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数据安全隐私保护

安全隐私.jpg 数据安全自古有之,并不是一个全新的概念。冷兵器时代的战争就非常关注情报,通过情报可以了解竞争对手的强项和弱项,从而制定制敌的方法和手段。 而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。 1.2 数据安全管理靠机制 数据安全问题将会是未来长期困扰着大数据行业的话题,而且围绕数据所有权的争论也将持续。 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。

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咖论安全 隐私计算护航数据安全需同时关注科技伦理

2021年,金融数据安全相关新法律法规相继出台,而当前数字金融发展最重要的资产之一是数据,金融机构数字化转型也需要挖掘数据价值,如何在安全合规的尺度内实现创新稳健发展,行业如何应对? 同盾科技合伙人、副总裁陈文 与会嘉宾提出,新法出台后金融数据合规应用或面临三挑战,但不可误读法律,新法的要求是保护与利用并重。 据陈文介绍,今年被市场认为是隐私计算的元年,隐私计算能够保证满足数据隐私安全的基础上,实现数据价值和知识的流动与共享,实现“数据可用不可见”“数据不动模型动”。 陈文表示,目前相当一部分具备验证性的隐私计算技术已落地使用。“同盾近期也基于知识联邦技术给国内一家电网企业,在数据安全治理应用层面做了较好的提升。 项目不仅打通了电网企业与银行数据安全共享,还在保护数据隐私的基础上分析各家企业的电力使用状况,为中小微企业提供信用判断数据支撑,帮助银行更深入地做好中小微企业的信用风险量化评估,提供更及时更精准的分析与决策

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    隐私数据隐私AI框架中的安全流动

    隐私 AI 系统存在的目的就是赋能 AI,使得各种 AI场景下对用户隐私数据的使用都是安全的。 下面我们就结合具体案例看的看下在 Rosetta中隐私数据是如何得到安全保护的。 案例 Alice,Bob和 Charley三人最近需要在他们的 AI系统中引入对数据隐私保护能力。 他们很重视安全性,所以他们想通过一个简单的例子 —— 乘法(multiply),来验证下隐私 AI 框架是否真正做到了隐私安全隐私数据的输入 隐私计算问题,首先要解决的是隐私数据的输入。 小结 安全性是隐私 AI框架的根本,在本篇文章中,我们结合隐私数据输入的处理和密文上乘法的实现,介绍了“随机数” 形式的密文是如何在多方之间流动,同时“神奇”的仍能保证计算逻辑的正确性的。

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    物联网隐私数据保护、信息安全

    据了解,隐私数据保护与信息安全是紧密相连的领域,尽管可能存在重叠的要求。本文件提供了物联网隐私数据保护和安全、可能的选择和影响的挑战和目标的观点。 例如,考虑到智能电网/电表的情况;电表可以由攻击者远程编程,这可能会导致停电,而且很难或不可能恢复家庭供电;这意味着某些功能可能会影响电网的可用性。 –应在设计阶段系统地解决信息安全隐私数据保护问题。 根据这些原则,应考虑以下选择: 隐私数据保护和信息安全风险管理–只有在进行良好的隐私数据保护和信息安全风险管理的情况下,才能确定适当和相关的技术保障措施。 (研究)设计隐私和默认隐私–通常不是技术本身增加了隐私数据保护和安全风险,而是技术的开发和应用方式。如果应用于物联网系统,这种做法对隐私数据保护和安全的负面影响将显著增加。

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    数据时代的隐私安全危机

    315 晚会上,网易销售人员为了强调” 精准营销”,面对央视镜头称:通过 cookies 代码可以追踪用户隐私,甚至能读取网易用户的私人邮件。 足够的数据,可以帮助找到那些有威胁的人,他们想做的事情,完全可以通过掌握的数据挖掘分析出来。也许你已经感到一些隐忧,在这些 “预知” 的背后,可以看到,在数据面前,谁又有隐私可言呢? 无论你在哪里,只要有足够的数据,就可以获知你的一切。换句话说,在大数据时代,人是 “透明” 的。 你可以惩罚那些泄露隐私的人和企业,但是人习惯于大量社交的,你不会有足够的精力去关心潜在生活中的那么多能够获取你数据的厂商企业,无论惩罚的执行有多坚决,隐私数据泄露造成的损失是无法挽回的。 这些数据可以很容易从互联网上取得,于是受害者惶惶不可终日。 有人把希望寄托在企业的良心上,在人的良心上。靠 “良心” 来保护隐私数据安全,总是不那么牢靠的。

