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3.给定一个整数数组 a,其中1≤a[i]≤sn(n为数组长度),其中有些元素出现两次而其他元素出现一次。找到所有出现两次的元素。你可以不用到任何额外空间并在O(n)时间复杂度内解决这个问题吗? function findRepeat2Element (arr: number [ ]) i // TODO: }
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总第246篇 2018年 第38篇 背景 近年来,数据安全形势越发严峻,各种数据安全事件层出不穷。在当前形势下,互联网公司也基本达成了一个共识:虽然无法完全阻止攻击,但底线是敏感数据不能泄漏。也即是说,服务器可以被挂马,但敏感数据不能被拖走。服务器对于互联网公司来说,是可以接受的损失,但敏感数据泄漏,则会对公司产生重大声誉、经济影响。 在互联网公司的数据安全领域,无论是传统理论提出的数据安全生命周期,还是安全厂商提供的解决方案,都面临着落地困难的问题。其核心点在于对海量数据、复杂应用环境下的可操作性不佳。
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在黑客攻击中,信息收集是进行攻击的第一步,也是至关重要的一步。信息泄露发生的途径有很多,攻击者可以根据接口返回信息,分析前端代码,分析页面文件信息、甚至是开发人员或用户在第三方网站上的资料托管,都能进行有效的信息收集。作为开发人员,我们应该了解常见信息泄露风险点并谨慎规避。
数据脱敏(Data Masking),又称数据混淆、数据漂白、数据去隐私化。用虚假的数据掩饰真实数据,以达到防止数据泄漏的目的。
实际工作中总会发生数据误删除的场景,在没有备份情况下,如何快速恢复误删数据就显得非常重要。
观看了上一节的基础环境和django概念后,本节就来实际看一下项目的各个文件和代码作用吧,大佬请无视。本节主要是进行大致讲解,具体文件作用之后文章会土话细说。
在数据流动、共享、交换成为趋势的今天,数据脱敏已经成为实现敏感数据保护的重要手段之一。数据脱敏产品也逐步被金融、政府、企业等行业客户广泛使用。
在数据经济时代数据要素已经成为了企业重要资产,对于企业不同的业务部门来说,每时每刻不在通过共享数据方式进行业务协作。一些企业会将大量的敏感客户数据、订单数据拷贝到开发、测试、数据分析环境,但并没有采取任何对数据脱敏的措施。这将面临重大的监管及数据泄露风险。为了保证数据在企业内外部依法依规使用,需要相应的数据脱敏技术来实现对敏感数据的保护。
在银行企业生产数据库中,储存着大量的敏感信息,例如储户个人身份信息、手机号码、身份证、银行账户信息、资金信息等,这些数据,在银行业很多工作场景中都会得到使用,例如,业务分析、开发测试、审计监管,甚至是一些外包业务等方面,使用的都是真实的业务数据和信息。如果这些数据发生泄露、损坏,不仅会给银行企业带来经济上的损失,更重要的是会大大影响用户对于银行的信任度。
最近连着几天晚上在家总是接到一些奇奇怪怪的电话,“哥,你是 xxx 吧,我们这里是 xxx 高端男士私人会所...”,握草,我先是一愣,然后狠狠的骂了回去。一脸傲娇的转过头,面带微笑稍显谄媚:老婆你听我说,我真的啥也没干,你要相信我!
