精华内容
下载资源
问答
  • 数据数据泄露泄露The IBM Security “Cost of a Data breach” survey is out [here], and it analyses the ever-increasing costs involved in data breaches. It involves a survey of 524 companies who have ...

    数据数据泄露泄露

    The IBM Security “Cost of a Data breach” survey is out [here], and it analyses the ever-increasing costs involved in data breaches. It involves a survey of 524 companies who have recently had a data breach (between August 2019 and April 2020) and covers over 17 countries, and 17 different sectors.

    IBM Security“数据泄露成本”调查已在[ 此处 ]进行,它分析了数据泄露所涉及的不断增加的成本。 它涉及对524家最近发生数据泄露事件(2019年8月至2020年4月)的公司的调查,涵盖了17个国家和17个不同领域。

    As previous research has shown, the industries which bare the most costs are healthcare ($7.13 billion) and energy ($6.9 billion). These two are often seen as soft targets, and which have high amounts of sensitive personally identifiable information (PII):

    正如先前的研究表明,成本最高的行业是医疗保健 (71.3亿美元)和能源 (69亿美元)。 这两个通常被视为软目标,并且具有大量敏感的个人身份信息(PII):

    Image for post
    Ref: https://www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/
    参考: https : //www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/

    The highest cost per record relates to consumer PII and is $150 per record breached. When it comes to the motivates for threat actors, it is still the human failing for the love of money that keeps them focused on their targets, but there is a significant percentage associated with hacktivist and nation-states:

    每条记录的最高成本与消费者PII有关, 每条记录被破坏的成本为150美元 。 当谈到威胁行为者的动机时,仍然是人类对金钱的热爱使他们无法专注于目标,但与黑客主义者和民族国家相关的比例却很大:

    Image for post
    Ref: https://www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/
    参考: https : //www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/

    For the things that can save costs related to data breaches, the best investment is within Incident Response (IR) testing, business continuity planning and implementation, having an IR team, having an AI platform, extensive encryption, security analytics, and red team testing:

    为了节省与数据泄露相关的成本,最好的投资是在事件响应(IR)测试,业务连续性计划和实施,拥有IR团队,拥有AI平台,广泛的加密,安全分析和红色团队测试的范围内:

    Image for post
    Ref: https://www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/
    参考: https : //www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/

    But the things that increase costs are cloud migration, a shortage of security skills and complex security systems. When it comes to pointing blame on who is responsible for a data breach, the CISO/CSO comes out in front, and for taking technical responsibility the CIO/CTO role is the one that is most pin-pointed:

    但是增加成本的是云迁移,安全技能不足和复杂的安全系统。 当要归咎于谁应对数据泄露负责时,CISO / CSO排在首位,对于承担技术责任,CIO / CTO的角色是最明确的:

    Image for post
    Ref: https://www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/
    参考: https : //www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/

    It is interesting that the board of advisors seem to bare very little responsibility for a breach, but have some influence in decision making.

    有趣的是,顾问委员会对违约行为几乎没有承担任何责任,但对决策有一定影响。

    So, with all this investment in security, is the time to detect a data breach and containing it reducing? Well, not from those survey, as the average time to detect a breach is a massive 207 days, and 73 days to contain it:

    因此,在安全性方面进行了所有这些投资之后,检测数据泄露并对其进行遏制的时间是否减少了? 好吧,不是来自那些调查,因为发现违规的平均时间是207天 ,而遏制它的时间是73天

    Image for post
    Ref: https://www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/
    参考: https : //www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/

    The average costs savings when a breach is contained within 200 days is estimated at $1 million. One particular target for threat actors are compromised credentials and cloud misconfiguration, and which account for nearly one-fifth of all malicious breaches. The average estimated saving for those with automated security controls is $3.8 million, and $2 million for those with Incident Response (IR) teams.

