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数据安全能力建设思路

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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    什么是集中管控式大数据安全架构?

    大数据已不再是一个单纯的热门词汇了,随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用,并通过持续不断的发展,大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据,并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长,包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息,数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而

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    云上数据安全防护,如何实现零改造、高性能、易运维?

    2021年7月31日,第七届全球互联网架构大会(简称“GIAC”)在中国深圳成功举办。作为中国地区规模最大的技术会议之一,本届GIAC汇聚了国内外互联网技术架构相关的行业顶尖企业高管、技术负责人及高端技术从业人员,就互联网架构热门的前沿趋势、云原生、智能数据、爆款架构演进、卓越工程实践等领域进行技术创新及研发实践架构案例的探讨与分享,共同打造了一个互联网构建方式的尖端讨论平台。 腾讯云鼎实验室数据安全总监姬生利在会上发表题为《腾讯云数据安全与隐私保护》的演讲,围绕数据上云面临的数据安全问题、腾讯云数据安

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    大数据脱敏

    大数据平台通过将所有数据整合起来,充分分析与挖掘数据的内在价值,为业务部门提供数据平台,数据产品与数据服务。大数据平台接入的数据中可能包括很多用户的隐私和敏感信息,如用户在酒店的入住纪录,用户支付信息等,这些数据存在可能泄漏的风险。大数据平台一般通过用户认证,权限管理以及数据加密等技术保证数据的安全,但是这并不能完全从技术上保证数据的安全。严格的来说,任何有权限访问用户数据的人员,如ETL工程师或是数据分析人员等,均有可能导致数据泄漏的风险。另一方面,没有访问用户数据权限的人员,也可能有对该数据进行分析挖掘的需求,数据的访问约束大大限制的充分挖掘数据价值的范围。数据脱敏通过对数据进行脱敏,在保证数据可用性的同时,也在一定范围内保证恶意攻击者无法将数据与具体用户关联到一起,从而保证用户数据的隐私性。数据脱敏方案作为大数据平台整体数据安全解决方案的重要组成部分,是构建安全可靠的大数据平台必不可少的功能特性。本文首先分析了数据泄露可能带来的风险,然后详细介绍了数据脱敏技术的理论基础与常用算法,最后介绍了一个基于大数据平台的数据脱敏解决方案。

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    专家精品 | 让高敏感数据销声匿迹:一种用户无感知的数据防泄露方法

    大数据时代,数据是基础,业务是核心,数据安全则必然需要与业务形态有所关联,因此,数据安全和边界类的网络安全正逐渐划分开来。自2017年6月网安法实施以来,配套的法律法规也陆续出台,要求越来越高,力度越来越大,加之正在制定的《数据安全法》和《个人信息保护法》,数据安全已成为数字化转型的必要基础能力。 从整体信息化的发展来看,数据安全被重视相对是滞后的,大多行业都是信息系统已经运行了好多年,基于此开展数据安全相关工作,难度还是很大的。尤其是行业里针对高敏感数据的管控,例如明星数据、高级别领导数据、高管

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    鱼和熊掌兼得——隐私保护与价值挖掘之利器

    在该系列的第一篇中:《浅析数据安全与隐私保护之法规》,介绍了国内外的数据安全与隐私保护相关法规,如欧盟《GDPR》、美国《CCPA》和中国《网安法》。这些法规保护的个人数据(或个人信息)范畴均十分广泛,且具有严格的约束和规范。在法规指导下,如何更好地满足合规,降低法律风险和隐私泄露风险;同时也能满足业务场景需求。目前存在多种关键技术,场景不同,需求不同,对应的技术也自然不同。本文作为《大数据时代下的数据安全》系列的第二篇:场景技术篇,将介绍四种关键技术:数据脱敏、匿名化和差分隐私和同态加密,并对每一种介绍技术的从场景、需求和技术原理等几个维度进行展开。

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