在大数据产业迅速发展的过程当中,给我们带来了极大的便利,也发生着大量的数据泄露事件。从2013年开始,大量数据从政府机构、医疗保险公司以及很多知名互联网公司等渠道泄露而出,对国家安全和个人生命财产造成了严重威胁。因此,政企一方面要促进数据的共享和价值挖掘,同时更要保护这些数据的安全性,即不被泄露和滥用。可究竟该如何进行保护?在基于数据安全常规的访问控制、行为分析、加密等传统防护措施外,针对需要频繁流转的大数据,还需要对有权限访问数据的人以及其所能访问到的敏感数据进行处理——数据脱敏,或许就是答案。
在数字化时代,数据的价值日益凸显,然而,保护用户隐私成为了至关重要的任务。本文将深入探讨数据脱敏的概念、法律依据、脱敏技术,以及在业务中的应用场景。
rpamis-security (opens new window)1.0.0是一个基于Mybatis插件开发的安全组件,旨在提供更优于市面上组件的脱敏、加解密落库等企业数据安全解决方案。组件提供注解式编程方式,开发者只需要对需要处理的字段或方法加上对应注解,无需关心安全相关需求,由组件全自动完成脱敏、加解密等功能
在我们书写代码的时候,会书写许多日志代码,但是有些敏感数据是需要进行安全脱敏处理的。 对于日志脱敏的方式有很多,常见的有①使用conversionRule标签,继承MessageConverter②书写一个脱敏工具类,在打印日志的时候对特定特字段进行脱敏返回。 两种方式各有优缺点: 第一种方式需要修改代码,不符合开闭原则。 第二种方式,需要在日志方法的参数进行脱敏,对原生日志有入侵行为。 自定义脱敏组件(slf4j+logback) 一个项目在书写了很多打印日志的代码,但是后面有了脱敏需求,如果我们去手动改
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
如前文《静态脱敏典型应用场景分析——开发测试、数据共享、科学研究》所说,当前数据脱敏产品主要包括静态脱敏、动态脱敏产品两类。由于两者使用场景不同,关键技术有所差异。
前几天数据君的朋友圈,已经被#秋天的第一杯奶茶#刷屏了。 这个梗指的是9月22日秋分后,在意你的人给你发一个红包(一般是52元)或买一杯温暖的奶茶,就能让你在这个萧瑟的秋天喝上第一杯奶茶,感受到来自Ta的温暖。 那么问题来了,你喝到了吗 没有没关系,秋天第一杯奶茶没喝到,可以来接收秋天第一份安心,情场不得意,在职场补回来,让你的数据100%加密不可逆,再牛的黑客来了也破解不了,从此工作更顺心。 鹅厂数据库智能管家DBbrain推出安全自治功能,鹅厂出品,必属精品,从此,鹅们数据库自带360°安
在这样的背景下,全球掀起了监管不断强化的数据安全的立法热潮。欧盟的GeneralData Protection Regulation (GDPR);美国的CaliforniaConsumer Privacy Act(CCPA);我国已实施的基础性法规《网络安全法》,其中一个章节单独对个人信息与数据安全给出了诸多原则性的规定与约束,且两部专门的法律《数据安全法》、《个人信息保护法》在加快立法与制定中。(《浅析数据安全与隐私保护之法规》)
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基于SQL语句的数据脱敏,需要依赖相应的数据库函数。 如下,以MySQL数据库为例,在查询数据的时候通过函数concat(),left()和right()实现脱敏处理。
在一些常见的业务场景中可能涉及到用户的手机号,银行卡号等敏感数据,对于这部分的数据经常需要进行数据脱敏处理,就是将此部分数据隐私化,防止数据泄露。但是在生产环境中,数据一般都是实时的,且在进行脱敏操作时不能影响正常的业务使用。
在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏,在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候,那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏,本文档介绍如何在Ranger中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。
安华金和技术副总裁杨海峰:金融行业数据实时共享场景下的动态脱敏技术
在日常开发中,身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。否则容易造成个人隐私泄露,客户资料泄露,给不法分子可乘之机。但是数据脱敏不是把敏感信息隐藏起来,而是看起来像真的一样,实际上不能是真的。我以前的公司就因为不重视脱敏,一名员工在离职的时候通过后台的导出功能导出了核心的客户资料卖给了竞品,给公司造成了重大的损失。当然这里有数据管理的原因,但是脱敏仍旧是不可忽略的一环,脱敏可以从一定程度上保证数据的合规使用。下面就是一份经过脱敏的数据:
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,里边会涉及到各种好玩的技术,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 本文地址:https://blog.csdn.net/qq_40885085 在我们写代码的时候,会书写许多日志代码,但是有些敏感数据是需要进行安全脱敏处理的。 对于日志脱敏的方式有很多,常见的有①使用conversionRule标签,继承MessageConverter②
企业数据安全一直是项目中需要重点关注的问题,自2021年《中华人民共和国数据安全法》发布以来,绝大多数大型企业都展开了自身项目的安全审查和整改,对于敏感数据要求加密存储、并支持脱敏显示,这样的述求在企业中日渐增多。
本系统能自动运行数据扫描任务,先从数据源中获取少量的样本数据,再与系统内置的敏感数据指纹特征进行比对,快速识别敏感数据类型,并记录敏感数据的存放位置。
通常接口返回值中的一些敏感数据也是要脱敏的,比如身份证号、手机号码、地址.....通常的手段就是用*隐藏一部分数据,当然也可以根据自己需求定制。
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