    在200天之内遏制一次违规,平均节省的费用估计为100万美元。 威胁参与者的一个特定目标是凭据遭到破坏和云配置错误 ,它们占所有恶意破坏的近五分之一。 具有自动安全控制功能的人员平均节省380万美元,具有事件响应(IR)团队的人员平均节省200万美元。

    So, in a COVID-19 era, is the time rising or falling to detect and/or contain a data breach? Well, the vast majority of companies in the survey say that there’s an increased time spent on this:

    因此,在COVID-19时代,检测和/或遏制数据泄露的时间在增加还是减少? 好吧,接受调查的绝大多数公司都表示,在此方面花费的时间越来越多:

    Image for post
    Ref: https://www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/
    参考: https : //www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/

    And that the costs of dealing with a breach have increased:

    而且处理违规的成本增加了:

    Image for post
    Ref: https://www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/
    参考: https : //www.ibm.com/security/digital-assets/cost-data-breach-report/

    结论 (Conclusions)

    The true cost of a data breach is much more than just containing it. In the case of Travelex, it can push the company over the edge, and inflict significant damage to a brand. It can also affect other things such as staff morale and result in a loss of key staff (or even difficulties in recruiting staff).

    数据泄露的真正代价远不只是遏制它。 就Travelex而言,它可以使公司脱颖而出,并严重损害品牌。 它还可能会影响其他因素,例如员工士气,并导致关键员工的流失(甚至招募人员有困难)。

    While the figures in the IBM report can be disputed for whether they are actually real costs, there’s some good pointers to the areas that companies perhaps need to invest in. For small companies in IR, red teaming, encryption and security training, it provides a bit of evidence for investments from boards.

    尽管IBM报告中的数字实际上是否为实际成本尚有争议,但对于公司可能需要投资的领域还是有一些很好的指点。对于IR,红队,加密和安全培训方面的小型公司,它提供了一个董事会投资的一些证据。

    翻译自: https://medium.com/asecuritysite-when-bob-met-alice/the-cost-of-data-breaches-d81d401f8b35

    数据数据泄露泄露

    展开全文
  • IBM商业价值研究院-2020年数据泄露数据泄露报告精品报告2020.pdf
  • IBM-2020年数据泄露数据泄露报告-2020.8-82页2020精品报告.pdf
  • 2020 年数据泄露成本报告。 1、2020年数据泄露成本报告 2、数据泄露的平均总成本(按行业划分) 3、数据泄露的平均总成本(按国家或地区划分) 4、发现并控制数据泄露的平均时间 5、各行业发现并控制数据泄露的平均...
  • 数据数据泄露泄露 介绍 (Introduction) Data Leakage is when the model somehow knows the patterns in the test data during its training phase. In other words, the data that you are using to train your ML ...

    数据数据泄露泄露

    介绍 (Introduction)

    Data Leakage is when the model somehow knows the patterns in the test data during its training phase. In other words, the data that you are using to train your ML algorithm happens to have the information you are trying to predict.

    数据 泄漏是指模型在训练阶段以某种方式知道测试数据中的模式时的情况。 换句话说,用于训练ML算法的数据恰好具有您要预测的信息。

    Data leakage prevents the model to generalize well. It’s very difficult for a data scientist to identify data leakage. Some of the reasons for data leakage are

    数据泄漏使模型无法很好地推广。 对于数据科学家来说,识别数据泄漏非常困难。 数据泄漏的一些原因是

    • Outlier and missing value treatment with central values before splitting

      分割前使用中心值处理离群值和缺失值
    • Scaling the data before splitting into training and testing

      在分为训练和测试之前对数据进行缩放
    • train your model with both train and test data.

      使用训练和测试数据训练模型。

    Hyper-Parameter Tuning is the process of finding the best set of hyper-parameters of the ML algorithm that delivers best performance.

    超参数调整是寻找可提供最佳性能的ML算法的最佳超参数集的过程。

    For more on Hyper-Parameters and Tuning Techniques refer my previous article.

    有关超参数和调优技术的更多信息,请参阅我的上一篇文章。

    Most of the Hyper-Parameter Tuning Techniques uses cross-validation to select best set of Hyper-Parameters. Cross-validation splits the data into train test set and builds different models with different sets of hyper-parameters on train set and validates the performance on the test set. Eventually, it selects the best combination of parameters that gives highest performance.

    大多数超参数调整技术都使用交叉验证来选择最佳的超参数集。 交叉验证将数据拆分为训练测试集,并在训练集上使用不同的超参数集构建不同的模型,并验证测试集的性能。 最终,它选择可以提供最高性能的最佳参数组合。

    But when we perform preprocessing steps like scaling, imputing etc, with Tuning Techniques that uses cross-validation like Grid Search, Random Search etc, will cause Data Leakage.

