Oracle.DBA手记·4:数据安全警示录.pdf
2025-08-24 23:16:53 51.26MB Oracle.DBA
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**龙脉科技静态数据脱敏系统 (Longmai AK-DMS)** 在当今信息化社会,数据安全和网络安全成为了企业和组织必须关注的重要议题。龙脉科技静态数据脱敏系统(Longmai AK-DMS)正是针对这一需求而设计的专业解决方案,旨在保护敏感信息不被未经授权的人员访问或泄露。该系统通过一系列高级的加密技术和数据变形技术,实现对原始数据的无损替换,以创建安全的测试、培训和分析环境。 ### 数据脱敏原理与应用 数据脱敏是一种信息安全实践,它涉及到将敏感数据转换为不可识别的形式,同时保持数据的结构和关系。静态数据脱敏是其中一种类型,适用于数据库、文件和文档等非动态数据源。Longmai AK-DMS采用多种脱敏方法,如替换、加密、打乱和屏蔽,确保在不影响数据分析的前提下,最大程度地保护个人信息和关键业务数据。 ### 系统特性 1. **高效脱敏**:Longmai AK-DMS 提供自动化处理大量数据的能力,快速完成大规模数据集的脱敏工作,节省时间和资源。 2. **精准策略**:系统支持自定义脱敏规则和策略,针对不同级别的敏感信息实施不同程度的脱敏,确保合规性。 3. **数据保留完整性**:即使经过脱敏,数据的结构和逻辑关系仍然保持不变,确保后续分析的准确性。 4. **可追溯性**:系统记录所有脱敏操作,便于审计和跟踪,确保数据处理的透明度。 5. **跨平台兼容**:支持多种操作系统,如提供的`AK-SDM_V1.2.0_centos7.9_x64.bin`表明,该版本适用于CentOS 7.9 64位环境。 6. **易于部署和管理**:通过`readme.txt`文件,用户可以获取详细的安装和配置指南,简化系统的部署和日常管理。 7. **帮助文档**:`help`文件提供了全面的使用和操作说明,方便用户理解和使用各项功能。 ### 安全保障 Longmai AK-DMS 在设计时充分考虑了安全性和隐私保护,采用了多重加密机制,防止数据在传输和存储过程中被窃取。同时,系统遵循严格的安全标准和法规,如GDPR、HIPAA等,确保符合全球各地的数据保护要求。 ### 应用场景 - **测试环境**:在软件测试和开发中,脱敏后的数据可以替代真实数据,避免因数据泄露带来的风险。 - **数据分析**:在进行大数据分析时,脱敏数据可以确保分析结果的可靠性,同时保护个人隐私。 - **培训教育**:在员工培训中,使用脱敏数据可以提供实战演练的机会,而不涉及实际敏感信息。 龙脉科技静态数据脱敏系统是企业保护核心数据、构建安全数据生态环境的重要工具。通过其强大的功能和灵活的配置,企业能够有效降低数据泄露风险,提高数据安全管理水平。
2025-08-17 19:44:55 567.66MB 数据安全 网络安全
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内容概要:本文是由中国移动通信集团有限公司网络与信息安全管理部指导,多家单位共同编制的《2025大模型训练数据安全研究报告》。报告聚焦大模型训练数据的特点、类型、风险及其全生命周期的安全管理框架和技术防护对策。报告指出,大模型训练数据面临投毒攻击、隐私泄露等多重挑战,强调了训练数据安全的重要性。报告详细分析了数据准备、模型构建、系统应用、数据退役四个阶段的安全风险,并提出了相应的技术防护对策,包括数据偏见防范、跨模态语义校验、开源数据合规核查、差分隐私加固等。此外,报告还探讨了数据安全的法规政策、管理运营体系及未来发展趋势,呼吁产业链各方共同关注并推动大模型技术健康可持续发展。 适用人群:从事大模型开发、数据安全管理和研究的专业人士,以及对人工智能和数据安全感兴趣的行业从业者。 使用场景及目标:①了解大模型训练数据的全生命周期安全管理体系;②掌握各阶段可能存在的安全风险及其防护对策;③熟悉国内外数据安全法规政策,确保合规;④探索未来技术发展趋势,提前布局新兴技术与产业生态。 其他说明:报告不仅提供了详细的理论分析和技术对策,还呼吁行业各方加强合作,共同构建数据安全防护体系,推动大模型技术在各行业的健康发展。阅读时应重点关注各阶段的风险分析和对策建议,结合实际应用场景进行实践和优化。
