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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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USB设备无法识别怎么怎么数据恢复

usb接口设备在我们生活中非常普遍,比如我们常见的USB鼠标,usb键盘,usb音箱,U盘等等,但使用usb设备也会伴随着各种各样的问题发生,如常见的usb无法识别,将usb设备接入电脑,电脑无法识别usb...设备或者提示有“无法识别的usb设备”,那么提示无法识别usb设备怎么办呢?...根据上述原因确认了问题,并能够顺利在电脑中读取到U盘,但是由于故障所造成的重要文件丢失该怎么办呢? 如何找回USB故障所造成的文件丢失? 1、打开比特数据恢复工具,在主界面点击相应的恢复模式。...注意事项:使用数据恢复工具是请注意选择合适自己使用的,不能一味盲目的使用多个工具进行多次重复操作;尽量避免在数据丢失后进行硬盘的读写操作;数据恢复并不能保证能100%完全恢复,所以,对于一些重要的文件还是要进行备份...,网络上有很多云网盘,可以选择自己喜欢的网盘,对重要文件进行备份,以防万一,常做备份,数据丢失也不用担心。

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图片文字识别怎么操作?图片文字识别怎么传出文件?

,相信大家平时办公或者学习的时候多少都是接触过的,那么图片文字识别怎么操作?...图片文字识别怎么传出文件?下面小编就为大家带来详细介绍一下。 image.png 图片文字识别怎么操作?...图片文字识别怎么传出文件?...图片文字识别是需要将图片上面的文字识别出来的,有些图片中的文字数量比较大所以会整合在一个文件上面,比如平时使用的文档或者Word等等,大家使用图片文字识别工具将图片中的文字识别出来,然后直接点击导出按钮就可以得到包含文字的文件了...关于图片文字识别的文章内容今天就介绍到这里,相信大家对于图片文字识别已经有所了解了,图片文字识别的使用还是很简单的,大家如果有需求的话可以选择一些好用的工具,下载安装就可以直接使用了。

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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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【信管10.2】规划识别风险及定性分析

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。...识别风险 识别风险指的是确定哪些风险会影响项目,将其特性记载成文。识别风险过程是风险分析和跟踪的基础。...识别风险的内容包括: 识别并确定项目有哪些潜在的风险 识别引起这些风险的主要因素 识别项目风险可能引起的后果 在进行风险识别的时候,要注意识别风险的全员性、系统性、动态性、信息依赖性以及综合性这些特性。...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风险登记册中。 风险数据质量评估:评估有关风险数据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。

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数据库在资债管理和流动性风险管理以及交叉风险识别与计量中的应用

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。

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租房大数据:你不仅买不起房,未来也不起了

据链家发布的数据,北京现在有35%的人租房住。按照北京常住人口2100万计算,当前北京大约有735万人在租房。纽约、中国香港、巴黎这样的国际型城市,都是超过一半的人租房住,纽约租房人群大概占60%。...问题是,来的房子,能否成为幸福生活的一个选项?面对不断上涨的房租,北漂一族是否还得起?他们来的究竟是怎样一种生活?90度地产推出的北京租房大数据报告,或许可以揭示出一些真相。 ?...图2-北京热点租房区域TOP10 据滴滴出行大数据统计,北京地区上班族平均通勤时间为54分钟,成为华北地区“上班路最长最耗时”的城市。...而艾普大数据分析结果显示,由于租住地更偏远,北京租房一族的平均通勤时间达61分钟,很明显在路上花的时间更多一些。 需要说明的是,本次报告仅针对北京区域分析,不包括环京区域。...我们在此前的大数据报告《超炫潮汐图告诉你:环京北漂聚居在哪里》中已经做过分析,这里不再赘述。 ?

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加固失败,提示安全风险怎么解决?

一、问题描述: 1.1 情况一 在乐固官网加固时,提示加固失败,失败原因为存在安全风险,如下图所示。...,因为有安全风险的软件,上架到应用市场也是会被拒绝; 遇到这种情况,先检查下自身的app有没有恶意行为,或者集成了哪些三方库,这些三方库可能含有病毒广告等。...三、解决方案步骤: 3.1 查看具体报毒原因 在控制台页面可以查看安全风险情况:https://console.cloud.tencent.com/ms/scan/,点击免费测评,上传你的应用 QQ截图...20180523173618.png 在安全风险详情中,注意是:病毒/风险检测 出现问题才会提示加固失败。...如果申诉通过了还是提示风险导致加固失败,提供apk通过工单提单给移动安全。工单地址 工单需要提交的信息:出现安全风险的apk和申诉通过后的邮件截图。

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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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干货 | 人脸识别技术的风险及应对方案

从运用形式看,随着大数据不断发展,可存储的数据规模也不断增长,可以更好地为人脸识别提供载体,人脸识别与大数据技术的深度融合是不可避免的一个趋势。...从运用领域来看,随着技术成熟和法律规范化,人脸识别技术将在生活各方面得到爆炸式增长。 第二部分:人脸识别风险与挑战 人脸识别应用过程中产生的风险可以分为技术风险和法律风险两类。...技术风险,指恶意攻击或人脸识别系统技术不完善所带来的风险。 法律风险,指人脸识别技术在应用过程中可能出现的侵犯财产权利和人身权利的风险。...数据保护系统的技术缺陷:比如数据系统不完备,导致数据泄露等风险。...二、人脸识别的法律风险分析 当前,对于人脸识别法律风险的研究,主要集中隐私权侵犯与数据滥用和法律缺失导致权责认定困难两个方面。

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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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人脸识别到底怎么

接上图--大数据反馈vip会员行为,帮助用户选择 ?...图10 大数据反馈vip会员行为 11.商场流量统计 通过摄像头捕捉人脸,调用后台判断是否是真人头像,然后捕获人流量,根据底库人脸,还能计算反客量等。...大家都玩过扫一扫,其实有了人脸识别以后,我们的脸就是一张二维码。 ? 图12 扫一扫人脸识别 13....总结: 人脸识别应用很广泛,除了上面列举的以外,其实还有很多方面等着人们去挖掘,除了人脸识别自身的功能应用外。其实人脸识别在结合大数据背景下,发挥的功效作用更大。我们的脸其实就是一张二维码。...从技术角度来看,人脸就是一个可识别的URL地址,刷脸就是调用后台接口传用户名和密码- -。接下来你能提供什么的样的信息和服务,就看你的数据量有多大了。 ?

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