    但是,当我们执行诸如缩放,插补等预处理步骤时,使用诸如交叉搜索,网格搜索等交叉验证的“调整技术”将导致数据泄漏。

    Let's understand this in more detail with code.

    让我们用代码更详细地了解这一点。

    #import required libraries
    from sklearn.datasets import load_breast_cancer
    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    
    X = load_breast_cancer().data
    y = load_breast_cancer().target
    
    
    # split data into train and test
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state=14)
    
    
    #initialize StandardScaler and transform the data
    std = StandardScaler()
    X_train_scale = std.fit_transform(X_train)
    X_test_scale = std.transform(X_test)
    
    
    #defining parameters grid
    grid_params = {'C': [0.01, 0.1, 1.0, 10], 'gamma':[0.1, 0.01, 10]}
    
    
    grid = GridSearchCV(SVC(),grid_params,cv = 3)
    grid.fit(X_train_scale,y_train)
    
    
    #best set of perameters
    grid.best_params_
    
    
    #best score with best set of perameters
    grid.best_score_

    In the above code, I first performed Scaling (StandardScaler) on train data and then trained my GridSearchCV with Support Vector Classifier as an estimator and cv = 3 i.e, 3-fold cross validation. With 3-fold cross validation, the train data would split into 3-groups, in each group it further split into 2 groups as train sets and 1 group as test set. For each model with unique set of parameters will be trained on train set and evaluated on the test set, later on the scores will be evaluated and model would be discarded. This process continues for all 3-groups.

    在上面的代码中,我首先对火车数据执行了Scaling(StandardScaler ) ,然后使用支持向量分类作为估计器对我的GridSearchCV进行了训练,cv = 3, 3倍交叉验证。 通过三折交叉验证,火车数据将分为3组,每组又分为火车组2组和测试组1组。 对于每个具有唯一参数集的模型,将在训练集上对其进行训练,并在测试集上进行评估,随后将对分数进行评估,并将模型丢弃。 所有3组继续进行此过程。

    Image for post
    Image by Author
    图片作者

    Here the model has influenced by the data in the test set (Data Leakage) while training, The data has leaked with StandardScaler operation. StandardScaler / z-score is calculated with mean and standard deviation.

    此处,模型在训练时受测试集中的数据(数据泄漏)的影响。通过StandardScaler操作,数据已泄漏。 使用平均值和标准偏差计算StandardScaler / z分数。

    Image for post
    Image by Author
    图片作者

    The train data has scaled (mean and S.D of StandardScaler are calculated on train data) before Grid Search and then with cross validation the train data split into train & test groups. The train groups that are using to train/fit the algorithm have already had the information about test group(i.e. mean and S.D of train data which is combination of train & test groups). This is how data leaks happens with Hyper-Parameter Tuning.

    在进行网格搜索之前,已对火车数据进行了缩放(根据火车数据计算StandardScaler的均值和SD ),然后通过交叉验证将火车数据分为火车和测试组。 用于训练/拟合算法的训练组已经具有有关测试组的信息(即训练数据和测试组的组合,即火车数据的平均值和SD)。 这是通过超参数调整发生数据泄漏的方式。

    (Solution)

    The solution for data leakage in such cases is Pipeline.

    在这种情况下,数据泄漏的解决方案是管道。

    A pipeline is used to help automate machine learning workflows such as scaling, dimensionality reduction, model fitting, and validation etc. It basically takes multiple steps in a machine learning process and combine it into a single object which makes it easier to both develop and use as well as save and reuse later.

    管道用于帮助自动化机器学习工作流,例如缩放,降维,模型拟合和验证等。它在机器学习过程中基本上采取了多个步骤,并将其组合为一个对象,这使得开发和使用更加容易以及以后保存和重用。

    Let's understand how pipeline solves data leakage with code.

    让我们了解管道如何使用代码解决数据泄漏。

    #import required libraries
    from sklearn.datasets import load_breast_cancer
    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    from sklearn.pipeline import make_pipeline
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    
    X = load_breast_cancer().data
    y = load_breast_cancer().target
    
    
    # split data into train and test
    X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state=14)
    
    
    #creating pipeline variable 
    make_pipe = make_pipeline(StandardScaler(),SVC())
    
    
    #defining parameters grid
    grid_params = {'C': [0.01, 0.1, 1.0, 10], 'gamma':[0.1, 0.01, 10]}
    
    
    grid_ = GridSearchCV(make_pipe,grid_params,cv = 3)
    grid_.fit(X_train,y_train)
    
    
    #best set of perameters
    grid_.best_params_
    
    
    #best score with best set of perameters
    grid.best_score_

    In the above code, I used StandardScaler and SVC with pipeline and then passed pipeline object to Grid Search with cv = 3.

