企业数据安全治理，除了熟悉法律法规条文，信息采集最小化，服务入口明确隐私协议外，更多的是需要建设内部基础能力，如数据识别、分类分级、数据加密、权限管控等数据安全的基础能力。 本文数据为中心的理念，围绕数据识别、分类分级、基础防护几个方面，结合开源软件做一次梳理和功能演示，希望能帮助有需要的人员对数据安全有个直观的了解。 在数据识别基础上，建立数据资产大盘，实现数据资产风险识别、监测、运营的资产全生命周期管理； 在数据分类分级的基础上，对不同数据资产进行分类、分级，将优势资源投入到关键资产的安全防护上； 在数
4月12日，腾讯智慧零售正式对外发布腾讯优码数字化营销解决方案。该方案融合了腾讯全平台能力，在传统码营销方案基础上带来四方面的升级，提供从产品管理到营销效率提升的一站式服务，助力品牌主实现与消费者真正“零距离”沟通。（详情见今天推送的第一篇文章） 其中，安全保障是腾讯优码的差异化竞争优势之一。腾讯云副总裁黎巍在发布会上表示： “ 安全威胁是零售业数字化转型中不可回避的挑战之一，依托腾讯独有技术和安全优势，搭载腾讯云天御风控系统的优码，将为零售企业提供全链路的营销风控，帮助品牌主把钱花在刀刃上，让每一分优惠
本文是学习数据安全态势感知运营中心建设桔皮书. 下载地址 http://github5.com/view/471而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
2021年6月10日，《中华人民共和国数据安全法》正式表决通过，并将于2021年9月1日起施行。
【技思广益 · 腾讯技术人原创集】是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。
近日，中国信息通信研究院发布了2023下半年度“可信数安”评估评测结果，腾讯云参与并通过了数据分类分级工具功能、性能、解决方案能力成熟度等级三项评测，成为国内首批全满贯通过该三项评测的企业，并获得“卓越级”的最高评级。
在《智能网联汽车行业数据合规解决方案（上）》一文中，我们主要讲述了智能网联汽车行业数据合规的一些基本背景和法规要求，接下来我们将重点介绍智能网联汽车行业数据合规的相关解决方案。
为规范自然资源领域数据处理活动，加强数据安全管理，保障数据安全，促进数据开发利用，自然资源部在经过国家数据安全工作协调机制批准，部领导同意后，发布了《自然资源领域数据安全管理办法》（以下简称《办法》），并明确要求，自然资源部、国家林业和草原局及地方行业监管部门将数据安全纳入党委（党组）国家安全责任制，按照“谁管业务，谁管数据，谁管数据安全”的原则，落实本行业本地区本领域数据安全指导监管责任。
企业数据包含着用户个人信息、隐私信息、商业敏感数据等，一旦泄漏，会给企业带来巨大的经济损失，甚至承担相关法律责任和巨额罚款。因此，如何保障企业存储的各类敏感数据的安全，成为企业信息安全工作的重中之重。
近年来，信息技术的快速发展，加快了汽车产业的变革。与此同时，随着智能化、网联化的推进，汽车的数据安全问题也日益凸显。当下，如何保障数据安全，成为影响智能汽车产业健康发展的关键问题。
当前，发展数字经济、建设数字中国已上升为国家战略。数据规模迅猛增长，对经济发展、社会治理、人民生活产生了重大而深刻的影响，数据安全已成为事关国家安全与经济社会发展的重大问题。针对关键信息基础设施缺乏保护、敏感数据泄露严重、信息访问权限混乱、个人敏感信息滥用等问题，通过加强网络空间安全保障、做好关键信息基础设施保护、强化数据加密、保护个人敏感信息等手段，保障数据安全，已成为数字经济发展的重中之重。
数据安全问题贯穿数据全生命周期的各个环节。在新形势下，要做好数据安全治理，就要做好企业的数据安全防护能力建设，建立起一个强保障且动态化的安全保护机制。这个机制的攻坚点主要是三个方面：完善数据安全治理规划，提高数据安全技术防护能力，和加强数据安全审计。
随着移动互联网技术的迅速发展，企业核心数据泄露、丢失事件频繁发生，给企业、用户造成了巨大经济损失。而企业经常会有这种困扰，明明我已经购买了很多安全防护产品、明明我已经不惜牺牲一部分业务代价去修补漏洞、明明我已经在安全上进行了大量投资，为什么还是会发生这样那样的安全事件。
