本文对数据安全与数据合规工作的关系进行的思考，介绍基于数据安全生命周期的角度，考虑数据合规工作的落地要点及难点，以安全从业者的视角，破题开展数据合规工作所面临的种种难关。 目录 1、数据安全与数据合规的关系 2、数据合规的组织 3、从数据生命周期看数据
网络安全等级保护的意义？ 是党中央有关文件和《网络安全法》确定的网络安全基本制度。 保护关键信息基础设施、重要网络和数据免受攻击、侵入、干扰和破坏。 切实维护国家网络空间主权、国家安全和社会公共利益，保护人民群众的合法权益，保障和促进经济社会信息化健康发展。
01问题与挑战分析 02安全体系整体设计 03数据安全解决方案 04金融行业成功案例 行业趋势:国外备份厂家依然独大，有海量数据（PB级）保护需求，如云环境下的海量虚拟机保护、大数据平台的数 据保护等；每天增量数据达TB级。数据需要归档；此外国产化的驱使力带来了一些国产化平台下的数据保护机会点；受监 管要求趋严的因素，部分金融客户逐步从脚本方式转向专业备份软件产品，考虑国产备份厂家；
？ 进行PIA需形成报告，以作为PIA的结果。 ？ 《PIA报告》可参考《风险评估报告》进行，其中较为重要的两部分为“PII背景信息”和“PIA处置建议”。 PII背景信息： ？ 厘清客户方PII的处理现状和管理现状，作为评估的输入项之一，同时告知客户方应倾斜的管理资源。 PIA处置建议： ？ 针对“高”和“中”等级影响给出处置建议（某些情况下，即时“控制不足”也只会造成“低”等级影响）。
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？ 今天，几乎每个人都可以在我们 口袋里随身设备中获得几乎不可 破解的加密技术。 ？ 数据加密是个人信息隐私安全的 关键技术，它保障数据在不安全 环境中的安全存储和通信。 ？ 未来，随着大数据、脑机接口、 人工智能的蓬勃发展，加密技术 将与我们同在。
01如何快速定 位人侵者痕迹? 02如何快速 筛选出反弹Shell进程? 03如何快速定 位查杀内存马?
在金融服务线上线下的多场景融合， 年轻客户群体展出高度数字化和个性化的需求与偏好， 新兴技术的快速成熟 的背景下， 财富管理、 资管市场正快速步入技术和数据驱动的全面智能化时代， 各类管理机构面对新的环境、 将 充分利用金融科技的力量走数字化智能化之路， 以实现更全面的客户服务、 更高效率的营运体系， 更智能的投资 研究服务以及更为前瞻的风险管理。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下，高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来，国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动，将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手，通过专题部署、示范发布和平台建设等方式，持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与
近年来，国家高度重视数据产业发展，将数据列为生产要素，并持续强化数据标准化工作。自2021年起，《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台，大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年，国家发展改革委、国家数据
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