    在上面的代码中,我将StandardScaler和SVC与管道一起使用,然后将管道对象通过cv = 3传递给Grid Search。

    Image for post
    Image by Author
    图片作者

    In this situation, data is first split into 3 groups (cv=3) i.e. 2-train groups & 1 test group. On each group, scaling would be performed. So, there is no data leakage here.

    在这种情况下,首先将数据分为3组(cv = 3),即2组和1组测试。 在每个组上,将执行缩放。 因此,这里没有数据泄漏。

    In that way we can avoid data leakage successfully.

    这样,我们可以成功避免数据泄漏。

    结论 (Conclusion)

    When performing hyper-parameter tuning with techniques that uses cross-validation one should aware of data leakage. In such situations, using pipelines will help to avoid data leaks.

    当使用交叉验证技术执行超参数调整时,应注意数据泄漏。 在这种情况下,使用管道将有助于避免数据泄漏。

    感谢您的阅读! (Thank you for reading!)

    Any feedback and comments are, greatly appreciated!

    任何反馈和评论都非常感谢!

    You may like my other articles,

    您可能会喜欢我的其他文章,

    翻译自: https://towardsdatascience.com/data-leakage-with-hyper-parameter-tuning-c57ba2006046

    数据数据泄露泄露

    展开全文
  • 敏感数据泄露防护系统是基于内容识别技术,对设计图纸、源代码、合同文本、财务报表等敏感文件进行数据安全保护,防止通过邮件、聊天工具、网盘、U盘拷贝、打印等途径泄露数据,对用户泄密行为进行记录、告警、阻断...

    e51af4e322a256bc1f65e3b626f85822.png

    敏感数据泄露防护系统是基于内容识别技术,对设计图纸、源代码、合同文本、财务报表等敏感文件进行数据安全保护,防止通过邮件、聊天工具、网盘、U盘拷贝、打印等途径泄露数据,对用户泄密行为进行记录、告警、阻断,并对用户行为进行审计。有效识别敏感数据,监控敏感数据使用情况,防护敏感数据外泄。有效培养并提高员工对敏感文件的保密意识。

    核心功能:

    1、全数据生命周期防护

    能深入解析Word、Excel、ppt、Pdf、Txt、压缩格式等文件,识别敏感数据,在文档内嵌方式下也能轻松定位敏感数据。达到事前主动防御,事中全程控制,事后行为审计的目标,实现敏感数据可保护,安全态势可度量,安全事件可追溯。

    2、满足合规要求

    对企业的敏感文件进行管控,防护数据泄密风险。

    3、全方位智能防护

    可对U盘拷贝、QQ外发、打印、云盘外发等多途径泄密通道进行防控,保障客户数据安全。

    产品特性:

    1、内容识别:可以通过文件类型、关键字、正则表达式、数据指纹等方法对终端内容进行识别,并可基于中文分词语义进行分析,有效识别敏感文件内容。

    2、数据防护:可以对邮件客户端,共享文件,QQ、腾讯通等实时通讯软件进行有效防护,避免通过文件共享、邮件附件、QQ聊天等途径泄露敏感信息。

    3、端口管控:可对USB、蓝牙、打印机等外设端口进行管控,禁止通过U盘拷贝、打印等途径进行敏感信息外泄。

    4、审计分析:可对泄密事件进行分类审计、对比分析。并对趋势进行统计分析。

    部署方案:

    2cc843089a30843f67bc0565b582940f.png
    展开全文
  • 数据泄露杂谈

    2019-03-07 18:17:40
    2018可以说是跌宕起伏的一年,各个数据安全防护公司如同雨后春笋一样纷纷涌现,可是随之而来的却是各行各业的数据泄露事件。有数据库漏洞泄露、有人为泄露、也有个人进行的窃取数据。 我们先来盘点下大型数据泄露...

