数据没有安全保障
二、如何设定规范，识别并解决变更SQL和业务SQL的风险？...如果选择了一个合适的时间点，比如凌晨 1 点执行，那么后台的调度系统会在指定时间执行该 DDL 操作。...2.3.4 图1 - 表结构变更的风险与挑战 具体操作案例： 例如，当检测到某 SQL 任务意图修改列类型，系统会识别出 MySQL 原生 OnlineDDL 功能无法处理，需借助 NineData OnlineDDL...在提交任务，即安全审核阶段，我们将动态识别出 SQL 可能影响的数据行数。...3、SQL 审核过程中，是如何识别出潜在的性能问题或安全风险的？ 4、请问，大批量的数据变更，是否考虑了分批处理和负载均衡？ 5、有没有机制来预防或延迟高峰期执行的 DDL 操作？
如果在电商平台中入驻的商家想要卖出更多的东西就需要电商平台帮住通过push、短信甚至邮件的方式引流，提醒存在潜在购买可能的用户“来来来这家店不错”，通过这种方式的收费其实是空手套白狼，投入产出比巨高那如何寻找到合适的用户推荐给合适的商家呢...，但是数据相对比例真实可信。...；产品同学听了说，这哪里可以，这个老王每次都晚上走，我要把晚上的机票放在上面......一辆车少说也要10万左右吧，这样的风险当时没有任何一家企业可以承受的起的。...，在按照2‰的丢车来算，每天存在的风险车辆是2辆左右，20w的潜在风险 日薪二十万，不，日薪500块，你就可以招一个机器学习的员工，现在行业中滴滴出行也在做租车，从2016年7月至今，1辆车都没有丢失，
而这个过程说到底就两句话: 去哪里找 在哪里下 本文以工科论文为背景撰写, 以查找 "模式识别" 这一关键词为例. 去哪里找 1....把页面滑到底部, 你就会发现新大陆: 维基百科的规范性较强, 几乎每个词条都会附带参考文献和延伸阅读等材料, 找不到合适的中文文献, 这里可以提供....比如我要找模式识别的应用, 直接点击导航的 Uses 关键词, 就不用通篇硬啃了....另一个优点是相关研究点的推荐, 不知道怎么对论文研究点进行挖掘, 可以尝试搜索一下: ---- 去哪里下 说完了去哪里找, 再来说说去哪里下....如果在校一般来说, 大部分学校都会购买常用的文献数据库, 知网一般都会买, 连上学校的教育网即可下载. 如果不在学校, 可以了解一下学校有没有专用的V**, 可以在外网访问文献资源.
例子1：买冰箱 买大家电这种，如果直接去实体店的话，很容易被导购忽悠买一些冤种玩意儿。在网上看销量吧，在网上合适大众（无视了地理、居住环境等条件）的未必合适你。...不想手动除霜，所以肯定买风冷的。 注意噪音问题，买变频的。 能效肯定是要一级的。不然长此以往电费很难顶。 这样基本就把自己的需求明确了，可以在这个框架下去准确的选择合适自己的产品。...例子2：买保险 买保险的人一般都是对于风险考虑比较周全的人。打工人最怕就是一场意外，导致家里积蓄全部花完，还失去工作，分分钟返贫。 那么保险应该选什么种类呢？应该买多少额度呢？...因为配置保险往往是为了抵御风险嘛，所以会根据实际风险情况，来配置合适险种与额度。千万别想把保险当“理财”来玩，保险公司的那帮人比我们精太多太多。...同样，在生活中花钱买东西也是： 分析清楚自己的需求可以买到更合适自己的品类。 了解相关品类的“核心参数”可以避免花冤枉钱。
对于想成立个人网站的人来说，必不可少的就是购买域名和服务器，服务器就只能购买我们国内的服务器，而域名的选择就有很多，那么网站域名哪里买？如果正常来讲一个正规的域名大概需要多少钱呢？...网站域名哪里买 网站域名哪里买？...其实现如今国内网站域名可以交易的地方还是很多的，只要选择那些大型靠谱的网站域名交易平台就可以安心操作，在这里你可以搜寻到各种你想要的域名信息，买卖双方也是完全透明化交易的，不会担心存在任何的交易风险，再加上大平台作为担保...以上就是网站域名哪里买的相关信息，如果我们是个人做网站只图娱乐的话，大可没有必要花那么多钱购买域名，选择免费申请或者买一个性价比高的域名玩玩就可以了。
从上图的识别结果可以看出，没能识别出期待断言的文字，即“已加入我常买”。 如何提高识别率？...Tesseract对于dpi >= 300的图片有更好的识别效果。所以在识别之前将图片调整到合适的尺寸有助于提高识别效果。...可应用到实际业务中 8、选择合适的字体库来识别 如果想识别的内容是英文的话，用英文库识别效果更佳 可应用到实际业务中 总结： 在识别APP内图片里的文字时，可先自动采用尺度化，然后根据实际情形结合二值化...、图片切割、选择合适的字体库识别方法来提高OCR识别率。...（技术问题、时间问题） 6、一些典型的Bug：翻页导致的数据出现的重复问题 7、Monkey一天跑多少事件？跑多长时间?
