【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队，案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
为大家总结新一期 好雨云帮一周问答集锦（12.12-12.18） 请各位老司机慢用～ ---- Q：应用构建成功，但一直卡在了正在启动中，如何排查和处理？ A：应用无法启动的有很多种原因造成，下面提供一些排查问题的思路： 从应用的角度去排查： 1、应用如果是源代码部署，Procfile文件中的运行命令是否可以在本地运行 2、应用如果是Dockerfile方式构建，请确认ENTRYPOINT或CMD的命令可以正常运行 从平台的角度去排查： 1、查看管理节点的 /logs/region_api/error.l
2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
即将逝去的2013年，被认为是具有跨时代意义的“大数据元年”。在这一年，数据比以往任何时候都要宝贵，甚至成为可以与石油资源相媲美的新能源，大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰。然而，大数据不是口号，需要更多的企业付诸实践，从单调的数据中挖掘出潜在价值。 年初的一项调查曾指出，28%的全球企业和25%的中国企业已经开始进行大数据实践。为了进一步了解中国企业大数据应用的真实情况，IT168近期联合ITPUB、ChinaUnix展开了一项有关大数据应用与趋势的专
2020年7月2日，全国人大常委会第二十次会议审议了《数据安全法（草案）》（以下简称《数安法》）并公开征求意见。《数安法》主要围绕着数据安全管理各项基本制度、促进数据安全和发展的措施、解决数据安全领域突出总量、满足电子政务数据合理需求展开。
最近整理了 MySQL 的 8.0.0 到 8.0.37 的版本中主要的更新内容要点和官方的链接的位置，PG 在版本上功能上，更新的速度相对 MySQL 有过之而无不及，本期我们也过一过 PG 从 PG 12 到 PG 16 中小版本的更新的功能和 Bug Fixed。这里我们从 PG12 开始的每个小版本一直到 PG16 的每个小版本中的更新的 release note 的记录中挑拣重要的进行列表。PG12中各个小版本的内容更新较多，可能由于时间的原因和个人的能力原因，忽略掉您认为重要的更新，您可以告诉我将其进行完善，通过梳理这里发现 PG12中的PG12.13版本有一些与系统崩溃相关的内容，根据这个信息，建议如果使用PG12的同志可以选择PG12.13后的版本。
2021年6月29日，深圳市通过了《深圳经济特区数据条例》，自2022年1月1日起施行； 2021年7月10日，国家互联网信息办公室发布关于《网络安全审查办法（修订草案征求意见稿）》的通知，数据安全纳入网络安全审查； 2021年8月12日，工信部发布《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》； 2021年8月20日，《个人信息保护法》正式颁布，并于2021年11月1日开始正式实施。 如此密集的法规发布，可见数据安全已经成为所有企业和机构需要直面的问题。今日起，《数据安全法》将正式实施，《数据安
在之前的 【Python】Python 字面量 ( Python 数据类型 | Python 字面量含义 | 使用 print 函数输出字面量 ) 博客中 , 介绍了数据类型 ;
为规范自然资源领域数据处理活动，加强数据安全管理，保障数据安全，促进数据开发利用，自然资源部在经过国家数据安全工作协调机制批准，部领导同意后，发布了《自然资源领域数据安全管理办法》（以下简称《办法》），并明确要求，自然资源部、国家林业和草原局及地方行业监管部门将数据安全纳入党委（党组）国家安全责任制，按照“谁管业务，谁管数据，谁管数据安全”的原则，落实本行业本地区本领域数据安全指导监管责任。
数据安全平台（DSP，Data Security Platforms）的概念来源于Gartner的《2021数据安全技术成熟度曲线》，DSP定义为以数据安全为中心的产品和服务，旨在跨数据类型、存储孤岛和生态系统集成数据的独特保护需求。
数据是对客观事物的性质、状态依据相互关系等进行记载的符号或符号的组合。数据的本质就是在连续的活动过程中，经过产生、加工、传输等环节完成记录，并不断指导业务活动持续开展的过程，所以数据的价值在次过程中得到了完整的体现，而传输交互与使用是数据价值的集中体现。数据安全是建立在价值基础上，实现数据准确的记录的同时完成安全交互和指定对象的加工与访问使用，防止数据被破坏、盗用及非授权访问。数据安全能力是指数据在流动过程中，组织为了保障数据的保密性、完整性、可用性而在安全规划、安全管理、安全技术、安全运营等方面所采取的一系列活动。
数据安全软件有各种形式和大小。工具存在并且旨在保护所有类型的数据，从单个消息到整个数据库。每家公司，无论规模大小，都应将数据安全作为核心业务实践，并尽其所能确保存储在其业务每个缝隙中的数据受到保护；任何对敏感信息的盗窃都可能损害企业和客户。没有理智的企业主希望数据泄露成为公众与其品牌的唯一关联。没有人愿意将数据提供给以快速和松散处理敏感数据而闻名的公司。
