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在上云时代也成为必然选择。
数据,是互联网公司的核心资产之一。那么,这些核心资产背后,是哪些人在收集数据、存储数据、处理数据、管理数据、使用数据、保证数据安全的呢?——是“数据工匠”们!
企业数据使用云存储已成为目前互联网时代发展的主流模式,而面对市场上大量的数据存储需求,云存储服务除了要满足企业数据的存储空间,数据的存储安全问题同样不可忽视。市面上的存储服务仍存在防护力度不强、覆盖范围不全面等诸多问题,由于数据泄露、丢失和
全球知名市场研究分析机构 CB Insights 中国于近期发布了「数据链路安全领航者」榜单,PingCAP 以 “全链路透明加密,满足多国合规标准”的关键词成功上榜存储安全这一环节,在数据安全领域更进一步。
想充分发挥数据价值,企业首先应做好数据安全。但是,关于企业数据安全建设,它有哪些难点?有没有可以借鉴的指导思路?前期需要做哪些准备工作?本文通过深度采访试图回答这些问题。
本文从新型智慧城市建设过程中政务数据共享开放可能存在的数据安全风险出发,结合百分点科技多年服务各类政府部门和企业的数据管理经验,基于对数据全生命周期的有效认知,融合大数据算法挖掘和人工智能识别等技术,全面系统地提出了一套政务数据安全管理体系和实践成果,以期全方位保障政务数据共享开放安全,促进新型智慧城市建设。
本文是对360大数据中心技术总监徐皓的专访,介绍数据安全体系的构建。
信息安全的很大一部分工作是监控和分析服务器、网络和其他设备上的数据。尽管对日志、网络流和系统事件进行分析已经是信息安全社区面对了十多年的问题,然而由于安全数据的获取、存储和分析能力等方面存在的不足,传统安全分析技术能力受到了限制。但是,随着大数据时代的到来和大规模计算存储能力的提升,各种新的大数据分析技术已经应用于安防监控中,产生了大数据安全分析。本文主要向大家解释什么是大数据安全分析,以及这些工具是如何应用于安防监控中,从而进行更广泛和更深入的事件分析,帮助企业实施更好的保护。同时介绍最常见的大数据安全分析部署方案,以及哪些类型的公司将从大数据安全分析中获利最多或最少。它还将展示一些具体的业务案例,主要关于IT部门是如何实施这一技术到行政管理中的。
数据安全建设是企业必做的功课。但是,具体怎么做?思路是什么?很多人或有不少疑问。让我们看看携程的实践。
本系列文章主要从密码管理器保护密码的安全性角度,分享一下相关的专业知识。
本文介绍 Kyligence 在数据湖上搭建大数据分析平台方面的一些思考。
数据流通是指在数据供方和需方之间按照一定流通规则进行的以数据为对象的行为。数据流通在技术实现上有诸多需求,主要在数据安全、质量保障、权益分配、追溯审计和透明度等方面。
CubeFS 让大数据与 Al 充满无限潜能
金融大数据体系错综复杂,随着业务数据爆炸式增长以及公众对数据关注度的不断提高,体系化的数据治理变得至关重要。
56%的企业都在部署AI应用,同时96%的企业计划构建云原生应用
本文回顾和分析了数据湖仓的历史和大数据平台的演进趋势,提出了基于增量计算的一体化趋势,以及该架构必然需要一个开放式的增量存储支撑。
随着企业上云和数字化转型升级的不断深化,数据泄露已经发展成为全球最常见的安全问题之一,企业应该如何加强防范,保障自身数据与业务安全?
网络犯罪以及其他恶意行为的不断增加正促使企业部署更多的安全控制、收集越来越多的相关数据。结果,大数据分析方面的进展被用于以更宽和更深的分析为目的的安全监控中,以保护昂贵的企业资源。大数据安全分析技术融合了大数据的可扩展性,并将其与Advanced Analytic和安全事件管理系统( security event and incident management systems,SIEM)结合起来。在不久的将来,大数据安全分析将会变成像病毒检测和漏洞扫描一样常见。
如果有人问数据湖是什么,我会告诉他们,是“桶装水”的集合。
本文介绍数据湖特点、价值、架构及与其相关的概念。