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    数据交换共享安全管理方案 :NIST SP 800-47干货

    一、背景 数据安全是今年的一热点,稍微了解数据安全的人估计都知道,做数据安全要考虑数据全生命周期,包括数据采集/生成、传输、存储、处理、交换/共享、销毁等阶段的安全。 ,如何落实数据交换/共享环节的安全管理,NIST SP 800-47《信息交换安全管理》给出了系统性解决方案。 本文梳理了NIST SP 800-47原文,结合作者对数据安全的理解,将主要内容简明的给大家做个介绍,本文的文档结构未按照原文的文档结构。 需要考虑的因素包括:可能的成本(例如人员配备、设备和设施)、预期收益(例如提高效率和集中访问数据)和潜在风险(例如安全、技术、隐私、法律、财务等)。 联合规划小组需要审议的问题如下: 适用的法律、法规、政策、标准和指南:参与组织可能会受到安全隐私要求的约束而影响数据交换/共享。

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    浅析数据安全隐私保护之法规

    在大数据时代背景下,AI和大数据技术给我们的生活带来了巨大的便利和效率;然而在此过程中,数据滥用、数据窃取、隐私泄露以及“大数据杀熟”等数据安全问题呈徒增和爆发趋势。 在这样背景下,全球各个国家纷纷颁布相关法规,对数据安全隐私保护相关问题进行严格的规范与引导。 用户除了以上的权利,数据主体还拥有知情权、访问权、修正权、限制处理权(反对权)、可携带权、拒绝权等基本权利。但笔者认为,“被遗忘权”是GDPR赋予用户非常的一项权利。 2美国《加州消费者隐私法》 美国已有多个州先在数据安全隐私保护进行了立法,其中最著名的要数2018年6月加州通过《加州消费者隐私法案》( 《California Consumer Privacy Act “在满足数据安全隐私保护的同时,实现数据的流动和价值的最大化/最优化”成为企业的普遍诉求。

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    美国网络安全 | NIST SP 800-53 第5版(信息系统和组织的安全隐私控制)正式发布

    SP 800-53一直被视作NIST信息安全的支撑性文件。而本次的历史性更新,直接产生了第一个全面的安全隐私控制目录。 01 历史意义 NIST旗舰性的安全隐私指南文件SP 800-53《信息系统和组织的安全隐私控制》的上一次重大更新已经过去了七年。自2013年以来,该出版物已从NIST网站访问或下载数百万次。 2020年9月,NIST公布了其安全隐私控制目录的历史性更新,它将在21世纪为保护组织和系统(包括的个人隐私)奠定坚实的基础。 版本5中的新控制,基于最新的威胁情报和网络攻击数据(例如,支持网络弹性、安全系统设计、安全隐私治理、问责的控制)。 SP 800-53版本5中的控制的结构如下图所示: ? 04 相关框架和自动化计划 除了作为世界上第一个合并的安全隐私控制目录之外,NIST还提供了多种框架来帮助选择和实施这些控制,包括风险管理框架(RMF)、网络安全框架(CSF)、隐私框架(PF)。

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    国内外大数据安全与个人隐私安全标准

    SP 1500《NIST数据互操作框架》系列标准(第一版),包括7个分册,即: NIST SP 1500-1 《第1册 定义》 NIST SP 1500-2 《第2册 大数据分类法》 NIST SP 1500-3 《第3册 用例和一般要求》 NIST SP 1500-4 《第4册 安全隐私保护》(由NIST NBD-PWG的安全隐私保护小组编写。) NIST SP 1500-5 《第5册 架构调研白皮书》 NIST SP 1500-6 《第6册 参考架构》 NIST SP 1500-7 《第7册 标准路线图》 为了加快推动我国大数据安全标准化工作, :2015《信息技术 安全技术 隐私保护能力评估模型》 ISO/IEC 29184《在线隐私通知和准许指南》 ISO/IEC 27550《隐私保护工程》 ISO/IEC 27551《对ISO/IEC 27001在隐私保护管理方面的增强要求》 大数据安全数据为中心,重点考虑数据生命周期各阶段中的数据安全问题。