随着人工智能、云计算、大数据、区块链等新技术的发展，数据在数字经济时代的价值越发高涨，但数据的流动性、可复制性，导致在数据的产生、使用、存储的诸多环节中都容易产生数据泄露、数据滥用等问题。而个人信息安全作为数据安全中的一部分，也时刻面临着被过度搜集、泄露、买卖等风险。 可见，个人信息保护离不开数据安全，数据安全是实现个人信息保护的重要前提。但近几年，尤其是疫情期间，重大数据泄露事件时有发生，大众对个人信息泄露的担忧达到了前所未有的高度。据不久前某地方保护消费者权益委员会发布的调查，超七成受访者认为个人信息曾
最新出台的《数据安全法》是我国第一部有关数据安全的专门法律。与业已施行的《网络安全法》不同，《数据安全法》更强调数据本身的安全。而较之尚未出台的《个人信息保护法》，《数据安全法》主要关注数据宏观层面（而非个人层面）的安全。 生效之后，《数据安全法》将与《网络安全法》以及正在立法进程中的《个人信息保护法》一起，全面构筑中国信息及数据安全领域的法律框架。 其中，数据分级分类、加强核心数据治理、「数字鸿沟」、加强对向境外司法或执法机构提供存储于中国境内数据的监管、相应处罚力度的增加都是值得关注的要点与亮点。 撰文
为落实《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律关于数据安全管理的规定，规范网络数据处理活动，保护个人、组织在网络空间的合法权益，维护国家安全和公共利益，根据国务院2021年立法计划，我办会同相关部门研究起草《网络数据安全管理条例（征求意见稿）》，现向社会公开征求意见。公众可通过以下途径和方式反馈意见： 1、通过电子邮件将意见发送至：shujuju@cac.gov.cn。 2、通过信函将意见寄至：北京市西城区车公庄大街11号国家互联网信息办公室网络数据管理
（1）主要分生产环境和测试环境（地市）两个机房，两个机房物理隔离，但目前存在某些跳板机制，从测试环境机房，可以拿到存在堡垒机的一些信息，达到获取数据的目的，是一个不可忽视的安全隐患。
本文档为数据安全思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
今年6月份颁发的《中华人民共和国数据安全法》对企业与机构的责任、义务有了更加细致的规范和要求，其中第一章明确提出，“应建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力”。
随着数据成为生产要素，数据安全风险与数字经济发展如影随形，如何解决好数据安全领域的突出问题、提升数据安全治理能力都是社会各界的关注重点。
1980年，经合组织（OECD）提出了“数据跨境流动”（Trans-border Data Flow）的概念，其被界定为个人信息的跨越国界流动。但随着技术的发展，国际上对跨境数据流动的理解已经完全超越了个人信息的范畴。巨量的数据资源不仅只涉及个人信息了，尤其是跨国企业经营中涉及的数据跨境，既存在个人信息，也包括商品数据、支付数据、物流数据、地理位置等非个人信息，且其中相当一部分数据涉及国家安全、公共安全。我国此前监管重心多侧重于“个人信息”的出境规制（《个人信息出境安全评估办法（征求意见稿）》），实务中对于“个人信息”出境合规应对也较为成熟，而对于“重要数据”的出境规制则存在立法空白。
大数据的通俗定义为用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合，广义定义为一个综合性概念，它包括因具备4V(海量/多样/快速/价值，Volume/Variety/Velocity/Value)特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。 1、大数据分析在企业安全管理平台上的应用 目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop，业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。Hadoop的HDFS技术和HBase技术与大数据的超大容量存储
近日，广东省政务服务数据管理局发布《广东省公共数据安全管理办法（征求意见稿）》（以下简称《征求意见稿》）。
数据资产管理（DAM，Data Asset Management）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。《数据资产管理实践白皮书》
“ 雁栖学堂-湖存储专题直播是腾讯云主办的国内首个湖存储百科知识直播节目，是一个围绕湖存储技术领域，基于存储加速服务，覆盖了前沿趋势，时事热点，客户案例，大咖分享，开发者成长路径等内容的直播交流平台。 ” 雁栖学堂-湖存储专题直播第六期将邀请到腾讯云存储高级产品经理“林楠”，介绍数据湖加速器 GooseFS 数据安全篇 。 分享内容 本次分享内容主要讨论构建数据湖过程中需要注意的数据安全事项，比如通过 Apache Ranger 控制 GooseFS 的资源访问权限，通过 COS 用户策略、存
