Eureka是一个开源的服务注册与发现组件，它可以帮助开发人员管理和监控微服务架构中的服务。然而，在现实应用场景中，服务注册中心需要具备一定的安全性来保护数据和系统。本文将详细介绍Eureka的安全选项及其实现。
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键就在于对数据加工处理的能力。2016贵阳数博会上，英富森总经理尹科提出全数据概念,不仅包括事件发生时和事后处理过程中的数据，还包括事前、事后以及尚未
近日，美国一家网络安全初创公司Exabeam宣布进入XDR，这本身并不算什么大消息，不过这家公司的定位却让原本简单的事情变得复杂了，Exabeam是一家SIEM供应商。
9月21日，据security affairs披露，网络安全研究Bob Diachenko在网上发现，他的个人数据存储在一个未受保护的Elasticsearch数据库中，数据库还包含了超过1.06亿条泰国游客的个人信息。
ESG 的最新研究显示，企业安全运营和安全分析已经陷入泥沼，只有做出重大改变才能脱离困境。为了探究当下企业安全分析和运营面临的挑战，ESG 调查了来自北美各行业中大型企业的 406 位 IT 和安全专业人员，得出以下结论：
安全云数据存储服务可以帮助小型企业经济有效地保护数据，但在选择供应商之前，请牢记专家Joe Malec提出的五大注意事项。 曾经安全数据存储只是事后的考虑，现在它已经成为重要的企业功能。在过去，企业业主可以简单地备份日常发票数据到磁带，并将其存储在抽屉里进行保管。而现在，政府法规、日益增长的按需数据需求以及数据泄露担忧正在快速改变数据驱动业务的方式以及数据在21世纪的存储方式。 对于数据保护和安全存储的需要，很多小型企业依然面临很多挑战。根据2013年美国小企业协会的调查显示，44%的受访者已经受到网络攻击
在今年的RSA大会上，Alphabet(Google母公司）的网络安全子公司推出了其首款产品：BackStory，旨在保护企业本地和云端的基础设施。
数据是物联网(IoT, internet of things)的支柱和货币。无论是生成温度数据的传感器，检测婴儿命脉的袜子，抑或是能在产品库存低发送报警的自动售货机, 这些物联网的数据都需要被传输，处理，保护并可能被存储下来。有一点很清楚：选择要捕获哪些数据以及那些数据不要的背后是一个战略性的业务决策。这个决策因公司，业务目标和行业的不同而有很大差异。不管企业如何处理这些数据，云存储将是前进的方向，也是物联网增长和持续创新的关键推动力。
随着互联网的飞速发展，信息化已经无处不在，人类正在由IT时代进入DT时代，大数据在不断影响着各个行业，即将开启一次重大的时代转型。就像蒸汽机带来工业革命一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。 如何利用大数据改变传统安全思维，充分发挥大数据的价值，应对各种高级持续威胁和日益复杂化的网络安全形势，是对安全而言需要重点关注的问题。而大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。对与安全威胁而言也是如此，当前的
Matano是一款针对AWS的开源安全湖平台，该平台允许我们从各种数据源获取并注入大量和安全以及日志相关的数据，并将其存储到一个开源的Apache Iceberg数据湖中，同时这也方便广大研究人员进行后续的安全数据查询。除此之外，该工具还会创建Python脚本对代码进行实时监测，并会在检测到问题是发出实时警报。Matano是以完全无服务架构形式实现的，并且专为AWS设计。该工具的特性为大规模、低成本和零操作，支持广大研究人员轻松将Matano部署到目标AWS账户中。
新型数据库技术是信息技术领域中不断发展和创新的一部分，它们旨在解决传统数据库系统面临的挑战，如大数据量的处理、实时分析、云服务集成、数据安全性和多模型支持等。以下是一些当前备受关注的新型数据库技术：
结构化分析是根据分解与抽象的原则，按照系统中的数据处理流程，用数据流图来建立系统的功能模型，从而完成需求分析工作。结构化分析模型的核心是数据字典，围绕这个核心，有3个层次的模型，分别是数据模型、功能模型和行为模型（也称状态模型）。一般使用E-R图表示数据模型，用DFD表示功能模型，用状态转换图表示行为模型。
在同多个云提供商合作之前，请评估他们在计算、存储和安全等方面的服务。 企业必须在多个云供应商中做出抉择。亚马逊网络服务是行业巨头，而微软Azure则提供了一整套越来越有竞争力的服务。还有谷歌云平台对于那些具有大数据和处理需求的客户来说很有吸引力，他们正好可以利用谷歌的基础架构。IBM和Rackspace则提供三巨头之外的选择。 企业们最好不要与单一的云供应商绑得太紧。在一个云里提供的专业化服务在另一个云里并不一定也存在。在其他情况下，一个组织内的各部门可能会在不同的平台上开发服务，继而需要集中式的云管理团队