该银行有大量的历史数据，将申请者分为高、中、低三种风险类型，这样输入列就是申请者的学历、收入、职业等信息，而可预测列就是风险类型。...这样对历史数据进行数据挖掘后，当有新的申请者提交资料，系统就可以判断该申请者风险类型为高、中还是低了。...原来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布。而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的。...对于这个案例，前提事件就是购买汉堡包和购买薯条，要预测的是顾客会不会买可乐，预测结果就是有70%机会会买。我们可以利用贝叶斯原理来进行数据挖掘。...神经网络算法其实就是通过计算机来构造类似于人脑的神经细胞网络（当然该网络无论如何不能跟人脑相比），通过一些训练，能让该网络能识别某一类事物。文字识别、指纹识别等都是应用了神经网络技术的。
该银行有大量的历史数据，将申请者分为高、中、低三种风险类型，这样输入列就是申请者的学历、收入、职业等信息，而可预测列就是风险类型。...这样对历史数据进行数据挖掘后，当有新的申请者提交资料，系统就可以判断该申请者风险类型为高、中还是低了。...原来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布。而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自 己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的。...对于这个案例，前提事件就是购买汉堡包和购买薯条，要预测的是顾客会不会买可乐，预测结果就是有70%机会会买。我们可以利用贝叶斯原理来进行数据挖 掘。...神经网络算法其实就是通过计算机来构造类似于人脑的神经细胞网络（当然该网络无论如何不能跟人脑相比），通过一些训练，能让该网络能识别某一类事物。文字识别、指纹识别等都是应用了神经网络技术的。
- 聊聊网爬 - 我前期写过一些文章关于从网络爬取数据的，同时，在我的系列视频课程里，也有几集专门讲网爬的，包括如何识别数据源和相关参数等基础知识，但基本都仅涉及一些对公众开放的数据，一是这些数据爬取起来相对简单容易...很多朋友也在留言问我一些关于网爬的问题，因为如果能从自己关注的网站自动抓到想要的数据，那的确能给工作带来极大的便利——但是，绝大多数其实是非常困难的或者是存在较大的法律风险（有兴趣的朋友可以随便搜一下，...不要老是看那些python的广告说5分钟爬了别人多少数据，即使剔除法律风险的问题，这对于绝大绝大绝大部分的普通用户来说，是难以实现的，简单原因可以参考《别傻了！...所以，对于这些问题，我一般的回答是： 第一、如果真的觉得这个数据很有价值，很有必要，那么，去“买”吧！ 第二、如果不想买又想拥有，去找一些“专业”的机构或人士帮忙吧！...把自己的时间和精力放在最合适的事情上才是最佳的选择。
一图以敝之，这几个东西关系如下： 用户标签是基础 用数据描述一个用户，有标签和指标两种方式 指标：连续型数据，比如过往3个月消费 标签：分类型数据，比如用户性别、居住地 有了丰富的指标和标签，才能对用户进行描述...用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。 用户分群是方法 用户分群是用户画像运用的方法，即不把用户视为一个整体，而是从用户特征、行为等方面找差异，划分为不同群体。...分群以后，能便于业务更好地识别不同类型的用户，做精细化运营动作。简单的用户分群，可以直接拿用户标签（特别是物理特征）做分类，复杂的分群，则可以用更多数据。用户分层就是一种典型的复杂分群。...很多同学会纠结到底分界线定在哪里合适。...很多同学做分层，就只知道拿历史消费，历史活跃数据。这样是有风险的，因为历史消费高不见得意味着未来消费高，特别是这种历史消费高峰是在促销期，或者买耐用品买出来的。这时候用户是很少有未来消费需求的。
