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【深度学习不是犯罪】欧盟祭出最严数据保护法:专家解读 GDPR

欧洲“史上最严”的数据保护条例今天实施,其中提及了对算法的可解释性。华盛顿大学计算机科学教授Pedro Domingos曾发推特说,条例会让深度学习成为违法行为。但实际上并非如此。 ? 今天,欧洲“史上最严”的数据保护条例——通用数据保护条例(The EU General Data Protection Regulation,GDPR)生效。 GDPR有多严格? 在今年初,华盛顿大学人工智能专家Pedro Domingos教授的发推特:GDPR要求算法有可解释性,这让深度学习成了违法行为! ? 当时这条推特就引起了恐慌,引发各种律师出来进行解读。 “我们需要适当的保护措施来确保正在做出的关于我们的决定实际上是公正和准确的。” 应对“史上最严”条例,企业应关注9大要点 之所以被称为“史上最严”数据保护条例,因为GDPR规定,对违规收集个人信息、没有保障数据安全的互联网公司,最高可罚款2000万欧元或全球营业额的4%(以较高者为准

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产业安全专家谈丨政务上云,如何做好数据安全保护

数据、云计算的加持下,数字政务将迎来哪些新的安全“拦路虎”?密码技术的应用在其中起到怎样的重要作用? 腾讯安全联合雷锋网、云+社区打造的「产业安全专家谈」第三期来了! 李滨不仅是中国首位获得CCSP认证的安全专家,更是一个多面手,在云安全、数据安全、操作系统内核和SOC安全、区块链、安全管理、应急响应等领域都拥有丰富的管理经验和专业技术。 另外像在云上面,由于大家数据互通和共享,更多的用大数据去进行的分析和处理,所以对于数据和隐私的保护会更重要。 2 数字政务系统的搭建和管理存在哪些问题,腾讯安全提出了怎样的解决方案? 按照等级保护标准,将信息系统的安全等级一共分为5个级别,每一个级别都包括几十至数百项保护要求,以此来评定政务系统在各个方面的安全是否达到要求。 最终助力企业构建服务、指挥、防护一体化数据安全综合治理体系。 【产业安全专家谈】往期精彩内容推荐: 零售电商如何做好营销风控? “等保"大考最后10天冲刺,企业该如何准备?

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    如何保护混合云安全:IT专家需要知道的内容

    对于企业来说,将其数据和软件平台迁移到云端并不是一个非此即彼的主张。一些企业的IT部门正在探索和学习运行内部私有云和第三方公共云服务的组合。 混合云在为技术员提供便利性和适应性的同时带来了一些成本:安全团队必须保护企业数据,并且在许多情况下,必须保护多个环境中的专有进程。 Voodoo Security公司首席顾问Dave Shackleford和SANS公司分析师决定在SANS白皮书“保护混合云:传统工具vs.新工具和策略”中解决这些问题。 “关于如何构建监控工具的考虑因素包括网络带宽、专用连接以及数据汇总/分析方法。” “这将使他们有机会充分保护所涉及的数据,并在公共云环境中寻找同等的安全功能。”

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    开源也要有备胎!安卓遭禁GitHub会闭源?专家:无需恐慌但要警醒

    专家解读:无需恐慌,但要警醒了! 开源软件也要遭禁?专家:无需恐慌。 昨日,安卓遭禁的新闻引发轩然大波。随后,开源中国在其博客中指出:Apache 许可证分发的软件也受美国出口管制。 尽管这个平台目前是开源的,但是随着时间的推移,人工智能变得越来越强大,这个系统会变得极端复杂到失去透明性,而且会很可怕的变成全世界数据,计算,硬件,编译器等的标准制定者。 专家解读:不必过度恐慌 开源项目是否受美国出口管制?是否有可能全线“闭源“? 近年来,高通收购案、Facebook“数据门”、去年的中兴事件、今年的华为事件,都可以看到,科技界并不是完全自由开放的,背后也同样有各个国家政府或是商业集团的意志。

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    如何保护银行业数据安全?七位专家“把脉”支招 | 安全思享会