    2018可以说是跌宕起伏的一年,各个数据安全防护公司如同雨后春笋一样纷纷涌现,可是随之而来的却是各行各业的数据泄露事件。有数据库漏洞泄露、有人为泄露、也有个人进行的窃取数据。
    我们先来盘点下大型数据泄露事件:
    1、2018年3月7日Facebook:8700万用户数据泄露
    2、2018年6月13日 AcFun:900万条用户数据泄露
    3、2018年8月28日华住旗下多个连锁酒店:2.4亿入住记录泄露
    4、2018年11月30日万豪喜达屋:5亿客户的用户信息泄露
    5、2018年6月19日圆通:10亿条用户信息数据被出售
    6、2018年8月底 顺丰:3亿条用户信息数据被出售
    7、  2018年6月16日前程无忧:195万条个人求职简历泄露
    8、 2018年3月30日Under Armour:1.5亿用户信息泄露
    9、2018年6月初MyHeritage:9200万用户信息泄露
    10、2018年4月4日Panera Bread:3700万用户信息泄露
    这是目前为止最为明确且数量巨大的十个数据泄漏事件,更不用说一些小中型数据泄露事件,如今我们该如何保证自己的信息不流失到不法分子手中,公司如何能保证自己的数据不泄露呢?
    个人而言不要在不受信任的网站留下任何信息(身份证、手机号、银行卡、亲人联系方式等),不要在每个APP中都留下自己的信息。只在自己需要的APP中或者是比较大型且安全信用度高的APP中(支付宝等)留下。
    公司而言就要使用到数据库安全防护软件来进行防护,如数据库防火墙通过实时分析用户对数据库的访问行为,自动建立合法访问数据库的特征模型。同时,通过独立的授权管理机制和虚拟补丁等防护手段,及时发现和阻断SQL注入攻击和违反企业规范的数据库访问请求。主要功能包括屏蔽真实数据库、多因子认证、自动建模、攻击检测、访问控制和审计等。具有高性能、大存储和报表丰富等优势,帮助企业有效保护核心数据,保障业务运营安全,并快速的满足合规要求。数据库审计有选择性地加密敏感字段内容,保护数据库内部敏感数据的安全。敏感数据以密文的形式存储,能保证即使在存储介质被窃取或数据文件被非法复制的情况下,敏感数据仍是安全的。并通过密码技术实现三权分立,避免DBA密码泄漏带来的批量数据泄漏风险。本加密系统具有卓越的安全性和处理能力,并能在不修改原有应用程序的情况下透明的接入系统中。等等数据库防护软件,只有安全的保证自己的数据安全才能得到用户的喜爱和支持,你才能把公司做大做强。
    就目前为止市面上比较有实力的安全防护公司有很多,但是有实力而又有极好的服务能力和产品全面的公司当然就是中安威士了,中安威士原中安比特距今是已经拥有20年的数据库安全技术经验,各大产品也是自主研发而成,法人戴林博士是第一批进行数据库安全领域其中之一。
    再次祝福大家在新年里开开心心快快乐乐过大年!

    展开全文
  • 数据泄露问题
  • 随着全社会信息化的不断发展,政府和企业的业务和应用完全依赖于计算机网络和计算机终端。下面通过本文给大家介绍防止公司数据泄露方案、如何防止公司信息泄露、防止员工泄露公司机密,一起看看吧
  • ios 数据泄露

    2019-07-29 16:00:40
    前提:移动端的数据窃取是一个非常严重的问题,哪些保存着重要数据的设备丢失或被盗,不要让攻击者通过物理手段来读取到数据,在本文章介绍几种数据泄露方式。 1.解密NSLog 和苹果日志 NSLog:在调试时将消息发送...
  • 数据泄露自查软件是一款数据泄露查询软件,简单易用,支持模糊查询,有需要的可以下载体验一下! 开发介绍 就在昨天某公众号突然披露有一大批(公众号写的14亿)用户数据遭到泄露
  • 关于数据泄露

    2019-12-08 21:11:36
    你可能过于高估了机器学习算法能力,带你解读鲜为人知的数据泄露问题 Kaggle上关于data leakage的详细介绍以及提出的一些避免方法 How Data Leakage Impacts Machine Learning Models (一个详细解释) 八卦: ...
  • 什么是数据泄露