第二十九条要求，开展数据处理活动应当加强风险监测。 第三十条要求，定期对数据处理活动开展风险评估。 第四十五条明确不履行数据安全保护义务对应的惩罚措施，严重时可能会吊销营业执照。...一句话总结一下，要做数据分类分级，并根据分类分级结果采取相当的技术措施。在整个数据处理过程开展风险监测和风险评估。如不履行数据安全保护义务，则会被追究法律责任。...且不说如何在海量数据中，准确识别其中的敏感数据，如果靠人工盘点，就连哪里可能存在数据，都有很大的机率遗漏。如何选择合适的技术工具，保证不会重要数据无遗漏，便极为重要。...图1.png 数据安全中心内置丰富的识别规则，用户通过执行识别任务，识别资产中的敏感数据，并进行分类分级。用户可通过“数据资产地图”，从资产的角度，查看数据分类分级结果。...对应第二十九条关于风险监测的要求，整合了数据安全审计产品，对用户的数据资产进行操作审计、风险监测和告警。
既然是非人性的东西，当然是人工智能最合适。 人工智能浪潮从去年3月持续到现在，深度学习作为一项非常年轻的技术，2016年才有了一个学术上的定义。周围许多语音识别都是用这项技术做的。...实体包括产品类别：外汇、所有的美金计价基金标的：美金，连接风险：汇兑风险。行动：产生警示。 我认为管理取代人类的时间还很早。但是可以想象的是，当你从繁琐的过程脱身，是不是有时间可以做更多的事情。...人天生就有侦测深度规则的能力，而且可以通过多种规则，达到识别的一致性。人可以识别到很多很底层的特征，为什么我们不能从图中找到该买股票的时机点呢，因为这些不是我们人所习惯的。...阿尔法狗和李世石打有什么不同，人下每一个棋子会受到以前教育的制约，比如这个子下这里很烂，或者下在哪里不优雅，下在哪里是好的。但是电脑完全不管这套，电脑只关心我要赢，不管中间过程是什么。...所以深度学习的功能在于怎么样通过优化过程的网络结构，不用算1亿次，就可以知道最好的点在哪里。 这一个是DQN，重点是两个不同的函数，阿尔法狗就是一个标准的DQN。
掘金后市场互联网 分析消费成本结构 作为互联网保险创业者，请允许哥先从数据的角度说一说汽车后市场。既然要创业汽车后市场，那我们必须先搞清楚：汽车后市场的钱，都在哪里？都发生在哪些环节？...机会都在后面：买完车一开出来就得加油——加油的费用；第二年开始每年都要给车买保险——保险的费用；要开车去上班吃烧烤泡妹纸——停车的费用；还要给车做保养——保养的费用。不是还要修车吗？...而包括中国缺乏诚信体系建设等种种因素，把自己的车给别人开，事实上都有非常巨大的隐患和风险：比如法律的风险，如果发生事故把人撞死了，依照中国现行法律，死者家属是可以把车主列为共同被告起诉追究责任的，因为你是车辆的所有人产权人...不仅是洗车，你想想你经常去哪里加油也会明白这个道理。...，要开多少公里，是个安全驾驶的车主还是个到处乱撞的人，于是只能全部定一个价——于是车宝UBI车险就帮助保险公司，帮助车主在他们之间搭建这样一个平台缩短彼此的距离，让好的车主证明自己获得优待，让保险公司识别到更多潜在的风险
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