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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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    《数据安全法》来了,企业如何未雨绸缪?腾讯安全有话说

    第二十七条要求,开展数据处理活动采取相应的技术措施和其他必要措施,保障数据安全。 第二十九条要求,开展数据处理活动应当加强风险监测。 第三十条要求,定期对数据处理活动开展风险评估。...在整个数据处理过程开展风险监测和风险评估。如不履行数据安全保护义务,则会被追究法律责任。 明确了条款规定,我们再来看一下具体应该如何落地。...且不说如何在海量数据中,准确识别其中的敏感数据,如果靠人工盘点,就连哪里可能存在数据,都有很大的机率遗漏。如何选择合适的技术工具,保证不会重要数据无遗漏,便极为重要。...图1.png 数据安全中心内置丰富的识别规则,用户通过执行识别任务,识别资产中的敏感数据,并进行分类分级。用户可通过“数据资产地图”,从资产的角度,查看数据分类分级结果。...还可以通过“敏感数据检索”,从敏感数据的角度,从所有资产中,检索指定的敏感数据。

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    从消费互联网到产业互联网,互联网行业发生了哪些变化

    2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台,起初平台叫“买好车”。...但一年之后,李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点,比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题,经过一番调研,最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”,一字之差,2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底,我们刚好做完了A轮融资,那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对,路在哪里?100多人的团队很紧张。” 2C为何不行?...卖好车绝不是个例,越来越多的创业公司也将方向指向了B端市场,但是切入B端之前,要通过产业链的上下流来分析行业的痛点在哪里,对于创业公司来讲,靠融资不是长久之道,寻找行业的核心利润点才有的玩,找对核心利润点也是找对了核心痛点

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    产业互联网的N个变化丨齿轮分享

    2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台,起初平台叫“买好车”。...但一年之后,李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点,比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题,经过一番调研,最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”,一字之差,2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底,我们刚好做完了A轮融资,那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对,路在哪里?100多人的团队很紧张。”  2C为何不行?...卖好车绝不是个例,越来越多的创业公司也将方向指向了B端市场,但是切入B端之前,要通过产业链的上下流来分析行业的痛点在哪里,对于创业公司来讲,靠融资不是长久之道,寻找行业的核心利润点才有的玩,找对核心利润点也是找对了核心痛点

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    FreeBuf 周报 | 美设立国家网络安全科;超10万个 ChatGPT 账户被盗

    2.最快仅需两分钟,攻击者能迅速将暴露的敏感信息武器化 据Cyber News 6月20日消息,云安全公司 Orca Security 的研究表明,在针对云的网络攻击中,攻击者能够在短短两分钟内发现配置错误和易受攻击的资产...容器的“边缘”:探讨边缘计算和容器的交集、机遇和挑战 近年来,边缘计算和容器越来越受欢迎,为我们日常生活中与数据处理相关的各种挑战提供了创新的解决方案。...这些技术现在已经渗透到各种设备中,包括我们的汽车、手机甚至冰箱,为用例打开了新的可能性,使我们能够更有效地应对数据处理挑战。...3.与某src厂商斗智斗勇最终拿到赏金 身为一个菜狗,当然想去src厂商哪里挖掘漏洞,获取赏金得到激励。于是乎,我去补天哪里随便找到一个厂商就开始了我的漏洞挖掘。

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    大数据分析“ 还有必要存在吗?初听TIDB 公开课

    在听课的这一段,尤其是TIDB 的设计理念, 可以强烈感受到设计师的逐步演进与巧妙的心思,敏感的产品力的野心....并行计算也通过分布式存储中添加计算单元的方式化解了, 随之OLAP中的列式存储擅长数据库分析的特性也被放入自身, 这哪里是什么分布式数据库,这就是一个大型的要一统天下的数据库与大数据整体解决方案。...(这里没有说MPP架构) 4 众多数据需要统一的数据处理平台,而目前的大数据分析,你去每个企业都有自己的方式,就和看王子复仇记,“哈姆雷特”的身高,体重,外形是千变万化 ETL 数据抽数也是一个问题...(实时的数据+实时的计算+实时的结果) TIDB 这样设计的理念其实在开始瓦解, 数据库与大数据的界限, 让数据处理变得更加的简单和高效,且成本非常低, 我们不在需要什么写各种难搞的JAVA ,SCALA...这样的语言, 数据处理行业会走向统一, SQL , SQL 会是大数据和数据库行业统一的语言.

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