工业数据是指工业企业在开展研发设计、生产制造、经营管理、应用服务等业务时，围绕客户需求、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、销售、交付、售后、运维、报废或回收等工业生产经营环节和过程所产生、采集、传输、存储、使用、共享的数据。随着工业企业数字化进程不断深化，工业数据作为新的生产要素，贯穿于工业全流程，其地位和重要性不言而喻。
《数据安全法》的第二十一条明确规定了由国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。
数据安全，可以说是近些年的热点，特别是随着大数据、人工智能等信息安全技术的快速发展，数据安全和隐私保护形势日益严峻，网络边界被打破，数据安全问题与日俱增。各国也非常重视数据安全建设，如下图展示的全球主要国家或地区的数据安全法规情况。我国为了在数据制造、流通、分享等多环节，更为有效的保护数据，近些年来一系列与数据安全相关的法规、标准、规范被提出。但从企业角度来讲，一方面对这些“条文”理解起来颇为晦涩，一方面又缺乏有力的抓手帮助完成安全合规落地。本文收集业内多方资料，尝试对数据安全法规加以解读；同时结合落地难点加以剖析。
近日，知名咨询机构沙利文头豹研究院发布《2022年中国数据安全解决方案市场报告》，腾讯安全入选Frost Radar（弗罗斯特雷达）领导者象限，增长指数位列行业第一。
高可用性对于构建高可伸缩系统是一个极其重要的因素，那么什么是可用性，系统可用性和可靠性之间怎么区分。
近期国家出台了《中华人民共和国数据安全法》草案篇，其中，从国家法律层面强调对数据要进行分级分类保护，那到底如何进行数据的分级分类保护呢？
“本项目案例由 云集至 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
数据安全指的是用技术手段识别网络上的文件、数据库、帐户信息等各类数据集的相对重要性、敏感性、合规性等，并采取适当的安全控制措施对其实施保护等过程。
随着大数据及AI时代的到来，数据安全和数据资产管理已经成为了企业和组织面临的重要挑战，国家金融监督管理局对数据分类分级的相关要求进行明确和强化，如何在数据价值释放的同时保障数据安全已成为企业的当务之急。本文结合腾讯云大数据WeData（一站式大数据开发治理平台）探索数据分类分级在某金融客户的应用实践和落地过程。
尤其是在节前高峰等重要时间点，提前进行风险和容量评估等工作显得更为重要和紧急，而如何利用巡检信息进行综合研判也就显得更有价值。
本文介绍由四川大学华西医院、澳科大医学院的张康教授主导，与多个机构合作发表于nature biomedical engineering的研究成果：使用深度学习模型仅根据视网膜眼底图像或与临床元数据（年龄、性别、身高等）相结合来识别慢性肾病（CKD）和2型糖尿病（T2DM），并预测疾病发展风险对患者进行分级。该研究有利于常见慢性病的早期发现和干预，医疗资源匮乏的偏远地区也将十分受益。
代码混淆功能包括oc，swift，类和函数设置区域。其他flutter，混合开发的最终都会转未oc活着swift的的二进制，所以没有其他语言的设置。代码混淆功能分顶部的显示控制区域：显示方式，风险等级过滤，名称搜索过滤等中间主要的部分是函数或者方法名称的列表
日前，SunGard亚太区保险业务首席运营官Peter Haslebacher来华，行程被排得满满的。 他先后拜访国内多位保险公司高管，寻找双方基于互联网与大数据分析模型开展保险创新业务的可行性。 “互联网正在悄悄改变保险业的整个生态圈，从产品设计、营销服务、流程再造、投资风险承受能力等等各个环节。”他接受21世纪经济报道记者采访时直言，越来越多亚太地区保险公司正在尝试各式各样的互联网保险创新，即便两者的“融合”绝非一帆风顺。 模拟“投资情景” 《21世纪》：保险产品本身已有大数据分析的基因，那么，基于互
金融科技&大数据产品推荐： 数美金融风控—构建立体的全业务流程风控体系
数据安全相关法律法规日趋完善，数据合规也成为企业开展经营活动的必备工作。在企业IPO上市流程中，数据合规也成为审核关注重点。
