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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。

  • 2021-07-01
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支付卡行业数据安全标准

本支付卡行业数据安全标准(PCI DSS) 旨在促进并增强持卡人的数据安全,便于统一的数据安全措施在全球范围内的广泛应用。 PCI DSS 为意在保护持卡人数据的技术和操作要求提供了一个基准。 PCI DSS 适用于所有涉及支付卡处理的实体,包括商户、处理机构、收单机构、发卡机构、服务提供商以及所有其他存储、处理或传输持卡人数据(CHD) 和/或敏感验证数据(SAD) 的实体。

  • 2021-07-01
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数据治理与安全.从隔空相望到并肩前行.刘晨

概念解读:数据管理、数据治理与数据安全 ? 实践回顾:数据治理的国内外案例分享 ? 行动思考:基于数据标准化的数据安全管理思路 刘晨认为通常数据治理多以数据标准化与数据质量为驱动力。 数据安全的重要性毋庸置疑,但从实践层面,数据治理与数据安全却似彼此犹抱琵琶半遮面。 此演讲促进了两个领域更好理解与融合,以期形成可落地的数据安全与治理方法。 他回顾了DAMA数据管理知识体系,概要介绍了数据治理、数据安全管理的定义。 介绍国内数据治理实践工作内容;提出以数据模型和数据标准化为基础的数据安全管理思路;提出要点思考和行动建议。

  • 2021-07-01
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云环境下的数据安全.杨海峰

安全性是企业面对云计算的首要考虑 公共云数据安全的新挑战和老问题 公共云数据多层防护框架 按需采用数据加密技术保护数据资产 依托持续监控和行为分析感知风险 利用脱敏保证数据合规 结合主动策略和风险感知进行威胁防护 公有云数据安全技术架构 演讲指出:近些年云计算发展风起云涌,政府、企业、金融、公共事业等都在建设或者规划上云; 目前,云计算按照部署模式主要分为公有云、私有云(也称作内部云或企业云)、混合云。 如何选择何种模式的关键点在于:云环境的安全合规性问题,也就是云环境的法规遵从、云数据的安全如何保障、 云环境风险管理;这个问题也越来越成为公有云、混合云发展中被讨论的核心问题。 根据目前国内外数据(库)安全的发展现状和经验,结合亚马逊 AWS[1]、阿里 云、腾讯云、UCloud、华为云等国内外云服务厂商,和 IBM、微软等 IT 巨头的云服务情 况,从云数据(库)安全角度,归纳介绍云环境下数据(库)安全四种技术路线与安全模型 架构和云数据(库)安全关键技术。

  • 2021-07-01
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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