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    隐私计算的硬件方案:「可信执行环境TEE」兼顾数据安全隐私保护

    随着移动互联网和云计算技术的迅猛发展,越来越多的数据在云环境下进行存储、共享和计算,云环境下的数据安全隐私保护也逐渐成为学术界以及工业界关注的热点问题。 TEE 与 REE 关系图示 TEE 强大的数据安全隐私保护能力,使其成为隐私计算主要技术流派之一,比 REE 得到了更广泛的应用。 二、TEE 与其他隐私计算技术 TEE 与安全多方计算、同态加密对比 安全多方计算(MPC)、同态加密是和 TEE 一样各有所长的隐私计算技术。 联邦学习是近年来兴起的一种崭新的机器学习技术,类似于隐私保护下的分布式学习,多个参与方利用自己的数据联合训练一个模型,但每个参与方的数据都不会被暴露。其核心理念是:数据不动模型动,数据可用不可见。 数据协作的各方不完全互信,存在参与各方恶意攻击的可能 其中已落地的最常见应用场景包括:隐私身份信息的认证比对、大规模数据的跨机构联合建模分析、数据资产所有权保护、链上数据机密计算、智能合约的隐私保护等

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    动态 | DeepMind与NHS陷“隐私门”,剑桥学者列举三问题质疑数据安全

    这自然引发了对隐私问题的讨论和担忧,DeepMind 一直声称隐私与信任是它们首要考虑的问题,所有数据会被加密且不会与母公司谷歌分享,但依然有不少学者质疑 DeepMind 此言的真实性。 当属反对声音最激烈的一个,在与 Hal Hodson 合写的一篇名为《Google DeepMind and healthcare in an age of algorithms》中,她质疑 DeepMind 在数据隐私保护上的意愿 2016 年 9 月,DeepMind 三创始人之一 Mustafa Suleyman 与 Royal Free 的 Subir Mondal 签署了一份八页的信息共享协议(ISA),这份时效五年的协议显示 ,Royal Free 是数据的实际控制方,而 DeepMind 只是一个数据处理方。 看热闹不嫌事的 BBC 记者 Jane Wakefield 还邀请双方在一个公开场合进行回应,并表示,「自然,我们非常关心谷歌与 DeepMind 进军医疗领域,毕竟它此前并没有涉足过,此外,这些公司并不属于传统专业的卫生信息技术与基础设施提供商

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    没有隐私的大数据是一场灾难!用户体验VS隐私安全

    通过这个段子,我们看到,互联网时代,大数据的广泛应用,给人们带来了诸多便利和人性化的服务,可同时也面临着个人信息的过度曝光,隐私不被保护,让人没有安全感。 “支付宝的用户数据包含大量用户隐私,如电话、地址、身份证号、购物习惯、账户余额等。如果这些资料被不法分子掌握,理论上他们可以用来实施很多犯罪行为,威胁到用户个人财务安全。” (请参阅《倒卖用户信息背后的隐秘产业链:做电商就是做数据》) 所以,在这个越来越信息化的大数据时代,用户的个人隐私,即信息安全问题,受到社会各界越来越多的关注,“如果不能解决安全问题,那么会产生两个结果 (请参阅《周鸿祎:大数据时代的用户信息安全》) 另外,美国白宫也在关注用户的数据安全问题,并出台了相关规定,“建议政府出台政策限制公司通过网络收集信息客户私人信息并加以使用”,“硅谷的企业家们将之看作政府着手对公司如何利用数据获利 ——美国白宫已着手出台商业数据使用规定》) 没有隐私的大数据是很危险的,甚至会是一场灾难,在没有过硬的隐私保护的当下,我们要学会自己保护自己,与人身和财产安全有关的数据信息,谨慎为之!

