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技术能力闭环,提升数据安全

企业会基于各自的内部业务要求,对技术或算法进行特异性的定制要求,传统的“买买买”模 式已经不足以支撑企业IT部门的个性化需求。 外部供应商很多时候无法提供标准化的适应企业场景的产品,需要定制,定制需要数据,数据 如何合规使用?

  • 2021-05-07
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数据安全技术体系建设实践

对个人敏感信息的访问、修改等操作行为,宜在对角色权限控制的基础上, 按照业务流程的需求触发操作授权。例如, 当收到客户投诉,投诉处理人员才可访问该个人信息主体的相关信息。 GB?T 35273-2020 信息安全技术 个人信息安全规范 6.1 个人信息存储时间最小化 (b)超出上述个人信息存储期限后,应对个人信息进行删除或匿名化处理。

  • 2021-05-07
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滴滴SDL体系建设

背景:各项工作通过人肉开展、自动化程度低;过程依赖邮件、钉钉等方式,知识不能沉淀、各项工作无流程闭环。 ? SDL一站式工作平台上线--数据沉淀、流程线上闭环--建设漏洞知识库及方案库 ? 自研黑盒与测试环境打通--多渠道流量采集进行扫描 ? 商用白盒与部署系统打通--自研检测规则 ? 三方组件检测上线--打通构建平台拉取组件依赖

  • 2021-05-07
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政企安全加速解决方案

? 业务流量缺省通过 CDN 分发,最大程度确保加速和用户体验 ? 检测到大流量 DDoS 攻击后,进行智能调度,由高防进行 DDoS 清洗:根据攻击情况,进行区域调度或全局调度 ? DDoS 攻击停止后,智能调度系统会自动决策将高防服务的业务流量调度回 CDN 边缘节点

  • 2021-05-06
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当Kubernetes遇到机密计算,阿里巴巴如何保护容器内数据的安全

? 《2019容器接受度调研》报告显示,安全性成为了用户使用容器技术和业务上云 面临的最大挑战,其中数据安全问题最为突出; ? 根据Risk Based Security发布的数据泄露报告显示,2019年数据泄露事件发生的数量和泄露的数据量与2018年相比 均增加了50%+。

  • 2021-05-06
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李浩-DevSecOps智适应解决方案落地实

? 作为DevSecOps关键工具链技术,连续入选Gartner2014年、2016年的年度十大安全技术; ? 规避了DAST黑盒安全扫描和SAST白盒代码审计技术的主要技术缺陷; ? 通过部署在服务端的轻量级微探针技术,实时监测应用漏洞触发执行情境并进行动态污点数据流追踪; ? 接近于零的误报率,漏洞触发点可定位到代码行,可回溯漏洞堆栈信息,可检测任意文件操作类漏洞;

  • 2021-05-06
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云时代,数据库容灾解决方案

DTS:Data Transmission Service,是阿里云提供的一种支持多种数据源之间数据交互的数据流服务。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力。在数据库灾备解决方案中,使用阿里云DTS可实现各数据库间的数据迁移与实时同步,从而为数据库灾备打好最重要的基础。 DBS:Database Backup Service,是为数据库提供连续数据保护、低成本的备份服务。它可以为多种环境的数据提供强有力的保护,包括企业数据中心、其他云厂商。DBS提供数据备份和操作恢复的整体方案,具备实时增量备份、精确到秒级的数据恢复能力。在数据库灾备解决方案中可使用阿里云DBS实现各数据库间的数据备份。

  • 2021-05-06
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企业安全体系发展与最佳实践

阿里巴巴副总裁、阿里云安全事业部总经理、阿里巴巴集团第一位安全工程师肖力为大家带来企业安全体系发展与最佳实践的介绍。内容包括企业安全体系的演变,阿里在整个企业安全体系各个基础风险域当中的一些最佳实践,以及云计算对安全体系的影响。

  • 2021-05-06
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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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