产业互联网高速发展，云原生引领新时代，企业云上业务开始大量使用更具可靠性和扩展性、更加易于维护的云原生应用。对于云上客户而言，云上数据被妥善地保护是最重要的安全诉求，也是云上综合安全能力最具象的体现。本文从“如何构建云上原生数据加密防护体系”出发，整合了腾讯安全云鼎实验室数据安全专家姬生利带来的一系列云上原生数据加密攻略，为你解答云原生安全体系下的数据安全防护问题。 下拉速看数据加密公开课精选内容 · 预告篇 构建云安全数据保障体系 新基建浪潮下的云安全 中共中央政治局常委会指出，要加快推进国
王新民 编译自 Google Research Blog 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 传统的机器学习方法需要将训练数据集中到一台机器或一个数据中心里，Google已经有强大的云端服务器设备，来对这些数据进行处理。现在，为了训练用户与移动设备进行互动的定制模型，Google又引入了一种新方法：联合学习（Federated Learning）。 联合学习能够在所有训练数据都保存在移动设备本地的情况下，让手机能够同时学习一个共享的预测模型。这种方法让机器学习的训练过程不再需要将数据存储到云端。 本地模
红衣教主周鸿祎说过，别把免费当战略，这句话不仅讲给O2O,也讲给周教主在内的免费云供应商。自从免费云盘在国内开疆拓土，个人用户似乎已经对不花钱的云存储习以为常， 2C云盘供应商还有谁敢说用我的云盘要收费？碰到好脾气的用户可能呵呵了之，碰到脾气大得还不拉出去暴打。
据国外媒体报道，苹果iPhone或iPad用户需注意，iOS版本手机银行存在安全风险漏洞。 研究人员阿里尔·桑切斯（Ariel Sanchez）对40款移动银行应用进行了测试，与这些应用有关联的银行为全球最具影响力的60家银行。 起初，桑切斯对在iOS银行应用中发现其中很多的银行都未实施基本的安全保护措施，尽管在通知了这些易受攻击漏洞之后情况依然未变。 桑切斯并未对发现的银行应用漏洞进行详细的研究，也未展示如何利用这些漏洞。他对40款iOS移动银行应用的安全性
ES (Elasticsearch）是当前主流的大数据搜索引擎，具有扩展性好，检索速度快，近实时等优势，依托于ES的这些优势，其不仅广泛地应用于各种搜索场景，如日志检索，应用搜索等，在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力。 在传统安全领域，企业通常会借助防火墙，杀毒软件等为企业构造起一套固若金汤的安全防御体系，然而即使在如此严密的防护之下，仍然无法完全保证内部数据的安全，尤其是当面临内部威胁时。这时，根据已有安全数据进行安全分析，及时发现并处理威胁就显得尤为重要。然而，现代企业的安全数据已随着日益蓬勃发展的信息网络技术而迅速膨胀，对海量安全数据的采集，处理，存储，查询等正日益困扰着企业安全分析团队。 而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的，将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图：
企业在与多个云供应商合作之前，需要评估他们的计算，存储，安全性，以及更多的服务。 企业必须从多个云提供商中进行选择。亚马逊网络服务公司无疑是最大的行业巨头，而微软Azure提供了竞争日益激烈的整套服务。谷歌云平台对于那些可以使用谷歌的基础设施处理大数据需求的企业具有吸引力。IBM公司和Rackspace公司则紧随行业三巨头之后。 企业可能不想被捆绑得太紧密，一个单一的云供应商。在一个云提供的专门服务并不总是可以在另一个。在其他情况下，一个组织内各部门可能已经开发出不同的平台上的服务，需要集中云计算管理团队，
大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
Apache Shiro的设计目的是为了简化应用系统鉴权，它将系统与外界的交互进行了高度的抽象。
RSAC大会的热度似乎持续了一整个北京的春天，直播、新闻、技术解读、研讨活动让人应接不暇。从RSA大会官网上查询今年“Better.”主题的由来和背景，发现会议主题的设计虽然从字面似乎是表达“去年做的不错，今年再接再厉”的客观评价，不过更多的，是大会对安全行业“不忘初心”的鼓励。“最重要的是，永远不要忘记我们来到这里的根本原因：帮助确保一个更安全的世界，这样其他人就可以着手让世界变得更美好。” 看到这里，读者脑海中是否也回荡起Michael Jackson的经典歌曲“Heal the world, make it a better place…”闲言少叙，作为网络安全数据应用的研究者，常常会思考的一个问题，是怎么才叫安全智能，怎么才能让网络安全更智能（better）？