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    腾讯安全李滨:腾讯云数据安全隐私保护探索与实践

    会上,腾讯云安全总经理李滨做了题为“腾讯云数据安全隐私保护探索与实践”的演讲,对新时代下如何做到数据安全保障和隐私保护方面进行了精彩的解读与分享。 从五六年前开始,云计算、大数据开始进入我们生活生产的视野,这几年,区块链、人工智能、IoT、5G慢慢成为我们金融活动一部分。新技术同样对我们的业务、生产带来非常的便利,同时也带来一些新的挑战。 这样的发展趋势下,企业的商业数据,用户的个人隐私等都成为企业潜在遭受重大风险的重要方面。 第二,全球各个地区的国家政府都发现了这方面的严峻形势。 2.如今企业涉及到的数据量越来越大,拥有的算力越来越高。数据量的增大,算力的提升,本身就会对数据安全保护产生非常的挑战。以前数据量很小,只有一两个数据库,全文加密也不会对性能有太大影响。 2.企业对数据的使用管理面临合规风险及治理风险。企业无法管理好自身拥有的数据,本身就会带来非常的合规治理方面的约束和风险。 3.第三方风险。

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    腾讯安全李滨:腾讯云数据安全隐私保护探索与实践

    会上,腾讯云安全总经理李滨做了题为“腾讯云数据安全隐私保护探索与实践”的演讲,对新时代下如何做到数据安全保障和隐私保护方面进行了精彩的解读与分享。 从五六年前开始,云计算、大数据开始进入我们生活生产的视野,这几年,区块链、人工智能、IoT、5G慢慢成为我们金融活动一部分。新技术同样对我们的业务、生产带来非常的便利,同时也带来一些新的挑战。 这样的发展趋势下,企业的商业数据,用户的个人隐私等都成为企业潜在遭受重大风险的重要方面。 第二,全球各个地区的国家政府都发现了这方面的严峻形势。 2.如今企业涉及到的数据量越来越大,拥有的算力越来越高。数据量的增大,算力的提升,本身就会对数据安全保护产生非常的挑战。以前数据量很小,只有一两个数据库,全文加密也不会对性能有太大影响。 2.企业对数据的使用管理面临合规风险及治理风险。企业无法管理好自身拥有的数据,本身就会带来非常的合规治理方面的约束和风险。 3.第三方风险。

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    数据安全第3期 | 国内外大数据安全与个人隐私安全标准

    SP 1500《NIST数据互操作框架》系列标准(第一版),包括7个分册,即: NIST SP 1500-1 《第1册 定义》 NIST SP 1500-2 《第2册 大数据分类法》 NIST SP 1500-3 《第3册 用例和一般要求》 NIST SP 1500-4 《第4册 安全隐私保护》(由NIST NBD-PWG的安全隐私保护小组编写。) NIST SP 1500-5 《第5册 架构调研白皮书》 NIST SP 1500-6 《第6册 参考架构》 NIST SP 1500-7 《第7册 标准路线图》 为了加快推动我国大数据安全标准化工作, :2015《信息技术 安全技术 隐私保护能力评估模型》 ISO/IEC 29184《在线隐私通知和准许指南》 ISO/IEC 27550《隐私保护工程》 ISO/IEC 27551《对ISO/IEC 27001在隐私保护管理方面的增强要求》 大数据安全数据为中心,重点考虑数据生命周期各阶段中的数据安全问题。

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    数据安全隐私计算让数据“可用不可见”

    在对方连续十分钟的有关隐私计算的发言后,我依然很懵懂。 但我还是坚持用外行解读,为他的讲话做了简单总结:“所谓隐私计算,就是数据安全的一种算法吧。现在数据安全确实需要提上日程。” 对方极力否认:“不,不,不只是数据安全……” 于是,我更迷惑了。接着他便开始了下一轮十分钟的隐私计算概念讲述。 中间,我忍不住择机打断他:“嗯,隐私计算,说到底还是数据安全的问题。” 那么,隐私计算到底是什么呢?在数据时代,又有哪些效力? “密码学”揭开隐私计算的隐私隐私计算的认知上,从当初“数据安全”,如今我有了更多的认识——数据时代,数据安全成为亟待解决的重大问题。 数据安全拓展隐私计算前景 在实现数据安全的通道上,数据脱敏、匿名化、假名化、去标识化,差分隐私和同态加密均可实现某种程度的隐私数据保护。隐私计算可以说是博采众长。 包括各类综合科技类企业,都将成为隐私计算市场格局中的一环。 当下,中国隐私计算仍处于基建期,但发展迅速。

