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
● 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...如何与现有评估体系融合等问题。...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。
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。 ?
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。
如果收集数据的机构能够通过扭曲数据获得经济利益，那么数据就会被扭曲。例如，我曾经听到过一名市场研究员（一名外部顾问）询问雇佣了他的市场营销人员：“你想要数据说什么？”...你如何问一个问题往往会让接受调查的人按照可预见的方式来回答。我们可以看看一个来自政府的例子，如果一名研究人员询问退休人员“你是否赞成政府援助？”那么你就会得到和“你是否支持联邦医疗保险？”...但是，任何基于“自我选择”的调查结果都必然是虚假数据。例如，如果我在网站上贴出一个类似这样的问题，“我们的客户服务如何？”只有那些得到非常好或者非常糟糕的客户服务体验的人才会参与回答。...即使两组数据看起来步调一致，你也不知道这种一致性是否有意义，除非你很确定地知道一组数据会导致另一组数据。...让我们来看看如何在看一份真实的市场调研报告的时候运用这些规则。昨天，一家名为Millward Brown的公司发布了该公司的“全球100个最流行品牌”榜单。
数据如今已经成为企业最重要的资产之一。企业通常将数据存储在数据库中，因此了解如何保护这些数据至关重要。 本文将介绍从1到10的等级范围内量化数据库的安全级别。...破坏数据库安全的最简单方法之一是窃取凭证。例如，窃取数据库管理员(DBA)用户名和密码将授予攻击者对数据的无限制访问权限。监控登录可以降低这种风险。 大多数数据库允许以最小的开销审计登录和失败的登录。...5.基本的SQL审计(DDL&DML) 等级5适用于定期记录、报告和审查高风险SQL活动的数据库。...6.完整的SQL审计和网络加密 等级6适用于接受全面SQL审计的数据库，其中所有具有潜在风险的SQL活动都会定期记录、报告和审查。 这将转化为审计大量活动，包括查询。...9.主动取证审查 等级9适用于定期进行主动活动审查的数据库。这意味着熟悉数据库活动概况的人员会定期检查活动(例如每月一次)。 取证审查的目的是识别可能未被发现的行为，包括内部滥用和外部攻击。
人工智能的各个部分——例如视频分析、机器学习和深度学习——已经开始利用物联网生态系统生成的大量数据来区分数据中有价值的信息，然后将其转化为洞察力，达到智能预警和辅助决策的作用。...智能分析网关是由TSINGSEE青犀视频研发的智能硬件产品，采用了全新嵌入式多算法框架软件，可支持AI视频智能分析功能，包括人脸识别、车辆检测及识别、烟火识别、物体识别、行为识别、轨迹跟踪等，在视频监控场景中具有重要的应用意义...结合EasyCVR视频融合平台，可以将前端接入的信息资源进行整合与处理、分发等，助力企业构建风险监测预警平台，实现快速感知、实时监测、提前预警、联动处置的智能化监管模式。...其它识别其他行为识别包括：人员睡岗离岗识别、危险行为如：攀爬、摔倒、逗留、可疑徘徊等等识别。...利用AI、物联网、云计算、大数据等技术，可满足基于视频服务的数据感知、智能检测、智能分析、智能告警等需求。感兴趣的用户可以联系我们或前往演示平台测试使用。
二、如何设定规范，识别并解决变更SQL和业务SQL的风险？...用户需要创建一个 SQL 任务并经过审核后，才能执行这类 DDL 操作，从而确保限制高风险 SQL 操作。...流程包括创建临时表，对其进行变更，然后将旧表数据逐步同步至新表，最终通过重命名完成整个 DDL 操作。...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？
2 datafile’D:\student.dbf’ –指定文件路径 3 size 10M –大小 4 autoextend on; –自动增长 表空间已创建。...tablespace animal; –放到animal表空间中 表已创建。...2 default tablespace ANIMAL; –指定表空间 用户已创建。...SQL> insert into system.student values(‘小明’,’18’）; –向student表添加一条数据 已创建 1 行。...SQL> select * from system.student ; –查询student表中的全部数据 NAME AGE ———— ———— 小明 18 SQL
系统底层的重要、核心数据文件时常面临着更新和传输，仅仅依靠防止拷贝数据文件是无法避免事故的发生，也无法快速定位事故原因，更加无法及时恢复灾难。...那么“快速定位事故原因、及时恢复数据文件，将经济损失降至最低”就成为了我们应时刻紧绷的一根弦。...更多风险等着我们 传输文件的方式多种多样，如SCP、SFTP、FTP、RDP（磁盘映射和剪贴板）、zmodem等，如果未能及时做到事前预防、事中控制、事后审计，那后果不堪设想。...可能存在的风险有： 上传恶意文件或木马 窃取数据文件 拖库 有意攻击 无意操作 .........风险最小化 本次危机能及时、顺利处理，得益于前期规范整个运维管理，特别是在文件传输方面进行了严格的管控和审计： 基于权限管理，规范人和服务器之间的关系，做到事前预防； 基于文件传输控制策略，控制哪些人可以传文件
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。...自动驾驶的机器大脑如何工作？...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。...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。
