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。
本文从运营角度谈数据资产的安全治理，通过平台化能力实现对涉敏资产识别、评估风险，及一系列治理措施达到风险收敛目的。
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。
随着软件开发的日益复杂，敏感信息（如API密钥和访问令牌）的安全性变得尤为重要。如图1.1，根据GitGuardian的监测数据，2023年GitHub存储库中的密钥暴露数量较2022年增长了28%，累计泄漏超过1280万个身份验证和敏感密钥。这一问题不仅威胁到软件的安全性，还可能导致严重的安全漏洞和经济损失。例如，2022年9月，一名攻击者通过利用Uber公司PowerShell脚本中硬编码的管理员凭证，成功接管了该公司的内部工具和应用程序。
如前文《静态脱敏典型应用场景分析——开发测试、数据共享、科学研究》所说，当前数据脱敏产品主要包括静态脱敏、动态脱敏产品两类。由于两者使用场景不同，关键技术有所差异。
“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。
现在很多公司都会面临，内部敏感信息，比如代码，内部系统服务器地址，账号，密码等等泄露到GitHub上的风险，有恶意的也有非恶意的。这个问题有时很难完全规避掉，为了降低可能的恶劣影响，一般都是会内部搭建一个GitHub敏感信息泄露的监控系统。
2023年4月的某一天，腾讯安全专家Leo正在为某家医院的重保防护做第一轮的安全风险排查。
9月，知文NLP、人脸融合、语音识别等3款产品推出全新功能，文字识别推出新解决方案。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
数据的安全性变得越来越重要，安全性里面包括很多方面，在这篇文章里介绍一下MySQL企业版里提供的数据屏蔽与去识别功能。
9月，腾讯云AI中心下的知文NLP产品推出了全新功能，意在帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
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。
在数字化时代的浪潮下，企业对保护敏感图像信息的需求已变得迫在眉睫。诸如证件照片和票据等纸质文件的扫描版本携带着个人隐私和关键的商业信息，一旦这些信息遭到泄露或滥用，都可能对企业和个人造成严重的风险和损失。因此，确保这些图像的安全性和机密性已经成为数据安全和数据合规工作的核心焦点。
攻防演练过程中，我们通常会用浏览器访问一些资产，但很多未授权/敏感信息/越权隐匿在已访问接口过html、JS文件等，使用该插件能让我们快速发现未授权/敏感信息/越权/登陆接口等。
在银行、保险、证券等金融领域和政务领域中，经常存在大量的文档和单据需要人工进行整理、提炼和归档，这些工作会花费大量的人力和时间。这时，可以使用词法分析（智能分词、词性标注、命名实体识别）、关键词提取和文本分类接口，首先对大量的金融或政务文档进行分类，然后再进行文本资料的关键信息抽取和结构化排布，可以有效地辅助人工来处理各种文档和单据，降低人力成本。
在企业安全建设中，资产管理是很多安全工作的基础。而数据资产管理可以帮助我们更准确的发现安全风险，执行更有效的控制措施，在数据安全体系化建设中也有着举足轻重的作用。
前言 这几天学校开始选毕业设计，选到了数据脱敏系统设计的题目，在阅读了该方面的相关论文之后，感觉对大数据安全有了不少新的理解。 介绍 随着大数据时代的到来，大数据中蕴藏的巨大价值得以挖掘，同时也带来了
