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为何说敏感数据处理是数据安全防护线?如何处理敏感数据?

敏感数据就是指不宜轻易泄露和外流的数据,一旦敏感数据泄露,就会对公司经营带来风险,常见的敏感数据包括身份证号、银行卡号以及公司经营情况、IP地址列表等数据,为什么说敏感数据处理是数据安全防护线?...怎样处理敏感数据? 为何说敏感数据处理是数据安全防护线? 1、敏感数据处理能保护客户隐私。...2、敏感数据处理能避免资金风险。公司的一些数据不适合向公众公布,包括公司网络结构、运营状况等数据,公司的银行账户信息也应当保密,对敏感数据进行处理,能够在一定程度上,避免资金交易风险。...3、敏感数据处理能保护商业机密。...为何说敏感数据处理是数据安全防护线?上文内容就是对该问题的解答,处理敏感数据的意义不可忽视,能够起到保护客户隐私和维护公司利益的作用,要采用专用技术和先进方案处理敏感数据。

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    推荐两款github敏感信息搜集工具(gsil、gshark)

    github敏感信息泄露是很多企业时常忽视的一个问题,国外有一份研究报告显示,在超过24,000份的GitHub公开数据中,发现有数千个文件中可能包含敏感信息,原文链接https://www.anquanke.com...1、gsil 介绍:此工具主要用于GitHub敏感信息泄露的监控,可实现邮件实时告警,缺点不是可视化 所需环境: Python2、3皆可,笔者用的是Python3 gsil项目:https://github.com...开始获取敏感信息 : 终端输入 python gsil.py test 这是我配置的规则,有点多 ? 结果展示: ? 比如这里有一个泄露用户名及密码的 ?...直接点击上面的链接会跳到那个文件,这时你就可以愉快的寻找敏感信息啦,哦耶

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    【推荐阅读】系统性解读大数据处理框架

    但假以时日,Flink必然会改变数据处理框架的格局。 六、大数据处理框架的选择 1.对于初学者 由于Apache Hadoop在大数据领域的广泛使用,因此仍推荐作为初学者学习数据处理框架的首选。...Spark在未来几年内仍然会是大数据处理的主流框架,推荐同学们认真学习。 另一个作为混合处理框架的Apache Flink则潜力无限,被称作“下一代数据处理框架”。...2.对于企业应用 如果企业中只需要批处理工作,并且对时间并不敏感,那么可以使用成本较其他解决方案更低的Hadoop集群。...如果企业仅进行流处理,并且对低延迟有着较高要求,Storm更加适合,如果对延迟不非常敏感,可以使用Spark Streaming。...其他 由于Samza技术比较新,相对也没那么热门,所以并没有什么靠谱的书可以推荐。

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