随着数据量的爆发式增长，数字化转型称为了整个IT行业的热点，数据也开始需要更深度的价值挖掘，因此需要确保数据中保留的原始信息不丢失，从而应对未来不断变化的需求。当前以oracle为代表的数据库中间件已经逐渐无法适应这样的需求情况，于是业界也开始进行不断的产生的计算引擎，以便应对数据时代的到来。在此背景下，数据湖的概念被越来越多的人提起，希望能有一套系统在保留数据的原始信息情况下，又能够快速对接多种不同的计算平台，从而在数据时代占比的先机。
以色列《国土报》网站（www.haaretz.com）发布消息称，以色列将于2017年为全体公民构建生物身份识别数据库。 以色列内政部长Arye Dery宣布，从2017年开始，加入生物识别数据库将成为强制性措施。Dery表示：从现在起，任何在内政部具有身份档案的人，不管是身份证还是护照，都将拥有一个生物识别身份。以色列已经决定建立这样一个数据库，并将很快决定它包含哪些内容。 Dery补充说：“世界上许多其他国家认为他们的公民应该拥有智能的、安全的身份档案。以色列也正在加入这一群
据中国汽车工业协会统计分析，2016年8月，在商用车主要品种中，与上月相比，客车和货车产销均呈增长，货车产销22.26万辆和23.25万辆，环比增长9.15%和10.21%，同比增长20.51%和15.37%。 而远程被管理车辆每天大约需要上传20MB左右的数据。按照100万辆计算，每月大约600TB，每年7.2PB左右。而100万辆车对数据中心的存储需求大约在14PB。 面对不断增长的数据，对商用车纳入远程监控管理和提供远程信息服务的要求日益提高。相关交通运输行业作为传统行业的“老大哥”，在大数据时代的背
近日，工业和信息化部密码应用研究中心发起的“首届全国商用密码应用优秀案例”评选活动正式结束，腾讯云数据安全中台保护方案凭借优异技术和实践表现获评优秀案例。
相关交通运输行业作为传统行业的“老大哥”，在大数据时代的背景下，面临海量交通安全数据的处理，转型势在必行。对基础架构技术进行革新，配合上层软件解决方案的软硬件结合的模式将重塑高效、安全的交通运输业未来。
德国联邦经济部长Peter Altmaier将Gaia-X专案称作数字领域的“登月火箭”。Gaia-X将会严格遵守欧盟隐私保护准则，这样一来，欧盟国家的企业和公民就可以放心地将自己的敏感信息储存在欧洲共同的虚拟数据中心了。
数据湖的起源，应该追溯到 2010 年 10 月。基于对半结构化、非结构化存储的需求，同时为了推广自家的 Pentaho 产品以及 Hadoop，2010 年 Pentaho 的创始人兼 CTO James Dixon 首次提出了数据湖的概念。
该文介绍了如何使用不到50行的Python代码构建一个最小的区块链，该区块链可以存储时间戳和索引，以及一个自动识别散列函数。虽然区块链技术已经催生了新的、完全数字化的货币，如比特币和莱特币，但SnakeCoin可以更加灵活地使用区块链技术，为不同的场景提供不同的解决方案。
一、 大数据基本概念 大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。 大数据的预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 (1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 (2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一
虽然有些人认为区块链(blockchain)技术的应用场景还有待研究，但毫无疑问，这一新颖技术的出现是计算界的奇迹。那么，什么是区块链？
近日，工业和信息化部密码应用研究中心发起的“首届全国商用密码应用优秀案例”评选活动正式结束，腾讯云数据安全中台保护方案凭借优异技术和实践表现获评优秀案例。 （首届全国商用密码应用优秀案例名单) 本次优秀案例征集涵盖电子政务、信息通信、工业互联网、车联网、物联网、云计算、公共服务、基础软硬件等领域，多达100余项，经过初期评审、专家评审多项严苛环节，从案例的合规性、原创性、先进性、实用性、可推广性等方面对案例实施评价；在专家评议环节，专家组从行业应用、技术创新、体系保障、示范效应等角度，全面总结了评审案例
这个周末，关注Elasticsearch动态的朋友应该都会被一条关于数据泄露的新闻吸引。虽然，这个事件中泄露的数据并非直接发生在Elasticsearch身上，但任何时候，我们都需要保持警醒，并掌握保证你的数据安全所需的知识，以及建立能够快速检测，并响应相关事件的流程机制，以减少损失。
随着“大数据中心”被列为国家新基建核心项目之一，数据和数据分析变得尤为的重要。对于企业来说，不仅越来越多的业务向以云为中心的基础架构转移，而且对于数据洞察敏捷度的要求也越来越高。这就促使数据分析者和领导者必须采用恰当的工具和流程来应对需求，可利用多个数据源、使用不同的数据技术，快速构建灵活友好的数据架构，解决多元化分析场景的数据需求成为新的趋势。
大数据分析、人工智能等新兴科技已经成为金融、能源、政府、交通、医疗等关键行业在数字化转型过程中，不可或缺的战略实现工具，能否迅速地理解、适应、运用这些工具，在一定程度上决定了企业是否拥有赢得未来市场的实力。