数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。百度百科对数据脱敏的定义为：指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据 的可靠保护。这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP），正式发布 v1.0 版本。产品依托于海量中文语料累积，全面覆盖了从词法、句法到篇章等各个粒度的NLP能力。其中，词法分析包括智能分词、命名实体识别等；句法分析包括文本纠错、句向量等；篇章分析包括情感分析、敏感词识别、文本审核等。
随着新能源汽车市场占比的不断提升，全球汽车产业的转型升级已成为时代趋势，“数字化、智能化、网联化”成为汽车产业主要方向。随着人工智能技术的快速发展，新能源汽车、无人驾驶技术、车联网技术的不断升级与应用，汽车已从传统的运输工具，变成了新的数据处理节点。除了汽车自身信息、车主信息、座舱内数据外，汽车所搭载的各类设备还会采集海量的车外个人信息与测绘信息等重要数据，这些重要数据可以与其他智能终端进行数据交互，使汽车从传统的信息孤岛转变成为数据网络的重要节点。目前，包括驾驶辅助系统、车载摄像头、车辆和机器系统的语音信息等在内的大部分智能车联网功能，都需要依赖于大量车内外信息、司乘信息等多种类、敏感度高的数据，为司乘带来便利的同时，也使得汽车行业数据合规问题面临多个方面的新挑战。
在数据经济时代数据要素已经成为了企业重要资产，对于企业不同的业务部门来说，每时每刻不在通过共享数据方式进行业务协作。一些企业会将大量的敏感客户数据、订单数据拷贝到开发、测试、数据分析环境，但并没有采取任何对数据脱敏的措施。这将面临重大的监管及数据泄露风险。为了保证数据在企业内外部依法依规使用，需要相应的数据脱敏技术来实现对敏感数据的保护。
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？
假设你正在构建⼀个聊天机器⼈，可以回答关于某个主题的问题。你可以使⽤ ChatGPT ⽣成⽤户查询的响应。以下是代码⽰例：
自然语言处理可以说是人工智能领域内落地实践最广的技术之一，NLP产品的应用场景颇为广泛，只要有大量文本数据的场景，都可以使用我们的接口做智能分析，以下列举几个经典的使用场景。
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。
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。
SQL注入防护：阻止恶意SQL代码在网站服务器上执行。 命令注入防护：阻止攻击者利用网站漏洞直接执行系统命令。 XPATH注入防护：阻止攻击者构造恶意输入数据，形成XML文件实施注入。 LDAP注入防护：阻止攻击者将网站输入的参数引入LDAP查询实施注入。 SSI注入防护：阻止攻击者将SSI命令在服务端执行,主要发生在.shtml,.shtm,.stm文件。 缓冲区溢出防护：阻止请求中填入超过缓冲区容量的数据，防止恶意代码被执行。 HPP攻击防护：阻止攻击者利用HPP漏洞来发起注入攻击。
在当今数据驱动的市场中，数据为企业带来了更多的力量和机会。但正所谓“权力越大，责任越大。”随着越来越多的个人信息被组织收集和分析，保护个人隐私和防止滥用或未经授权访问个人数据的需求也随之而来。
很少有数据存储库可以比GitHub更广泛地应用于代码开发生产，然而，正如老话所说的“速度越快，风险越大”。研究人员发现公共GitHub帐户具有极高泄露敏感信息的可能，数据丢失和持续泄露事件风险增加。通过适当的DevSecOps和使用GitHub事件API扫描器，组织可以大大降低泄露信息的风险。
邮件数据防泄漏主要用于明文协议解析、加密协议解析和MTA部署解决方案，而邮件采用HTTP、SMTP/S邮件协议传输。邮件数据防泄漏要达到的目标和任务是，对所有包含敏感信息的邮件进行监听、识别和管控，避免邮件通过网络传输泄漏的风险。本期内容重点讲述邮件数据防泄漏的三种方式，可实现对所有包含敏感信息的邮件在传输时，达到监听、识别、阻断和警告的效果。 邮件数据防泄漏系统的核心技术是互联网邮件协议的解析和敏感内容识别。通过对互联网邮件协议的解析，按业务进行还原，根据制定的策略进行敏感数据匹配，一旦触发策略，根据策略