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    百度安全提出MesaTEE保护数据隐私

    而在城市智能化进程中,数以百万计的智能终端和传感器接入智能城市综合网络,聚集城市数据,并上传到云端进行大数据分析和人工智能计算。如果数据安全隐私保护能力缺位,将造成严重的安全隐患。 ,有效地降低了隐私数据的暴露风险。 举个具体的例子,MesaTEE可以完美地解决多方数据交换里的隐私泄露风险。 MesaTEE则可以通过下一代软硬件技术建立多方均可信任的安全隔离计算中介,以近原生计算的速度完成数据交换或处理,在保障敏感数据和用户隐私的前提下提供最佳的通用数据计算业务支持。 、AdvBoxAI模型攻防工具包、HugeGraph大规模图数据库等,目前七开源技术已面向生态开源,为AI安全生态提供全方位技术保障。

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    国际风云 | 数据安全与个人隐私保护

    2021年,隐私安全的数字时代已全面到来,数据安全隐私保护甚至成为全球企业所面临的“头等大事”: 在欧洲,史上最严数据安全法 GDPR 开出了多个刷新记录的大额罚单; 全球包括东南亚、南美洲、非洲在内的多国陆续颁布了自己的隐私法案 ; 跨国科技巨头不断加码数据安全投入,成立专门的数据安全隐私保护团队; 我们的王毅外长提出了《全球数据安全倡议》,呼吁各国深化合作,共商应对数据安全风险之策,共谋全球数字治理之道。 )的罚款,为欧盟GDPR史上第二单。 3、科技巨头纷纷加码数据安全投入 在这样的隐私合规压力下,跨国巨头们纷纷加码数据安全隐私保护的投入,从制度、法务、合规、技术、产品全链路上锻造自己的隐私保护能力。 下一集,将会解读我国对数据安全隐私保护的立法进度、执法情况,接下来的安排是: 国内监管 国内对数据安全隐私保护的监管布局,以及相关看点和解读。

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    2020全球数据安全标准和认证展望

    一、ISO隐私数据安全标准 ISO隐私数据安全标准主要由下属安全技术分委员会ISO/IEC JTC1 SC27制定,其发布的隐私保护保障体系如下: ? (ITU-T数据安全标准) 三、美国NIST数据安全标准 美国国家标准与技术研究院(NIST)于2012年6月启动了大数据相关基木概念、技术和标准需求的研究,2013年5月成立了NST大数据公共工作组( 美国NIST标准现有数据安全标准,主要涉及受控非保密信息、个人可识别信息等主题的数据安全隐私保护标准,如下表所示: ? 该项工作由CCSA TC8 SWG1(数据安全特设组)承担,目前规划的数据安全标准体系包括基础共性、关键技术、安全管理、重点领域四类标准,如下图所示: ? 腾讯云数据安全中台通过云数据加密代理网关、云加密机、密钥管理系统、凭据管理系统、数据安全审计、堡垒机、敏感数据处理、数据安全治理中心等七产品,打造了端到端的云数据全生命周期安全体系,实现从数据获取、事务处理及检索

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    隐私安全计算的认识将永久改变数据的命运

    01 矛与盾:数据的开放应用与数据隐私安全保护 一系列与“隐私数据”有关的事件在最近接二连三的出现在眼前。 根据翼方健数首席执行官罗震在公开演讲中表示,翼方健数的隐私安全计算平台翼数坊XDP,正通过隐私安全计算实现数据流通:数据不出平台,只在平台内授权使用,只输出数据的结果。 ? 通过计算实现数据的打通、共享和价值实现。 总的来说,影响“隐私安全计算”转换数据价值共享效率有两因素——技术和生态。技术是通向“数据价值共享”的工具,生态是繁荣“数据价值共享”的关卡。 ? 目前翼方健数正与多地政府接洽城市级的隐私安全计算平台项目,就印证了这种趋势——如果平台能够保证数据安全,政府自然乐见加速“数据开发”。 在保护数据安全和促进数据生态良性发展的道路,隐私安全计算的担子也将“越来越重”,是机遇,更是挑战。

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      隐私计算

      云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC(安全多方计算)、TEE(可信执行环境)等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台,TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造,保证数据不出本地即可完成联合建模,同时支持安全多方PSI、安全隐私查询统计分析,提供基于硬件的TEE可信计算。通过TCSPC最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值,很好地解决了业界数据孤岛的难题。

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