如今，哈姆比的预测已经成为了事实，尤其是随着5G、云计算、云上物联网技术的发展，如何将云上采集的数据变为可加工、可盈利的素材，是企业数字化转型大潮的一个最基本的过程。...国内对大数据分析概念的认知和摸索始于2012年前后，彼时，国内数据的掘金者开始疯狂涌现，像耳熟能详的独立数据分析工具企业友盟、神策数据、诸葛IO、GrowingIO、热云数据、观远数据......都是数据智能赛道早期崛起的见证者和先行者...可想而知数据分析赛道有多拥挤。 抢占赛道的玩家离不开大厂的身影。 最早从数据中掘到金的企业，非亚马逊莫属，长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和获取客户反馈，从而使数据价值最大化。...刨除与大厂竞争之外，数据分析赛道的市场发展本身也属于初期阶段，企业对其虽有认知，但对于如何操作，如何正确使用尚不明确，这也导致掘金者们在走向市场阶段，需要投入大量的精力与财力作市场教育。...相比于单个价值服务，全栈式解决方案的高效更体现在数据实现全链路闭环：前端的UA买量数据与后端的变现数据打通，通过分析后端变现数据，能精准买量人群与素材。
它的内容主要包括： 方法论：确定实施项目风险管理可使用的方法、工具及数据来源。 角色与职责：确定风险管理计划中每项活动的领导、支援与风险管理团队的成员组成，为这些分配人员并澄清其职责。...报告格式：阐述风险登记册的内容和格式，以及所需的任何其他风险报告。界定如何对风险管理过程的成果进行记录、分析沟通。 跟踪：说明如何记录风险活动的各个方面。...图解技术：因果图；系统或过程流程图，显示系统各要素之间如何相互联系，以及因果传导机制；影响图，变量与结果之间的其他关系的图解表示法。 SWOT分析：下文中有详细介绍。...和我们之前规划风险管理中的概率和影响矩阵是一样的，这里会更加完善，并加入优先排序，最后也会更新到识别风险的风险登记册中。 风险数据质量评估：评估有关风险的数据对风险管理的有用程度的一种技术。...它包括检查人们对风险的理解程度，以及风险数据的精确性、质量、可靠性和完整性。
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。
查看事件的重要受影响数据模型和仪表板的示例。来源：synq.io 在本文中，我们将了解如何识别关键业务数据模型和仪表板。您可以将大部分相同的原则应用于对您的业务可能至关重要的其他类型的数据资产。...如何保持关键数据模型定义的更新 围绕标记关键数据模型尽可能实现自动化。...在哪里定义关键性 没有一个合适的地方可以定义关键性，但最常见的做法是在创建数据资产的工具中或在数据目录中（例如 Secoda）。...在创建数据资产的工具中定义关键性 在 dbt 中，您可以将关键性定义与数据模型定义一起保存在 .yml 文件中。...直接在创建数据资产的工具中或使用数据目录定义关键性。 明确您如何处理关键业务资产中的问题，并制定通过设计构建质量的程序。 原文作者：Mikkel Dengsøe 和 Lindsay Murphy
这时，如何识别风险、如何应对风险，尤为重要。 1 系统化风险识别 风险识别的主体，应该包含项目中的团队成员在内的各方干系人，而不只是项目经理。组织中的每个层级都须有意识积极识别，并有效管理风险。...若一个项目经理只依靠正常渠道识别项目风险，这类问题就无法避免。 2.3 如何识别暗礁风险？ 寻常渠道不管用，就要看项目经理的信息网络。...项目执行期间，已识别风险会不断变化，新风险也会产生，你要在每周项目状态同步会议，对风险再评估，并通过 周期性的风险审查，识别新风险。...你都能用调查问卷收集大家意见，有两个典型问题： 对这个版本研发过程的综合评分（迭代方式、工作量、工作压力、团队配合、时间管理等各个方面），反映过程满意度 对这个版本功能设计的满意度，即产品认可度 坚持在多个版本中反复使用，积累数据...这样就能通过各版数据变化，看到团队状态的起伏和健康度走势。 当团队对产品的发展方向疑虑或不认可，或对过程中的管理方式或协作状态不满，要允许团队各抒己见，充分沟通表达。
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...Python中著名的数据分析库Panda Pandas库是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建，也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的，其中Series...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。 ? ?
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 ?
大数据分析有巨大的收益，但也有巨大的潜在风险，可能会导致任何从尴尬到彻底歧视的事情。...这里有什么要注意的 - 以及如何保护自己和员工 正如其支持者近十年来一直在说的那样，大数据可以带来巨大的收益：广告专注于你实际想买的东西，智能型汽车可以帮助您避免碰撞，或者如果碰巧进入救援车，请联系救护车无论如何...她说：“大数据分析加上事物互联网（IoT）数据将会 - 并已经能够识别那些个人甚至不认识自己的个人的健康问题和遗传细节。”...她说：“数据的有效匿名化将很快变得几乎是不可能的，因为相关的个人不能被重新识别。” 除了容易受到破坏之外，IoT设备是用户最多的个人信息的大量数据收集引擎。...传统上，发现歧视的最大问题之一是缺乏数据，“他说。 倡导者普遍认为，国会需要通过CPBR版本，呼吁消费者权利包括： 个人控制个人数据公司收集他们以及如何使用它们。
对如何借助大数据、云计算、智能机器学习等新一代信息技术，完善国家、政府、企业所需要的安全防护能力提出新思路。...因此，如何解决新形势下的信息安全威胁则是企业信息安全保障下一步建设的关键所在。 ?...安恒信息推出的AiLPHA大数据智能安全平台采用国际领先的大数据分析和机器学习技术，可从海量数据中提取关键信息，通过多维度风险评估，采用大数据分析方法关联单点异常行为，发现关键线索从而还原出攻击事件，避免核心信息资产损失...大数据的安全威胁来自于不同的层面， AiLPHA大数据智能分析平台采用了分布式计算和搜索引擎技术对所有数据进行集中存储、检索，通过多台设备建立集群以保证存储空间和计算能力的供应。...而AiLPHA大数据智能分析平台可对用户进行多维度画像，利用多个异常行为模型，结合加权线性回归的方式来发现最可疑的用户。
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