2. WhatWeb：WhatWeb – Next generation web scanner.
前几天数据君的朋友圈，已经被#秋天的第一杯奶茶#刷屏了。 这个梗指的是9月22日秋分后，在意你的人给你发一个红包（一般是52元）或买一杯温暖的奶茶，就能让你在这个萧瑟的秋天喝上第一杯奶茶，感受到来自Ta的温暖。 那么问题来了，你喝到了吗 没有没关系，秋天第一杯奶茶没喝到，可以来接收秋天第一份安心，情场不得意，在职场补回来，让你的数据100%加密不可逆，再牛的黑客来了也破解不了，从此工作更顺心。 鹅厂数据库智能管家DBbrain推出安全自治功能，鹅厂出品，必属精品，从此，鹅们数据库自带360°安
近年来，全球掀起个人信息与隐私的立法热潮。欧盟2018实施GDPR，美国2020年实施CCPA，两部法规均对企业处理用户的数据提出更严、更具体的约束和要求；最近十月份，我国对外公布《个人信息保护法（草案）》，它全面和具体地规定了企业保护个人信息安全的各项义务,同时指出违反法规最高可面临5000万或一年度营业额5%的巨额罚款。
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。
面对当前智能手机中App“过度收集”“系统越权”两大问题，“是否允许”越来越多地出现在用户使用App的时候。只有经过用户允许，App才能收集手机麦克风、照相机、位置等敏感信息。这是否意味着手机的安全漏洞被堵死了呢？
7亿多Linkedln用户的数据被在暗网售卖；Parler网站涉及1000万用户超过60T的数据泄漏；Clubhouse泄露130万条用户记录……近年来Web应用数据泄露案例层出不穷，究其根因，其实是——API不够安全。
1. 前言 澳大利亚政府宣布修订1988年《隐私法》以增加罚款。严重侵犯或反复侵犯隐私（即违反隐私法）的最高罚款将增加到1000万澳元（约合630万欧元）的上限，处以违法所得的三倍，或澳大利亚年收入的10%，较高者为准。 澳大利亚政府总检察长部目前正在对《隐私法》进行全面审查，包括同意要求、例外和行动权。审查可能会导致《隐私法》的重大变化。 1.1. 关键法案、法规、指令 澳大利亚个人数据保护的主要立法是《隐私法》及其《澳大利亚隐私原则》（“APPs”）。 联邦政府的法律： 1988 年隐私保护
相信大家对Session-Cookie认证并不陌生，它是一种利用服务端的 Session（会话）和 浏览器（客户端） 的 Cookie 来实现的前后端通信认证模式，长期以来一直处于主流地位。
随着大数据、互联网、5G、企业数字化转型的迅速发展，企业在网络大环境下面对的风险暴露和安全问题也日渐增多，近年来，数据外泄事件也成为最为严重的网络数据安全隐患之一。根据Ponemon发布的《2022年数据泄露成本报告》，2022年全球数据泄露规模和平均成本均创下历史新高，数据泄露事件的平均成本高达435万美元。
自然语言处理（Natural Language Process，简称NLP），是一款基于人工智能技术，为各行各业的企业和开发者提供的针对文本智能化分析及处理的云服务，意在帮助用户高效处理文本数据，实现数字化和智能化转型。
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。
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。
在这个信息技术时代，企业必须应对日益增长的生成和保护大量数据的需求。这就是为什么制定广泛而有效的策略来处理和保护这些数据比以往任何时候都更加重要的原因。数据安全状况管理 （DSPM） 是一种解决方案，可帮助现代组织实施全面的数据安全措施。在本文中，您将了解 DSPM 用例，并了解组织如何利用 DSPN 解决方案来确保数据安全性和数据法规合规性。
最近几年，语音技术的普及率激增。然而，伴随着这种增长的是制造语音控制设备的科技公司对语音数据的收集。因此，消费者和企业对语音隐私的担忧越来越大。
近日，《个人信息保护法》正式通过审议，将于2021年11月1日起施行。其中，对于提供重要互联网平台服务、用户数量巨大、业务类型复杂的个人信息处理者提出明确的义务规定，包括按照国家规定建立健全个人信息保护合规制度体系、成立主要由外部成员组成的独立机构对个人信息保护情况进行监督、对违法处理个人信息的平台内产品或者服务方勒令停服等。
这并不夸张:任何公司都可能成为网络犯罪的受害者。有关网络攻击的报告来自政府机构、教育和医疗机构、银行、律师事务所、非营利组织和许多其他组织。
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