    千次阅读 2019-10-09 12:26:42
    你已经知道了在机器学习中的该使用什么指标来评估模型以及使用什么方法来评估模型,但是在现实生活中评估模型时经常会遇到一个问题:数据泄露(data leakage),这里我们来对数据泄露做一个解读。 什么是数据泄露 ...
  • 2019年5月20日据外媒报道,美国First American金融公司,由于网站缺乏安全措施,任何人无需...First American称,发生数据泄露的主要原因是应用程序存在设计缺陷,公司已关闭应用程序,并且对已泄露的客户信息造成...
  • 2014绿盟科技反数据泄露报告2014绿盟科技反数据泄露报告2014绿盟科技反数据泄露报告
  • IBM 与 Ponemon Institute 携手发布 2016 年数据泄露成本研究:全球分析。我们的研究发现,参与本项研究的 383 家企业的平均数据泄露总成本从 379 万美元增至 400 万美元2。至于包含敏感和机密信息的记录,每条丢失...
  • 在全球范围内,2016年上半年已曝光的数据泄露事件高达974起,数据泄露记录总数超过了5.54亿条,而去年下半年数据泄露事件和数据泄露记录总数分别为844起和4.24亿条。此外,今年上半年曝光的数据泄露事件中,有52%的...
  • 对当前数据泄露防护技术的发展进行了归纳和综述,并对行业现状和当前主流产品进行了分析与比较。具体的技术策略包 括:一是解决对静态数据的存储保护;二是解决 传输态数据的泄露问题;三是解决应用系统在使 用数据...
  • 上海浦东发展银行信用卡中心需要一款可以防止数据泄露的解决方案,以便控制其不断激增的数据泄露事件。为了保护其网络上的所有通信,消除每周20,000起数据泄露事件以及提高员工的安全意识,该中心选择了Symantec ...
  • 人工智能和深度学习算法正在高速发展,这些新兴技术在音视频识别、自然语言处理等领域已经得到了广泛应用。...对于数据与隐私泄露问题,主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。
  • A站数据泄露

    2018-07-12 18:00:30
    A站数据泄露6月13日,本该是一个和平常一样的日子,可是在今天网络上曝出三件关于数据泄露的消息。 事件一:弹幕社区网站Acfun××××××,近千万条用户数据外泄 弹幕社区网站Acfun(以下简称“A站”)被×××××...
  • 随着互联网技术的不断发展,...上图盘点了DT时代的部分数据泄露事件企业,回顾过往数据泄露事件,可以看出数据泄露对企业带来影响颇深,导致监管压力、金钱损失、品牌美誉度受损、用户流失等,比如Facebook数据泄露事件
  • 云端原生数据泄露事件解析 将计算资源迁移至云环境带来了以往在本地数据中心领域中不存在的全新受攻击面。因此,与物理数据泄露相比,云端原生数据泄露往往具有不同特征,发展过程也有所不同。以下是一个云端原生...
  • 个人数据泄露问题的数据Written by Dzaki Al-Farid 由Dzaki Al-Farid撰写 Disclaimer: This paper is an opinion article without scientific study which is the personal opinion of the author, not a ...
  • 2016年数据泄露

    千次阅读 2017-01-05 19:34:36
    数据泄露事件频发,要想能够更好的防护,并且给用户更高的信任度,网站应该做到对用户负责,防范机制要做到位。能够抵御大部分攻击,并且要使用足够安全的加密机制对密码进行存储。另外,数据泄露预警提醒大家一定要...
  • 在本课程中,你将学习如何什么是数据泄露以及如何避免数据泄露。如果你不知道如何防止,数据泄漏将频繁出现,它将以微妙和危险的方式破坏你的模型。这是数据科学家最重要的概念之一。 1、介绍 数据泄露是指,在训练...
  • 支持嵌入复杂逻辑功能的数据交换平台或单导服务器,可直接增加保护数据泄露的措施,而网关、网闸等设备功能单一,只能通过串联独立网关设备来保护数据泄露。 在数据共享出口的数据可能是文件或网络流量,对于这两...
  • 最近,威瑞森电信公司(Verizon)又发布了一年一度的《2017年的数据泄露调查报告》,对以往的的安全事件和数据泄露进行了分析。威瑞森是美国著名的通信公司,相当于美国版的“中国移动”,收购雅虎的就是这家公司。...
  • 主要介绍了公司机密数据泄露、企业文件泄密频发,企业信息安全、数据安全保护何去何从,需要的朋友可以参考下

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 12,798
精华内容 5,119
关键字:

数据泄露