数据猿导读 数据安全治理目标旨在强调数据的安全使用。我们不谈脱离了“使用”的数据安全，数据存在的价值就是为了使用，为了实现数据的安全使用，数据安全治理需要满足数据资产梳理、数据使用管控以及数据治理稽核
本文内容整理自《数据安全与数据要素治理研讨会》中，清华大学软件学院教授叶晓俊所做的《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》国家标准修订思考的主题演讲。 下面由我向大家介绍由清华大学牵头制定的GB/T 35274-2017 《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》国家标准在本次修订过程中我们的一些感想。今天汇报包括以下部分：1）标准修订的背景2）标准修订情况3）标准内容介绍4）标准修订思考5）后续工作安排。 首先回顾该标准修订的背景。2016年全国信息技术安全标准化委员会（简称信安标委）成立大数据安全标准特
全国信息技术安全标准化委员会（简称信安标委或TC260）在2021年通过了编制组申请的GB/T 35274-2017《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》修订项目， 新版标准报批稿在2022年年底提交给国标委进行最后的形式化审查，从国标委标准进展情况看，GB/T 35274-2023近期即将发布。下面就该标准修订情况及标准内容进行解读，本标准牵头单位是清华大学，参与单位有北京大学，中国电子技术标准化研究院等33家单位，共45人参与编制。
今年在数据安全领域发生了许多大事：6月10日《数据安全法》正式获得通过，并将于2021年9月1日正式施行；网络安全审查办公室先后对“滴滴出行”“运满满”“货车帮”“BOSS直聘”启动网络安全审查；国家网信办针对多款App违法违规收集使用个人信息先后进行通报等。
随着互联网的高速发展，现在已经进入大数据信息时代，数字经济在不断发展的同时，也导致网络安全、数据安全等问题频繁出现。数字经济时代如何保护网络安全问题成为了现在互联网发展的一个重大难题，也是墨者安全在不断创新研究的方向。
2022年女IT人员调查报告，5个码农中就有1个妹子；男子谎称IT运维骗财骗色，广州一女子被骗 90 余万；俄罗斯面临IT危机，存储数据即将耗尽；TikTok 美国用户数据存储在甲骨文服务器；Figma 封禁大疆，下一个会是谁？新华三1.99亿中标中国广电IT云资源池项目；3.15 晚会揭“女主播背后的秘密”，曝光互联网直播乱象； / 2022年女程序员洞察报告：5个码农中就有1个妹子！ 3月8日，每日互动发布《2022年女程序员人群洞察报告》(以下简称“报告”)。报告显示，女性在程序员群体中占比
7月4日晚，一则震惊互联网的消息在各媒体平台传播。这则消息是关于"滴滴出行"app的通告，由国家互联网信息办公室颁布，大意是“滴滴出行”App存在严重违法违规收集使用个人信息问题，依据相关法律规定，通知应用商店下架“滴滴出行”App，要求滴滴出行科技有限公司严格按照法律要求，参照国家有关标准，认真整改存在的问题。不久之前，《网络安全法》以及《个人信息处理法案》的重要补充——《数据安全法》于6月10日颁布。该法案9月1日开始正式实施，作为安全相关的法律，《数据安全法》规范的是数据处理活动中的数据安全，通过保障数据安全，来促进数据的进一步开发和利用，保护个人，组织的合法权益，维护国家主权及安全。数字经济蓬勃发展的今天，《网络安全法》将在其中扮演越来越重要的角色，防范国家数据安全风险，维护国家安全，保障公共利益。在进入正式问题讨论之前，我们先分析一下为什么数据安全会成为当下最重要的安全问题。主要是由于以下两点：
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了，随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用，并通过持续不断的发展，大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据，并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长，包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息，数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
取值范围如果加了unsigned，则最大值翻倍，如tinyint unsigned的取值范围为(0~256)。 int(m)里的m是表示SELECT查询结果集中的显示宽度
当我们置身于网络世界之中，一切的行为都将会被记录下来，互联网企业还会通过『数据画像』让用户具象化、真实化，事实上，在数据面前，我们每个人都只是穿着皇帝的新衣。
