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大数据时代个人信息使用的合法利益豁免-

在大数据时代,知情同意机制已无法有效应对大数据生态系统的多元性和复杂性,无需取得数据主体同意的合法利益豁免可成为大数据信息使用的另一重要合法依据,为大数据产业发展提供灵活空间。我国在个人信息保护的相关立法中可引入合法利益豁免机制。引入该机制时,对合法利益应采用广泛的定义,只要是未违法的使用利益均属合法利益。但数据控制者必须进行一个平衡测试,证明数据使用的合法利益高于数据主体的个人利益,方可适用合法利益豁免。平衡测试可采用个案分析方式,并遵循必要性原则、目的限定原则和比例原则。此外,数据控制者还应对平衡测试进行全程记录,以接受数据主体、政府数据保护部门和法院的监督。

  • 2021-06-24
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黄帅.企业安全落地痛点实践

落地四同步同步提出需求 同步规划设计 越早介入,风险 和后期损失越低 同步开发测试 同步上线运营 安全投入成本高,如何更 有效体现其价值? 如何更有效协同部门同事, 提高效率? 背锅侠? 因业务方向多,如何对数据 进行分级分类,帮助后面脱 敏及加密工作? 思考 谢 谢 聆 听 专注于安全行业,通过互联网平台、线下沙?、培训、峰 会、?才招聘等多种形式,致力于创建亚太地区最好的甲乙双方交流、学习 的平台,培养安全?才,提升行业整体素质,助推安全生态圈的健康发展。

  • 2021-07-06
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适用于微型物联网设备的慢速DoS防御系统设计_陈旖

针对运算资源受限的物联网(IoT)设备难以抵抗HTTP慢速拒绝服务(SHDoS)攻击的问题,提出了一种部署于IoT接入网关的轻量级SHDoS防御系统。首先,该系统基于IP报文重建了TCP连接的状态信息;之后,基于SHDoS的攻击原理设计了一种基于TCP连接资源占用率的攻击检测算法;最后,系统根据检测算法的检测结果通过发送伪造的RST报文和设置防火墙规则来快速阻断攻击连接。在IoT环境中的实验结果显示,该系统对已知的5种SHDoS攻击工具都具有较好的检测能力,能在60 s内检测到攻击主机并能主动屏蔽攻击,且系统对运算资源占用少,受攻击时内存占用仅为1 004 KB,CPU使用率约为19.6%。实验表明,该系统能够满足在资源受限的IoT环境中抵抗SHDoS攻击的需求。

  • 2021-06-22
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智能手机_普适感知与应用

智能手机已经走进了几户所有人的生活,它的普世感知与应用

  • 2021-06-17
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大数据安全技术研究

文章针对大数据环境下数据安全和系统安全监测、预警和控制处置能力不足等问题,围 绕“如何保护大数据安全”和“提升大数据系统安全防护能力”两个核心问题,研究突破大数 据安全和软件系统安全的核心保护技术及评估技术,挖掘大数据在采集、汇聚、交换、交易、 存储、传输、分析、应用等过程中的安全隐患,提升数据安全能力和系统安全能力,实现大数 据产业的保驾护航

  • 2021-06-22
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物联网背景下广播媒体的价值转型_吴卫华

物联网的出现对现有媒介生态产生重要影响,广播因此受到巨大挑战,一方面广播的媒介功能面临价值转型,另一方面也会产生场景危机,从而挤压广播媒体的发展空间。因此,在物联网背景下,广播需要从渠道、内容、技术等多个方面与物联网深度融合,重构媒介生态圈,并通过广播云媒体平台的建设进行功能打造,完成广播的价值转型。

  • 2021-06-22
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基于IPK的电力卫星物联网安全接入研究_李庭瑞 (1)

电力卫星物联网刚刚起步,对于安全接入的保障还有待提高。文章以标识公钥为基础,结合电力卫星物联网的工作特点,提出了一种基于标志公钥的电力卫星物联网边缘安全接入机制。采用轻量级标识密钥体系来实现电力卫星物联网的安全接入与安全防护,该种物联网安全接入实现机制具有去中心化,无需证书颁发机构证书认证,且低功耗,适用于无线低带宽网络的特点,可以有效保障各类终端设备的合法性,防止设备的非法接入,且可以加强电力卫星物联网的安全访问控制和数据的安全性,使基于北斗卫星的电力通信安全性得到了有力的提升。

  • 2021-06-22
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面向大数据应用的分布式服务平台设计与实现

大数据是现代产业极具价值的重要资产。 如何应对海量数据的处理, 挖掘潜在的数据价值是当前 的研究热点。 针对集中式计算架构和传统的数据处理模型无法适用于大数据分析处理的要求, 设计并实现了 面向大数据应用的分布式服务平台。 采用 Hadoop/Spark 大数据构架, 提供一致的大数据应用服务。 该系统能 较好地克服集中式计算架构的缺陷, 表现出良好的应用效果。

  • 2021-06-23
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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