2020年2月20日，全国金融标准化技术委员会（以下简称“金标委”）公示了推荐性行业标准《个人金融信息保护技术规范》（以下简称“《金融信息规范》”），该标准由中国人民银行于2020年2月13日发布并于当日实施。
从金融、零售到政府、教育，业务安全风控都已成了绕不开的话题。 一时间，各种业务安全风控“建设之风”骤起。 茫茫风控界中，谁会是最值得参考的那个标准？ 腾讯安全天御这就来告诉你！ 近日，由腾讯安全天御牵头提报的《Guide for Big Data Business Security Risk Assessment》（大数据业务安全风险评估）标准正式通过权威组织IEEE评审并成功立项。这不仅标志着腾讯安全天御在业务安全领域的实践成果备受国际权威标准组织的认可与肯定，也意味着中国网络安全企业开始以全球标准
)级别[1]。随着企业业务发展和扩大，应用环境的数据越来越庞大，多种多样、复杂多变。面临的数据安全问题和威胁越来越突出和严峻，不仅有来自外界的攻击，也有内部管理或错误配置等引发的数据窃取或敏感信息泄露。
数据是对客观事物的性质、状态依据相互关系等进行记载的符号或符号的组合。数据的本质就是在连续的活动过程中，经过产生、加工、传输等环节完成记录，并不断指导业务活动持续开展的过程，所以数据的价值在次过程中得到了完整的体现，而传输交互与使用是数据价值的集中体现。数据安全是建立在价值基础上，实现数据准确的记录的同时完成安全交互和指定对象的加工与访问使用，防止数据被破坏、盗用及非授权访问。数据安全能力是指数据在流动过程中，组织为了保障数据的保密性、完整性、可用性而在安全规划、安全管理、安全技术、安全运营等方面所采取的一系列活动。
来源：清华大学智能法治研究院本文约1200字，建议阅读8分钟该标准旨在依据个人信息能多大程度上标识个人身份（即标识度）进行分级，用于评估去标识化活动的效果。 根据《个人信息保护法》第73条第3款的定义，去标识化是指个人信息经过处理，使其在不借助额外信息的情况下无法识别特定自然人的过程。2020年3月，国家标准GB/T 37964-2019《信息安全技术 个人信息去标识化指南》就个人信息去标识化问题给出了具体指导。在此基础上，国家标准《信息安全技术 个人信息去标识化效果评估指南》（GB/T 42460-20
今年6月份颁发的《中华人民共和国数据安全法》对企业与机构的责任、义务有了更加细致的规范和要求，其中第一章明确提出，“应建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力”。
论系统的安全风险评估 摘要 2005年3月，我参加了某石化公司的实验室信息管理系统项目的开发工作，该系统作为该石化公司产品质量信息管理平台， 将实验室的自动化分析仪器与计算机网络进行联结，实现自动采集样品分析数据以及对样品检验过程、实验室资源进行严格管 理，实现从原料进厂、生产、中间控制直至成品出厂的全过程质量数据管理，以及全公司范围內质量数据的快速传递与共享.我 作为项目负责人，负责项目实施中的项目管理工作和系统投运后的运行维护工作. 为了做好系统的开发和应用，必须对系统将面临的安全风险
很多渗透测试公司对当前在各种安全评估方法总体上按不同的划分标准可以分为四种：依据性质划分的安全评估方法、根据威胁量和攻击等级划分的安全评估方法、基于一定模型的安全评估方法、综合安全评估方法。这四类安全评价方法各有其特点，需要评价方和被测者根据自己的需求和渗透测试的具体结果，选择安全评价方法的类型。下面将对安全评估方法的四种不同类型作具体说明：
ETF的全称是交易型开放式指数基金，正因为它的名称太长了，不容易被记住，所以我们就用它的英文名称（Exchange Traded Funds）前面的三个首字母做为它的名称：ETF。
近年来，因人员聚集而导致重大伤亡的事故时有发生，对此，国家高度重视。2023年10月，应急管理部印发《基于人员定位系统的人员聚集风险监测预警建设应用指南（试行）》，要求危化企业在建设人员定位系统基础上，对照指南要求，进一步提升人员定位精度，开发聚集预警模型算法，强化人员聚集风险管控，持续优化升级安全风险智能化管控平台相关模块，切实防控高危区域现场人员聚集风险。