2025-08-08 01:08:40 833KB 数据安全 隐私保护
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内容概要:本文档《可信数据空间能力要求》(征求意见稿)旨在为可信数据空间的规划、建设和评估提供指导。文档详细阐述了可信数据空间的整体能力要求框架,涵盖运营要求、场景应用、数据资源、生态主体、规则机制和技术系统五大核心要素。每个要素都有具体的细分功能和能力映射,确保数据可信流通与高效利用。文档还明确了可信数据空间的可持续运营机制,包括战略规划、组织治理、安全保障和核心能力评估等方面。此外,文档提供了详细的规则机制和技术系统要求,以支撑数据空间的稳定运行和创新发展。 适合人群:适用于企业、行业、城市、个人及跨境数据空间的规划者、建设者和评估者,尤其是从事数据管理、数据安全、数据治理及相关技术研发的专业人士。 使用场景及目标:①为企业、行业、城市和个人提供数据共享和协同机制的设计依据;②为跨境数据流动提供合规管理和技术支撑;③指导数据资源的高效管理和价值挖掘;④为生态主体的接入、治理和协同提供操作指南;⑤确保数据空间运营的合规性、安全性和高效性。 阅读建议:由于文档内容详尽且专业,建议读者重点关注与自身业务相关的章节,特别是涉及具体能力要求和技术实现的部分。同时,结合实际应用场景,理解各项要求的背景和意义,以便更好地应用于实际工作中。对于技术细节,建议结合相关标准和规范进行深入学习。
2025-08-06 23:59:46 1.15MB 数据安全 数据治理
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内容概要:本文详细介绍了IEC发布的针对家用联网环境中活跃辅助生活(AAL)机器人的国际标准——IEC 63310:2025。主要内容包括定义AAL用户的需要与特性,将它们融入到AAL机器人在家庭互联环境中的开发、设计与评估中,涵盖功能性、安全性等方面的要求以及测试准则和使用培训指南。它不仅对当前市场AAL机器人的功能性和特定技术要求做了明确界定,还将为未来的产品设计提供指导方针和支持。本文特别关注了四个独立级别下AAL照护对象所需的协助程度,以确保这些机器人能帮助老年人或需要辅助生活支持的人群实现在家独立生活的可能,增加产品市场化接受度并促进行业扩展。同时,文章强调了在不同场景下保障数据隐私安全,提供有效的信息管理、监控和服务,改善人机互动的用户体验等重要特性。 适用人群:主要面向从事AAL机器人研发的企业和个人,尤其是专注于设计适用于居家养老护理和智能设备交互的应用程序的研发团队成员。 使用场景及目标:本标准旨在指导AAL机器人的制造商、使用者及其利益相关方在实际应用中能够更好地理解和执行关于这类产品应有的基本要求,从而推动相关产业健康有序发展;确保机器人可以有效地服务于目标群体,
2025-07-28 16:00:05 892KB 机器人技术 智能家居 数据安全
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目前,大数据受到社会各界的广泛关注。受数据体量大、结构多样化、处理迅速快等因素影响,大多数传统的数据安全保护技术不再适用于大数据环境,着使得大数据安全问题日益严重。为此,近些年提出了大量的大数据安全保护技术。从加密算法、完整性校验、访问控制技术、密文数据去重和可信删除、密文搜索等视角,对当前大数据安全保护关键技术的研究现状进行分类阐述,分析其优缺点,并探讨它们未来发展趋势。
2025-06-23 09:19:31 1.41MB
