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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。
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“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 明特量化 的产品投递 1、产品名称 智能量子引擎 2、所属分类 金融科技·风控、征信、反欺诈、智能定价、...定量引擎（Underwriting Cloud）：自主研发的定量引擎已获专利认证，其通过线上画像识别、数据建模和精准分析为主，反欺诈模型为辅的多重风控体系，从而实现毫秒风险核定。...6、产品优势 创新：科技赋能金融，用大数据智能化加速器针对多元化数据进行分析及搜索，从而提升风险控制能力。 稳定：7X24小时机器自主学习，实时迭代更新确保系统稳定运行。...”在互联网金融风险控制和反欺诈领域广泛好评，获得业内一致认可。...明特量化充分利用人工智能技术助力智能量子引擎系统的自主学习、迭代，全力推动和促进全球化普惠金融的蓬勃发展，承担起技术先行，赋能新金融的社会责任。
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