企业为什么要开展数据分类分级工作以及数据分类分级的一些实践难点，对于企业而言，这是一项复杂且重要的工作。但是，仅仅进行数据分类分级以满足监管相对应的要求是远远不够的，数据分类分级工作是合规的起点而不是终点，今天我们就继续探讨数据分类分级如何在隐私管理与保护中发挥作用，以实现数据合规建设工作中更多的应用与价值。
近日，全国信息安全标准化技术委员会发布《信息安全技术 网络数据分类分级要求》（征求意见稿）（以下简称《分类分级要求》）。
数据安全，从本质上来说，几乎是所有安全产品的终极防护目标。从广义来讲，大部分攻击行为，都和数据有关。例如“勒索病毒”，它最初是利用系统漏洞攻入，找到硬盘上的重要数据并加密，最终目是收取“解密费”。从这个角度看，不论是网络安全产品，还是数据安全产品，最终目标都是为了保护用户的数据安全。 数据安全是如此重要，然而却又如此复杂。因为技术的复杂性，以及和业务结合的复杂性，过去十几年一直没有占据安全市场的主要比例。这种情况现在发生了一些改变，或者说迎来了契机——从国内外近年来数据安全事件频发的形势、数据作为生产要素的
11月4日，为期2天的腾讯数字生态大会在湖北武汉落下帷幕。 40+行业专场深度解读，100+前沿科技成果亮相，150+创新服务全景呈现，300+大咖嘉宾思维碰撞……腾讯数字生态大会汇聚了全球智慧洞察产业新机遇，描绘云、AI、大数据等关键技术发展蓝图，展示腾讯最新研究成果及战略规划。 大会上，腾讯安全云鼎实验室提出的云安全相关议题成为行业共同关注的焦点。随着云计算的发展，云上安全成为各行业绕不开的重要议题。企业在当下数字经济环境中想获得高质量发展、提高效能，数字化是必经之路，而“上云”是其中的关键步骤和大势
工业数字化转型已步入关键时期，工业数据安全治理、鉴权确权以及基于工业云的工业数据安全策略有望成为业界聚焦与发力的重点领域。 报告关键发现 1.制造业转型升级激发工业数据新价值，工业数据发展机遇与安全挑战并存 2.发展数字经济迫切要求加快工业数据开发运用，国家战略实施助推工业数据发展提速 3.勒索病毒已成工业数据安全首要威胁，窃取数据是勒索攻击惯用手段 4.我国工业企业需进一步开展工业数据分类分级，明确工业数据保护对象及检测应急方向 5.围绕工业数据全生命周期，监测工业数据安全态势，排查工业数据安全隐患是工业
用 Node 写服务端的时候，比较头疼的是排查定位问题，因为不像 Chrome 浏览器中，我们有直接的报错提示在 dev tool 中，或者我们可以直接打断点调试。
增强版人脸核身服务在基础版人脸核身的基础上，通过设备安全增强、活体安全增强、智能分级认证增强，全面升级核身安全能力，能够在刷脸核身的同时实时检测当前设备的风险；根据风险等级智能选择认证方式，有效拦截多种类型的刷脸攻击，针对通过摄像头劫持、恶意注入等攻击方式，拦截准确率可达到99.9%。产品适用于金融、保险、电商、直播、社交等行业的实名注册、密码修改、交易提现场景。
A 15-gene immune, stromal and proliferation gene signature that significantly associates with poor survival in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma与胰腺导管腺癌不良预后显著关联的15个免疫，基质及增殖基因标签
云环境储存了大量的敏感数据和重要信息，包括企业机密、客户数据、财务记录等。云安全可以保护这些数据免受未经授权的访问、泄露或篡改。数据泄露可能导致财务损失、法律责任和声誉损害，因此保护数据的安全至关重要。
以下内容整理自清华大学《数智安全与标准化》课程大作业期末报告同学的汇报内容。 第一部分：大数据风控技术及应用现状 在人民币贷款持续增长，市场环境日趋复杂的情况下，利用大数据进行风控是社会主义市场经济进行金融资源合理配置不可或缺的手段之一。 金融大数据风控指的是金融管理者使用大数据技术，对金融业务的数据进行分析判断业务风险的程度，并有效控制风险带来的影响。 基于大数据的金融风控平台有四个基础模块，包括数据采集与处理模块，数据存储与管理模块，数据挖掘与分析模块以及数据可视化与应用模块。 这些技术在国内业
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