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众安信科2025迈向智能驱动新纪元大语言模型赋能金融保险行业的应用纵览与趋势展望白皮书98页
2025-05-21 17:02:44 9.54MB 金融保险 数据安全 模型应用
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为促进中国移动大数据业务健康有序发展,保障公司数据资产安全,保障用户合法权益,集团公司开展了大数据安全保障体系建设。本指南为其中安全管理体系系列规范之一。 本指南主要针对中国移动大数据安全管控分类分级问题进行了规范。规范内容主要包括:对公司数据进行分类,并在此基础上根据对外开放及敏感程度进行分级,制订了不同级别的敏感数据在对外开放和内部管理中应遵循的管控实施要求,并给出了原始数据的标签化和模糊化示例,总结了用户数据对外开放的典型场景。本指南主要为中国移动大数据安全管控分类分级提供依据。 本指南的解释权属于集团信息安全管理与运行中心。
2025-05-16 00:43:03 17.1MB
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内容概要:本文档详细解析了信息安全领域的实战项目(2025版),涵盖三大核心类型:数据安全防护类(如加密与脱敏、日志监控系统)、攻防对抗演练类(如渗透测试实战、电子取证与反诈)、合规与风控类(如等保2.0实施、GDPR数据治理)。介绍了关键技术工具链,包括漏洞检测(Nessus、Fortify)、数据保护(Vormetric加密网关、Splunk日志)、身份认证(多因素认证)、AI安全(天擎大模型、对抗样本生成技术)。列举了行业应用典型案例,公共安全领域(天擎大模型应用、视频侦查实战)和企业级安全建设(DevSecOps实践、零信任架构落地)。最后阐述了项目开发与实施要点(需求优先级、技术选型建议、风险规避策略)以及能力提升路径(入门阶段、进阶方向、实战资源)。 适合人群:信息安全从业者、网络安全工程师、数据安全分析师、攻防演练人员、合规与风控专员。 使用场景及目标:①帮助从业人员了解最新信息安全技术的应用和发展趋势;②为具体项目的规划、实施提供参考;③指导不同阶段从业者的能力提升路径。 阅读建议:读者应结合自身工作场景重点关注相关部分,对于技术选型和技术实现细节,可进一步深入研究文档提供的工具和技术。
2025-04-28 10:20:04 19KB 信息安全 渗透测试 AI安全
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在当今数字化时代,大数据技术的迅猛发展带来了前所未有的数据增长,同时也催生了对数据安全和网络安全的更为迫切的需求。本篇博客将聚焦于大数据技术背景下的数据安全与网络安全,并通过CMS(文章管理系统)靶场实训,深入探讨相应的解决方案与应对策略。 数据与网络安全作为保障大数据系统正常运行的基石,同样备受关注。今天写博客时候发现自己很久没更新数据安全与网络安全方面的内容了,于是花了点时间写一篇CMS靶场实训博客。本文通过CMS靶场实训,深入分析CMS系统的安全漏洞,探讨防范措施,提供实战经验和攻防能力,有助于加强大数据与网络安全意识。 一、实训项目要求 环境部署,正确部署CMS网站并运行。 通过工具,列出CMS网站的文件目录结构。 搜集CMS网站的各项信息. 通过工具或代码审计,详细列出CMS 网站的漏洞缺陷。 给出CMS网站的加固方案。 二、环境 系统环境:Windows10 IP:192.168.95.200(根据实际情况) 虚拟机可联网 过程与分析 1.环境部署,正确部署CMS网站并运行。 Phpstudy版本为2016版本,解压缩文件并下载安装 ————————————————
2025-04-04 10:18:13 590.8MB 网络安全
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