本文将向您展示如何在GPT的指导下，使用Java客户端与Elasticsearch集群进行数据安全和监控操作。
引言：数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失，而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展，忽略了数据安全重要性。近年来，企业由于自身的安全防护机制不严谨，引发的数据安全事件频发。抛开事件本身的人为因素不谈，如何从技术角度避免类似的事件发生，才是我们需要认真总结的。
随着企业上云和数字化转型升级的不断深化，数据泄露已经发展成为全球最常见的安全问题之一，企业应该如何加强防范，保障自身数据与业务安全？11月6日至7日，由腾讯云主办的首届Techo开发者大会上，腾讯安全正式发布“云数据安全中台”，助力企业以极简的方式，构建端对端的云数据全生命周期安全体系。
我国数字经济正在迈向以数据为要素、以产业互联网为载体的新时代。在数字技术不断推动经济发展的同时，其背后的安全风险也日益显现。近年来，各类数据泄漏、数据滥用、个人隐私侵害等安全事件层出不穷。随着《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》的相继发布，监管部门从个人信息保护、信息安全及监管科技等角度对数据安全工作提出了更高要求。
上篇文章《漫谈大数据平台架构》（阅读原文查看）大家应该对大数据平台有了一个整体架构上的理解和认识，作为姊妹篇，本篇着重讲解大数据平台安全风险与建设。
数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。
在Java编程中，克隆（Cloning）是一个重要的概念，它允许创建并操作对象的副本。克隆可以分为两种类型：浅克隆（Shallow Cloning）和深克隆（Deep Cloning）。这两种克隆方式在处理对象及其引用的成员变量时有所不同。下面，将详细讨论它们之间的区别，并提供实现方法。
本文探讨了如何衡量一个组织的数据安全保护能力，并提出了数据安全能力成熟度模型（DSMM）作为评估工具。DSMM包含40个安全域，涵盖了组织的数据全生命周期过程。在实践过程中，企业需要关注高层重视度不足、业务部门配合意愿度低、内部系统繁多、政策落地难、业务快速发展、数据安全风险处理能力不足等挑战。数据安全成熟度模型（DSMM）的适用范围广泛，包括金融、政府、运营商、互联网企业等行业。
数据安全平台（DSP，Data Security Platforms）的概念来源于Gartner的《2021数据安全技术成熟度曲线》，DSP定义为以数据安全为中心的产品和服务，旨在跨数据类型、存储孤岛和生态系统集成数据的独特保护需求。
本文档为数据安全思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
“云计算成为产业互联网+转型最重要的基础设施，云端数据安全性则成为用户在选用云服务时的最重要考量因素。 近日，腾讯云正式发布《腾讯云数据安全白皮书》(以下简称白皮书)，郑重作出腾讯云绝不主动触碰客户
伴随数据成为企业的核心资产，数据安全已经成为所有企业在产业互联网时代必须直面的挑战。
行业专家表示，公有云中工作流程的增加可能会增加更多的安全漏洞。企业在其公有云环境中正在经历数据爆炸式增长，这将导致扩展的数据攻击面，可能导致数据违规或合规性失败的情况。公有云的性质使得创建新的数据存储很容易，但安全团队很难监控该数据存储的内容，因此，企业必须改变他们对数据安全的看法。人们越来越意识到存在的风险，并朝着更好地治理和监控数据资产的方向发展。数据安全态势管理、云数据丢失预防、数据检测和响应的功能可以帮助企业应对挑战。
秉持数据驱动战略的数据驱动型组织，正在利用数据，以前所未有的速度开创未来。同时，也面临日益增长的安全、隐私、合规风险。
前几天在全国各地如火如荼开展的国家网络安全周，再度掀起了社会大众对数据安全的重视。全球的科技企业最近也围绕数据安全有了大动作，在圣地亚哥举办的一场开源峰会上，宣布成立了一个叫“可信计算联盟（Confidential Computing Consortium，CCC）”的组织。