作者：Ronald van Loon 作者简介：Ronald van Loon被Onanlytica，Data Science Central，Klout，Dataconomy等网站视为全球资料科学、
尽管在过去十年中，企业在云计算方面已经积累了丰富的经验，但在建立正确的服务、架构和通用功能以产生最佳的数据环境时，仍有许多不确定的问题。 这部分在于要转变对云计算的态度。即一旦它被视为主要是削减成本的工具，人们的目标是利用云计算的独特功能，更加倾向于应用和服务，从根本上重新定义了企业架构的性质，并越来越多地转向应用程序为中心的经济。 可以肯定的是，采用云服务的企业不断增长。从Technavio的最新报告中，混合服务从目前到2020年年复合增长率为23.8％，其中包括一系列的SaaS，PaaS和IaaS的产品
长安汽车智能化研究院是中国长安汽车集团有限责任公司旗下专注于汽车智能化技术研究和创新的研发机构。其愿景是通过持续创新和技术突破，实现汽车智能驾驶、智能网联和智能交通的全面发展，提供更安全、更便捷、更智能的出行体验，并成为中国汽车智能化领域的领军企业。
一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
未来十年，企业数据管理模式将如何进化？Cloudera 的答案是 — 企业数据云。 在数据爆炸时代“掘金” 数字正在“吞噬”世界。 过去的十几年里，我们进入了一个数据爆炸、信息过载的时代。 数据规模在以惊人的速度增长。 2006 年，个人用户才刚刚迈入 TB 时代，当年全球共产生了约 180EB（1 EB = 1024 TB）的数据；2012 年，这个数字增长到了 3.7 ZB（1ZB=10 亿 TB）。 据国际权威机构 Statista 统计和预测，2020 年全球数据产生量预计达到 47ZB。而到 20
Subject：主体，代表了当前“用户”，这个用户不一定是一个具体的人，与当前应用交互的任何东西都是Subject，如网络爬虫，机器人等；即一个抽象概念；所有Subject 都绑定到SecurityManager，与Subject的所有交互都会委托给SecurityManager；可以把Subject认为是一个门面；SecurityManager才是实际的执行者； SecurityManager：安全管理器；即所有与安全有关的操作都会与SecurityManager 交互；且它管理着所有Subject；可以看出它是Shiro 的核心，它负责与后边介绍的其他组件进行交互，如果学习过SpringMVC，你可以把它看成DispatcherServlet前端控制器； Realm：域，Shiro从从Realm获取安全数据（如用户、角色、权限），就是说SecurityManager要验证用户身份，那么它需要从Realm获取相应的用户进行比较以确定用户身份是否合法；也需要从Realm得到用户相应的角色/权限进行验证用户是否能进行操作；可以把Realm看成DataSource，即安全数据源。
随着“大数据中心”被列为国家新基建核心项目之一，数据和数据分析变得尤为重要。对于企业来说，不仅越来越多的业务向以云为中心的基础架构转移，而且对于数据洞察敏捷度的要求也越来越高。这就促使数据分析者和领导者必须采用恰当的工具和流程来应对需求，可利用多个数据源、使用不同的数据技术，快速构建灵活友好的数据架构，解决多元化分析场景的数据需求成为新的趋势。 数据湖正是在这样的背景下应运而生，而云是数据湖最佳的实践场所。国内各大云厂商也聚焦数据湖，将云计算技术与数据湖技术结合，进一步发挥云自有的弹性扩张、灵活部署
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随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。
安全日志记录着企业服务器、云基础设施、应用程序等的全部执行过程，对日志数据进行追溯分析，可以准确清晰地了解企业 IT 设施状况、排查安全隐患、检索故障源头等。
以下内容为博主准备在公司内部分享【分布式锁】相关列的提纲，全文基本都是关键字，分享过程全靠编了，尽量涵盖多线程以及锁分布式锁的各种使用技巧 和使用场景吧。
2023年4月20日-21日，由中国能源研究会主办的“2023年中国能源网络安全大会”（以下简称“大会”）在南京召开。大会以“新形势·新安全”为主题，围绕提升我国能源行业网络安全水平，增强和维护我国能源网络安全能力，助力“清洁低碳、安全高效”的新型能源体系建设等议题，深入剖析了我国能源网络安全的现状以及对未来的建设需求。
近日，公安部第三研究所牵头、腾讯安全深度参编的信息安全国家标准《信息安全技术-网络安全态势感知通用技术要求》，由国家标准化管理委员会正式发布，将于2023年10月1日起实施。
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