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数据安全分论坛.以数据为中心的安全体系架构

数据安全技术体系 深度内容数据识别技术 数据防泄漏技术 数据脱敏技术 数据库安全防护技术 大数据安全防护技术 一体化数据安全交换技术 统一数据安全智能管控技术 数据库数据全生命周期防护 文档全生命周期防护 大数据全生命周期防护 天融信数据安全整体防护最佳实践

  • 2021-07-01
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基于人工智能的大数据安全

企业数字化转型趋势 企业数字化转型对企业IT安全的挑战 企业核心数据资产正在承受前所未有的巨大风险 合规需求在逐步加强 网络安全面临转折点 传统面向威胁的安全模型 面向人和数据的新安全模型 数据治理与数据安全 应对:建立行为+数据的新安全体系 全面的大数据安全保护体系 建立以人为中心的数据安全体系 以人为中心的内部威胁防护系统 用户风险报告 预置专家模型 ERS(持续更新扩展) 新安全体系的业务价值–Insider Threat Protection 以人为中心的持续性数据安全模型 关于天空卫士 我们的使命与愿景 保护中国企业信息资产安全

  • 2021-07-01
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华为数据安全管理实践.孙颖

需求及解决方案 机要信息资产识别与管控 安全运营保障方案 成果展示 演讲中,孙颖根据华为自身的安全故事,由以下几大问题入手带给我们一个不一样的安全世界: 大数据时代,数据越来越多,哪些数据才是真正需要保护的? 云大物移等新技术带来越来越多的安全风险,安全长城究竟该怎么建才能既支撑业务发展又保障安全? 在这个注重个人体验的时代,如何提升企业用户的安全体验,让用户自觉自愿的遵从安全管理要求?

  • 2021-07-01
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数据安全解决之道

过去一年的重要数据安全事件 过去一年的重要安全法规 过去一年的典型误区分析 全面的数据安全产品线 领先的数据安全产品 独立的云数据安全服务商(CDSP) 适配多云环境—云数据安全无所不在 过去一年我们为云用户解决的主要问题 安华金和数据安全产品系列—安全管理 安华金和数据安全产品系列—安全合规 安华金和数据安全产品系列—应用和运维安全

  • 2021-07-01
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2017金融科技安全分析报告

1 执行摘要 安全现状 安全态势 02 金融科技 03 网络安全威胁介绍 3.1 DDoS 攻击 3.2 网络勒索 3.3 僵尸网络 3.4 APT 攻击 04 数据安全威胁介绍 4.1 数据库漏洞与利用 4.2 内部人员数据倒卖 4.3 云上数据窃取 05 业务安全威胁介绍 5.1 Web 攻击与代码缺陷 5.2 业务欺诈 5.3 ATM 与 SWIFT 攻击 5.4 移动支付安全 5.5 区块链安全 06 总结与展望 6.1 总结 6.2 展望

  • 2021-07-01
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大数据环境下的黑产对抗研究

在大数据时代,基于数据的精准诈骗逐渐成为黑产的主要操作手法,对网民的上网安全造成严重威胁。每天百度索引的数据中1-2%的url包含不同程度的恶意信息,会影响到0.5%的点击流量。演讲将介绍大数据环境下的安全形势,以及如何利用大数据分析技术对海量数据进行安全检测和分析,与黑产进行对抗。 提纲 WHY-百度面临的安全形势 ? WHAT-威胁概况 HOW-典型案例以及分析 ?希望

  • 2021-07-01
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大数据隐私问题探究

数据隐私 数据隐私问题起因 大数据全生命周期 数据采集阶段隐私 数据采集阶段隐私典型保护方法 差分隐私 数据传输阶段隐私 数据处理阶段隐私 数据处理阶段隐私保护方式 同态加密 数据交换/共享阶段隐私 加密电路与秘密共享计算 数据销毁阶段隐私

  • 2021-07-01
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企业安全短板和智能威胁感知.林榆坚

林榆坚认为目前70%以上的金融系统都存在中高危漏洞,安全风险几乎无法避免。应对各种已知漏洞、通用漏洞已是非常困难,要面对各种动态变化的0Day漏洞及不断升级的黑客攻击手段更是难上加难,网络攻击防不胜防。 在演讲中,他分析了漏洞的成因、现状和变化趋势,提出一种智能化的漏洞感知及入侵感知方法,能够较好地解决目前安全防护体系的局限性,具备较高的实用价值,能真实有效地降低企业的安全风险。 议题简介 目前70%以上的应用系统都存在中高危漏洞,安全风险几乎无法避免。应对各种 已知漏洞、通用漏洞已是非常困难,要面对各种动态变化的0Day漏洞及不断升级 的黑客攻击手段更是难上加难。 本议题以分析漏洞的成因、现状和变化趋势,提出一种智能的漏洞挖掘及威胁感 知方法,能够较好地解决目前漏洞挖掘的局限性,具备较高的实用价值,能真实 有效地降低企业的安全风险。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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