    来自各公司、各领域的七位安全专家围绕当前银行业数据安全的前沿技术与热点问题展开讨论,共同探讨变革时代下银行业数字化转型中信息安全建设的新思路。 随着国家对数据安全的重视度加强,保护银行客户信息的安全,防止信息被泄露和盗用,需要政府有关部门、银行及金融机构、安全机构和公司乃至用户等共同努力,形成信息数据保护的良好生态和强大合力。 启明星辰信息安全技术有限公司金融行业本部首席专家姚卓在分享上介绍到,目前在监管层面存有数据治理与监管评级等问题;而在业务发展中,信息系统逐步呈现业务数据化和数据业务化趋势;从攻击手段来看,攻击组织呈现团队化 微信图片_20200518104959.jpg 腾讯数据安全专家王刚以数据全生命周期保护为切入点,建议针对性地在数据全生命周期每个阶段提供保护,帮助银行克服数据安全防护的关键难点,助力银行快速构建数据安全防线 围绕数据全生命周期保护,他建议转向以数据为中心构建防护策略,并遵循数据流动的方向,构建基于全生命周期的安全防护。

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    安全演练——让你的数据中心有备无患

    临近年关,数据中心“安全”也变得热门了起来。数据中心的人身、物理及信息安全有千头万绪。今天,我们来讲讲安全演练。此外,腾讯数据中心微信公众号将推出一系列以“数据中心安全”为主题的文章,敬请关注。 演练是保障数据中心安全运营举足轻重的一部分。通过演练,可提高运维人员的应急响应能力,也可对应急预案本身进行检验,发现其不足之处以便进一步完善。 1基础设施安全演练目的:针对数据中心可能发生的基础设施故障,以及可能对数据中心运营造成灾难性影响的各种异常情况,检验现场值班同事快速响应、处理故障的能力。 图4 消防演练2人员安全应急演练1制定应急预案腾讯数据中心输出针对腾讯数据中心安全应急预案十余个,做到“没事不惹事,来事不怕事”。? 、劳动保护的法规和规定,协助数经做好安全生产管理工作;定期组织安全检查工作,并定期输出总结报告等。?

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    数据安全与隐私保护

    数据保护就是针对这个情报采取的保护措施,确保自身的情报不被泄漏。但随着数据技术的发展,保密工作越来越难,数据安全包括个人隐私问题也是一个非常具有争议的话题。 有些网站比较重视保护个人隐私,会自动删除上传照片的EXIF信息,大数网站只会对照片进行压缩处理,这就容易导致个人信息泄漏。 为了更好地保护数据安全,使数据不被非法分子所利用从而对个人安全、公司安全和社会安全造成威胁,国家需要制定相关的法律法规去约束。 监控软件能够起到看门锁的作用,软件越复杂,相当于安装的锁具越高级,对开锁技能的要求也会越高,从而对数据保护将更加有效。 目前好多公司的电脑都安装有多个监控软件,通过多道锁的保护,减少数据被非授权传播的几率,即使公司的电脑丢失了,也有一定的保障作用。

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    小型企业数据保护

    随着互联网成为一场大规模的革命,几乎每笔交易都是从金融到签署在线合同,保护机密信息变得非常重要。 网络犯罪给企业带来了数百万美元的损失 众所周知,大公司实施严格的数据安全策略。 恶意或犯罪攻击是数据泄露的主要原因,也是最昂贵的。这些公司不会投资于完全保护自己,最终容易受到攻击。 解决方案:首先制定基本数据安全计划,该计划不仅包括数据保护,还包括违规情况下的行动计划。 修补所有系统并对网络进行分段,保护浏览器,强制数据加密并使用电子邮件加密解决方案来保护您的数据。 制定一项确保及时删除旧数据或不必要数据的政策非常重要。限制社交网络平台也是保护公司数据的关键步骤。 3、缺乏数据备份系统 62%的小型企业未能定期备份数据。 已知WiFi网络允许拦截数据,避免使用不受保护的WiFi网络并且如果可能的话在公司墙内应用LAN。

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    数据安全保护思考

    数据安全保护思考 随着大数据时代的来临,企业数据开始激增,各种数据在云端、移动设备、关系型数据库、大数据库平台、pc端、采集器端等多个位置分散。对数据安全来说,挑战也更大了。 2、 准确性:在混沌的组织结构、超级复杂且不断变化的系统里,要想实现数据安全的保护,其中一个重点是准确性的考虑。 还要多说一句,一个有理想的安全人员,不会止步于基础的保护能力,需要从不同项目中的经验提炼出更多价值和方法。任何数据保护方法,最后都应形成安全能力组件,为整体能力提供基础服务。 蓝色都是眼下炙手可热的技术,包括数据分类和flow mapping,数据隐私管理、数据主体权利管理、数据访问治理、大数据加密、令牌化技术、云数据保护。 设计和实施阶段,对数据保护,一定是从高敏感数据开始的。