根据哈佛商业评论（Harvard Business Review）最近的一份报告指出，目前的工作活动中，有30％甚至更多可以通过现有的技术实现自动化。换句话说，每个工作周的一天半的活动可以交由机器人来处理。
数据治理(data governance)，是指将数据视为企业资产，对数据进行优化、保护和利用，并对组织内的人员、流程、技术和策略进行统一的安排，是对数据的全生命周期管理。
大数据安全风险伴随大数据应用而生。随着互联网、大数据应用的爆发，数据丢失和个人信息泄漏事件频发，地下数据交易黑灰产造成数据滥用和网络诈骗，并引发恶性社会事件，甚至危害国家安全。 2015年5月，美国国税局宣布其系统遭受攻击，约71万人的纳税记录被泄露，同时约39万个纳税人账户被冒名访问； 2016年8月，犯罪团伙利用非法获取得到的数万条高考考生信息实施诈骗，山东女孩徐玉玉因学费被骗出现心脏骤停，最终抢救无效死亡； 2016年12月，雅虎公司宣布其超过10亿的用户账号已被黑客窃取，相关信息包括姓名、邮箱口令、
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。
大数据已被视为国家基础性战略资源，各行各业的大数据应用正迅猛发展，但随之而来的数据安全问题也日益加剧，有时甚至限制了大数据应用的发展。基于此，无论是国家机关还是企事业单位，都在加紧数据安全体系的建设，甚至项目立项时就需要完成数据安全的设计。
治大国若烹小鲜。2月10日，工信部再次面向行业内外公开征求对《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》的意见，进一步彰显了国家对数据安全的重视程度和谨慎小心。前一次意见征集，是2021年9月30日，工信部对《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）（征求意见稿）》公开征求意见，政府部门对行业反馈的意见进行吸收使用后，形成此次征求意见文本，必将较之以往更为精准有效。
虹膜识别的广泛应用场景与安全风险，且缺乏数据安全要求标准，在对于虹膜识别的产业、技术、法律、标准、安全背景详细的中期调研报告基础上，最终出具了我们原创的标准草案，同时包括详细的编制说明与应用指南，除了规范数据处理者的行为，监管部门与第三方评估机构也可以参照使用。
数据安全相关法律法规日趋完善，数据合规也成为企业开展经营活动的必备工作。在企业IPO上市流程中，数据合规也成为审核关注重点。
CrowdStrike占据全球网络安全公司市值排行榜的首位，已经有相当长一段时间了。作为一家以终端安全打天下、以安全云服务立天下、上市一年半即市值第一的安全公司，其传奇发展令人着迷。
随着人工智能、信息通信技术加速发展和跨界融合，智能网联汽车与外界交互手段不断丰富，智能网联汽车在积极融入网络时代的同时，同样不可避免地面临信息安全问题，引发了行业高度关注。
9月GPDB7发布了release版本，新增了很多新特性及性能改进，对GPDB用户带来福音。业务在调研GPDB6升级到GPDB7的过程中，生产环境会创建用户，利用这些用户进行迁移。但是出现问题了，竟然会报：Role names starting with “pg_” are reserved。也就是说GPDB7以”pg_”开头的用户是预留用户，不给用户创建使用。
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。
截至2023年4月，腾讯共获得数据安全相关专利授权量超过1300件、申请公开量超过1800件，涵盖数据加解密、数据库访问、数据分级分类、数据备份、数据防泄漏、机密计算等多项技术，覆盖企业办公环境、生产环境、研发环境、运维环境、技术设施等企业数据安全治理全场景。
首先，我们明确了系统的利益（查书）相2008年3月1日至12月20日，我参加了“数据安全访问平台”项目的开发，担任系统分析员的工作。该项目是某行业用户“数据中心二期”建设的主要内容，目标是：建立数据统一访问接口及其使用标准，规范、约束和审计数据应用访问数据库的行为，对数据应用提供强制审计的技术手段。由于该系统是所有应用的基础平台，对系统的可靠性与性能有较高要求，同时由于没有成熟的现有系统作为参照，该项目存在较高的风险。 本文结合作者实践，讨论了在项目中基于UML的需求分析。我们使用用例图描述用户与系统的交互；使用类图描述系统的核心概念；使用部署图描述系统的网络部署；使用活动图描述系统的应用流程。由于采用了 UML中的多种技术，使得我们能从多个方面完整的把握需求，有效的保证到了需求工作的质童。最后，分析了需求工作中存在的问题和改进的方法。
3月1日晚上十点半，一条来自微盟官方微信公众号的公告，让其平台上的300万注册用户、超过7万的SaaS付费商家以及信息安全业界同仁都放下了心中的巨石：“截止至3月1日晚8点，在腾讯云团队协助下，经过7*24小时的努力，我们数据已经全面找回。”随后，腾讯云也在官博上正式宣布：经此一役，微盟决定全面上云，并通过腾讯云的产品和技术升级数据安全体系。（《微盟数据被删后的七天七夜》）
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