随着企业上云和数字化转型升级的深化，数据正在成为企业的核心资产之一，在生产过程中发挥的价值越来越大。
数据作为新型生产要素，占据着国家战略资源地位。然而，层出不穷的数据泄露事件也给数字化转型中的企业带来巨大风险和巨额损失的可能性。
数字经济时代，数据已经成为关键生产资料。运用密码技术对数据传输、流转、存储和使用等环节进行加密保护，是确保用户和企业信息安全的重要手段。
随着企业上云和数字化转型升级的深化，数据正在成为企业的核心资产之一，在生产过程中发挥的价值越来越大。而数据安全也成为广大企业和云服务商共同关注的话题之一。 近年来，国内外大规模数据泄露事件频发，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失，数据安全环境日趋复杂。而等保2.0和密码法的相继出台，也对数据安全尤其是加密算法和密码测评提出了更加严格的要求。 数据安全问题既是技术问题，也是管理问题，需要一套行之有效的数据管理策略。针对目前企业现状，腾讯云数据安全服务负责人姬生利在国际信
2020 年 1 月，时间跨度长达 14 年的，微软 2.5 亿条客户服务和支持记录在网上泄露；
《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。
据统计表明，全球的数据量每过两年翻一番，不知道什么时候开始，“大数据”已经成了我们经常挂在嘴边的词。随着大数据时代的来临，数据无疑是企业和用户最为重要和宝贵的数字资产，那么安全体系的建设尤为重要和关键，而其中数据安全和隐私保护则是安全体系的重中之重。
马斯克买了一台新的笔记本电脑，他发现：「除非我创建一个微软账户，否则它不让我使用，这意味着要让他们的人工智能访问我的电脑！真是一团糟。以前有一个选项可以跳过登录或创建微软账户。你们看到过吗？」
数据共享范式的演变，从过度授权的“默认知道”（Default-to-Know），到默认不共享的“需要知道”（ Need-to-know），再到默认共享的“需要共享”（ Need-to-share）。这些范式，本质上是在数据价值和数据风险之间进行取舍和平衡。
NSThread 基于OC的API,使用其简单，面向对象操作。但线程周期由程序员管理。
腾讯云WeData（以下简称 WeData）是一站式数据开发治理平台，支持公有云和私有化部署。
防止数据泄露这件事儿在产业互联网时代有多重要，就不赘述了。今天讲讲数据安全方面一个新的进展。 最近在圣地亚哥举办的一场开源峰会上，一个叫“可信计算联盟（Confidential Computing Consortium）”的组织正式宣布成立： 发起成员都是你耳熟能详的科技公司：腾讯、微软、谷歌、ARM、IBM、英特尔、红帽等等。 这么多科技企业聚在一起的目的，从名字上也能看的差不多——推进“可信计算”的研究。 可 信 计 算 简而言之，就是你可以信赖的计算。 在业界的定义中，可信计算基于硬件安全模块
多线程编程是现代应用程序开发中的常见需求，它可以提高程序的性能和响应能力。然而，多线程编程也带来了一个严重的问题：数据安全。在多线程环境下，多个线程同时访问和修改共享的数据可能导致数据不一致或损坏。为了解决这个问题，Java提供了一些机制来确保多线程之间的数据安全性，其中之一就是同步代码块。本文将深入探讨Java同步代码块的概念、用法以及如何使用它来解决数据安全问题。
自2022年3月初，数据猿正式推出以“数智力·新格局”为主题的“2022行业盘点季大型主题策划活动”以来，此次涵盖❶访谈调研+❷企业盘点&内容选题合作+❸产业图谱+❹榜单/奖项于一体的半年度大型媒体策划活动受到了业界各方数百家企业的踊跃报名参与。 数据猿作为一家致力于“聚焦数智·改变商业”的数据智能产业创新服务媒体，以推动大数据、人工智能、云计算、物联网、5G等新技术在产业中的应用与发展为宗旨，希望以媒体的力量与方式推动产业的发展与行业的进步。 在历经数月的时间里，由数据猿内部员工组成的初审小组、核心粉丝群组成的公审团，以及外部行业专家成员组成的终审团，通过直接申报交流、访谈调研、外界咨询评价、匿名访问等交叉验证的层层筛选推荐机制下，最终制作形成了《2022中国数据安全领域最具商业合作价值企业盘点》 以下是本期盘点的相关内容，经数据猿整理发布：