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    数据时代来临 数据专家紧缺

    《华尔街日报》11月11日报导说,“大数据”(BigData)时代来临,公司急需的数据家不仅需要拥有工程知识和商业能力,还需对数据有敏锐的感觉,这样他们才能胜任分析和处理“大数据”公司提供的各项数据和信息 他们需要数据家来解开深藏在公司数据中的商业信息和价值。 尽管企业和大学都在努力培养数据人才,但是也有专家认为数据分析还是需要依赖软件,没有必要花费大力气培养这么多的专业人士,企业不用如此“小题大做”。 拉帕先生不赞同这样的说法。 背景资料——“大数据” 互联网、社交网站、电子商务等新一代技术的广泛应用催生了“大数据”。“大数据”(BigData)指巨量数据的集合。大数据具有多样化和海量的特点,而且无法用常规软件工具分析。 但是释放这样能量,需要严谨的数据家富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境。(来源:中国大数据网)

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    管理云数据专家提示

    卡罗林纳斯医疗保健系统(CHS)首次采用云服务,它促使人们认真考虑其医疗保健系统如何保护和管理其数据保护数据 Burbank说,管理云端的数据不同于在内部部署数据中心管理数据,特别是在处理敏感数据(例如客户信息)时。当另一个实体控制个人信息时,她建议使用PCI数据安全标准和令牌化密钥。 Forrester的高级分析师Heidi Shey对Burbank的看法表示认同,即安全令牌是保护数据的一种方式,但她表示组织应该规定谁掌握这些数据。 “如果企业有来自特定国家或地区的客户数据...就将受到一般数据保护条例的限制,但特定国家可能有自己的数据入驻要求,他们希望企业将数据保留其境内。”她说。 Global Data Strategy公司的Burbank认为:“企业需要知道数据在何处存在数据,因为不同国家的法律是不同的。欧洲有关如何保护个人客户信息的规定比美国更严格。”

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    有备无患——数据中心基础设施备品备件管理

    大量的新技术和新模式推动着数据中心基础设施架构和体系的高歌猛进,而基础设施运营的实力提升则相对缓慢,腾讯数据中心一直关注数据中心基础设施运营管理的优化和提升,整理成此文,供君参考。 图1 数据中心备品备件管理现状对比 2 数据中心基础设施常用备品备件 备品、备件作为故障抢修的重要物资,需要保证高可用性(即取即用)。 基础设施是数据中心的重要基础平台,而数据中心基础设施备品备件可用是应急抢修的保障前提,因此我们需要建立完善的备品备件管理机制。 图2 备品备件存放环境 4 结语 在这个风起云涌的时代,数据中心腾云而上,从幕后走向了前台。随着数据中心新技术和设备的普及,数据中心精细化运营的软实力必将成为“云”的核心竞争力之一。 版权声明:本文为腾讯数据中心原创,欢迎转载,转载需注明出处并保持原文(包括标题、导语、正文、图片、数据以及文尾的二维码等全部内容)完整。

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    数据人面试指南 | 准备好这几点做到有备无患!

    (点击回顾上期内容) 数据人面试指南 | 求职面试这三个问题是关键 今天我们继续请来CDA数据分析师的就业老师,跟大家进一步聊一聊: 面试时,面试官看重哪些方面; 个人应该如何展现自己的能力; 以及常见的数据分析工作流程都有哪些 Q1: 面试数据分析岗位,面试官都关注哪些关键因素? 首先会看求职者是否具备数据分析相关项目经验,能够熟练操作哪些常见数据分析工具。 其次,是否对数据敏感敏感,是否拥有较强的多重逻辑思考能力。 首先是业务能力:熟悉行业及周边的业务知识; 其次是管理经验:一定要熟练企业管理和数据应用结合; 最关键的是数据分析能力:要精通数据分析原理及相关的方法; 在综合能力方面展示时,需要强调较强沟通能力及项目管理能力 除了面试,这里我们再看一看,日常的数据分析工作流程包括哪些: 第一步、数据整理:需求确认、数据获取、清洗、转换、集成; 第二步、数据建模:构建数据模型,完成算法设计; 第三步、数据分析:挖掘数据的商业价值并分析 ; 第四步、数据可视化:对数据分析结果进行可视化展示; 第五步、报告撰写:撰写数据分析报告。

