数据安全

如何做好大数据时代的保密工作

众所周知,大数据技术提高了信息安全防护水平。大数据分析技术可更好地发现网络异常行为、找出风险点,觉察网络攻击行为的蛛丝马迹、找到攻击源,识别网络钓鱼攻击、防止欺诈入侵。例如,基于大数据的威胁发现技术,数据分析的范围更广、时间跨度更长,能够有效提升对未知威胁的检测和预防能力;基于大数据的认证技术,能够有效实现身份精确认定和高效鉴别,降低认证攻击安全隐患等。

浅议大数据时代的隐私安全

云计算、云存储中心化的数据集中带来的问题是显而易见的。比如美国两个亿的个人隐私的泄密问题,BAT争相搜罗个人和机构的隐私数据据为己有,并回过头来裹挟社会个人。

数据安全的重要性及其影响

数据安全是一个持续的挑战,它要求个人、企业和政府共同努力,通过合理的策略和技术来保护数据免受威胁。对于个人来说,良好的数据安全习惯可以保护其隐私和资产。对企业来说,强化数据安全不仅是保护自身利益的必要手段,也是赢得客户信任和遵守法律法规的重要途径。

数据安全不可或缺的基础工程:分级分类治理

数据安全的保护对象是数据。只有对数据具有基本认知后,才可以施加适当的数据保护方案。如果不知道数据在哪儿,数据安全显然是空谈。而当我们对数据的安全保护一概而论时,数据必然会面临保护过度或保护不足的问题,数据的使用也会受到很大的影响。

数据安全的关键

数据安全​是一个多维度的概念,涉及技术、法律和管理等多个方面。随着数据量的不断增长和数据价值的日益凸显,数据安全的重要性也在不断提升,需要社会各界共同努力,以确保数据的安全和合法利用。

回顾2023 展望2024 | 筛斗数据建设以数据安全服务为底座的数据安全治理体系

筛斗数据提出了数据安全治理智能化技术体系,通过智能化分类分级工具快速准确地梳理组织的业务和数据,并形成规范化的策略库,即主体、客体及两者之间的策略。同时,将上述数据根据积累的知识库智能化衔接到技术平台,实现了对组织数据的智能识别、智能防护、智能监测与智能运营,构建了可视、可控、可管、可溯的覆盖数据全生命周期的综合解决方案。

筛斗数据安全:数字时代的守护者

在信息技术飞速发展的今天,数据已成为推动社会进步的新引擎。从个人隐私到国家安全,从商业机密到公共服务,数据无处不在,无时不刻不在影响着我们的生活。然而,随着数据的广泛应用,数据安全问题也日益凸显,成为我们必须面对和解决的重大课题。

数据安全治理与传统理念的联系和区别

数据安全治理并非单一产品或平台的构建,而是覆盖数据全部使用场景的数据安全治理 体系建设。因此,需要按步骤、分阶段的逐渐完成。数据安全治理并不是一个项目,而更像 是一项工程。为了有效实践数据安全治理,形成数据安全的闭环,我们需要一个系统化的过程完成数据安全治理的建设。

筛斗数据:数据安全的本质是什么

随着数字化的不断演进,事实上各个主体,特别是个人主体,在数字世界中,对于自己的掌控力度是越来越弱的。数字世界中存在着太多的上帝之手,可以随意的替换、侵害这些"砖头",从而影响我们物理世界的各类主体,从这个角度来看,国家陆续颁布《数据安全法》《个人信息保护法》是及时的,必要的。