11月6日-7日，首届腾讯 Techo 开发者大会将在北京举行。在这场持续2天的技术盛宴中，全球5000多位开发者、超140位中外业界大咖将齐聚一堂，为开发者们带来18场技术专题，7场极客硬核活动。 产业互联网时代，安全已然成为产业上云、技术演进及大规模应用的基础。腾讯安全在本届Techo开发者大会·云安全技术与应用专场，将围绕移动和客户端安全、云原生数据安全、内容风控创新、Serverless服务安全、区块链安全、可信基础设施安全、智慧安全运营等领域带来一线实践经验分享。 云安全技术与应用专场·看点前瞻
AQS是什么？AQS是JDK提供的一个Java类(AbstractQueuedSynchronizer)
HarmonyOS是万物互联时代的操作系统。通过分布式技术，HarmonyOS将多台终端形成一台“超级虚拟终端”，让用户使用多设备如同使用单设备一样简单。那么在这个“超级虚拟终端”中，数据怎么存储？怎么同步？怎么访问？想必是大家最关心的问题。
多年来，工程和技术迅速转型，生成和处理了大量需要保护的数据，因为网络攻击和违规的风险很高。为了保护企业数据，组织必须采取主动的数据安全方法，了解保护数据的最佳实践，并使用必要的工具和平台来实现数据安全。
简单地说，企业数据的安全性和可访问性不应被视为企业的资产。数据安全图的目的是描述哪个参与者（个人、组织或系统）可以访问哪些企业数据。这种关系可以用两个对象之间的矩阵形式表示，也可以用映射表示。该图还可用于证明遵守数据隐私法和其他适用法规（HIPAA、SOX等）。该图还应考虑企业的合作伙伴或其他方可能访问公司系统的任何信任影响，例如信息可能由其他人管理的外包情况，甚至可能托管在不同的国家。
在 Java 中，视图和包装器是两个重要的概念，用于对数据进行组织和操作。视图提供了一种逻辑上的分组和展示方式，而包装器则用于封装和转换数据。本文将介绍 Java 视图和包装器的概念、使用方法和常见技巧，并提供一些示例代码。
上线短短七个月，GenAI即令全球各地的科技和商业领袖们为之瞩目，浮想联翩，甚至担心害怕。这项技术将对生产力水平和利润率产生怎样的影响在高管们看来是显而易见。布鲁金斯学会预测，未来10年，GenAI有望将生产率和产出提高18%。
Redis 是个基于内存的数据库。那服务一旦宕机，内存中数据必将全部丢失。所以丢失数据的恢复对于 Redis 是十分重要的，我们首先想到是可以从数据库中恢复，但是在由 Redis 宕机时（说明相关工作正在运行）且数据量很大情况下，从数据库恢复的话，会为数据库带来巨大的压力，进而导致程序相应缓慢。因此实现数据的持久化，避免从后端数据库中恢复数据，对于Redis 是十分必要的。
经查实，滴滴全球股份有限公司违反《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的违法违规行为事实清楚、证据确凿、情节严重、性质恶劣。
数据作为高价值的“燃料”，为数字经济注入源源不断的新动能，而日渐繁盛的数字经济，也将进一步驱动数据应用和数据安全的发展。
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2017年，美国信用评级机构 Equifax 遭受黑客攻击，导致1.4亿个人的敏感信息泄露；
在银行企业生产数据库中，储存着大量的敏感信息，例如储户个人身份信息、手机号码、身份证、银行账户信息、资金信息等，这些数据，在银行业很多工作场景中都会得到使用，例如，业务分析、开发测试、审计监管，甚至是一些外包业务等方面，使用的都是真实的业务数据和信息。如果这些数据发生泄露、损坏，不仅会给银行企业带来经济上的损失，更重要的是会大大影响用户对于银行的信任度。
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。
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FreeBuf咨询TTSP智库专家 VIPKID安全负责人朱模卿，在2021数据安全与数据治理高峰论坛上分享了议题《浅论数据安全的“点线面位体”和7个习惯》。本文对其分享内容进行梳理和展示。
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