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    Docker数据容器保护方式利弊

    在深入研究Docker数据保护这个问题之前,弄清楚Docker镜像和Docker数据容器之前的差异是十分必要的。一个Docker镜像包括一或多个应用程序的操作系统。 Docker数据容器保护机制目前十分简单,不像VM数据保护机制那么复杂成熟。 这种保护机制与VMware vSphere存储接口数据保护、Microsoft Hyper-V Volume卷影复制服务或内核VM快照API不同。这就使得Docker容器保护机制更具有挑战性。 尽管这看起来是一个很繁琐的过程,但这是保证Docker数据容器保护方式的关键。 他们更喜欢独立、第三方支持的Docker数据保护方式。

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    备份恢复与同步(数据搬运专家

    码神工具跨库数据同步 把数据从一个库同步到另一个库,以下视频从MySql库同步数据到SQLite库,包括创建数据表。 数据备份文件为NET类型的中性文件,与数据库类型及版本无关,可以恢复到其它任意类型数据库。数据备份文件头部记录字段名及字段类型,之后的数据逐行存储。 由于备份文件是数据库无关的中性文件,因此目标数据库可以是不同于备份库的其它数据库类型。 备份时仅记录基础数据类型,因此个别特殊类型字段可能恢复失败。 由于同步过程中转为数据库无关的DbTable中性数据集,因此目标库可以是不同于源库的其它数据库类型。 支持同步所有基础数据类型,特殊数据类型有可能同步失败。 ,读取性能很高,数据同步的瓶颈一般在于写入数据库。

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    Gartner: 迎接大数据数据专家的定位

    中国商业分析管理者如何准备迎接大数据数据专家的定位,Gartner给出以下一些建议: 商业分析管理者应具备一系列大数据相关的知识,包括:最佳实践(Best Practices),架构(Frameworks 商业分析管理者们则充当解答大数据基本问题的专家,如:大数据的定义、规模和覆盖范围、应用案例和技术限制,以及最佳收益所需的产品类型、成熟度和企业准备程度、所需流程和架构调整。 采用跨学科研究方法,引入服务提供商外部技能,填补技术断层 我们所交流过的大部分商业智能管理者对数据专家这一角色闻所未闻,并且对数据专家的职责或职能没有一个清楚的认识。 为了充分利用大数据和其他先进的分析手段,数据专家通过挖掘可转化为商业价值的数据模式来提供至关重要的业务支持。如果没有数据专家,成功实施大数据计划的机会或进行先进的分析统计将变得非常艰难。 该团队应包含商业用户、外部顾问以及积极的具备学习大数据实践潜力和义务的内部IT专家

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    美国26年风投经验专家Mark Gorenberg:数据权限是所有AI初创公司最有利的IP保护 | 观点

    软件专利为这方面的原创产品提供了一定的保护,但是雷同产品之争仍然很激烈。 不过,值得注意的是,没有数据的软件本质上就是商品。 随着人工智能的发展,AI和数据的支持显得越来越重要。 人工智能的具体应用过程需要公司不间断的获取数据,然后对数据进行清理、设置标签、查询和分析,以实现预测功能等。因而如今很多创业公司在已有的数据基础上尝试获取更多的数据权限和资源。 一开始就用好数据,进入良性循环 对于AI类初创企业,在最初与客户谈判数据权限方面问题时应当抢占先机,抛出反馈循环带来的数据需求问题,利用其价值来要求尽可能多的数据权限。 所以交易开始前,初创公司需明确表明,他们的兴趣在于从数据数据流中学习(如用户参与度、交互数据、元数据数据流量信息等),而不是聚合客户的数据,然后将其转售给第三方。 数据使科技公司在历史上第一次有机会建立强大的保护,防止传统的老牌企业和新兴的模仿者超越自身,并且这样的保护能力也远远超出了传统的知识产权战略所能提供的保护

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