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  • 敏感數(shù)據(jù)處理 內(nèi)容精選 換一換
  • 網(wǎng)場景,對核數(shù)要求較多的大數(shù)據(jù)、HPC場景,對成本比較敏感的建站、電商等場景等。 (2)內(nèi)存優(yōu)化型 大數(shù)據(jù)分析,如廣告精準營銷、電商、車聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)分析場景。 (3)磁盤增強型 分布式文件系統(tǒng) ,網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 (4)超高I/O型 超高I/O型 彈性云服務(wù)器 適用
    來自:百科
    媒體處理 是什么 媒體處理是什么 媒體處理是一種經(jīng)濟和高效的多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù),同時支持彈性伸縮等特性,可按需提供能力,進一步節(jié)約成本,避免資源浪費。 媒體處理是一種經(jīng)濟和高效的多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù),同時支持彈性伸縮等特性,可按需提供能力,進一步節(jié)約成本,避免資源浪費。 購買套餐包 在線體驗
    來自:專題
  • 敏感數(shù)據(jù)處理 相關(guān)內(nèi)容
  • 實現(xiàn) “越運動,越健康,保額越高,保費越低”多方共贏,加速互動式保險產(chǎn)品創(chuàng)新。 在政務(wù)領(lǐng)域,在政務(wù)共享數(shù)據(jù)都不離開本地節(jié)點的前提下,實現(xiàn)讓敏感數(shù)據(jù)在部門間安全流通,支撐政府治理和社會服務(wù),推動要素市場化構(gòu)建。 某市構(gòu)建數(shù)據(jù)可信流通平臺,通過聯(lián)邦SQL和多方安全計算技術(shù),對委辦局法
    來自:百科
    43倍(70.58/49.33)。 華為云 GaussDB 在安全防護方面也有所建樹,其提出了全密態(tài)處理和防篡改技術(shù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全防護,使用戶敏感數(shù)據(jù)免于泄露和篡改;設(shè)計了安全自治管控方法,提前識別和攔截攻擊者的異常行為;構(gòu)建了從接入、訪問控制、加密到審計全方位縱深防御的安全防護體系。GaussDB
    來自:百科
  • 敏感數(shù)據(jù)處理 更多內(nèi)容
  • 數(shù)據(jù)安全中心 服務(wù)提供數(shù)據(jù)分類分級能力,根據(jù)敏感數(shù)據(jù)規(guī)則對敏感數(shù)據(jù)進行識別和敏感等級分類,您可以在資產(chǎn)地圖頁面查看您資產(chǎn)中不同風險等級的數(shù)據(jù)的分布情況?;?span style='color:#C7000B'>敏感字段在文件中出現(xiàn)的累計次數(shù)和敏感字段關(guān)聯(lián)組來判斷文件的敏感性,并根據(jù)文件的敏感程度將其劃分為四個等級:“未識別風險”、“低
    來自:專題
    通過對比不難看出,傳統(tǒng)辦公方式最大的問題在于每個工作流程之間都是割裂的,成員之間無法迅速了解到相互工作的最新進展,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無法得到及時更新。割裂的、滯后的數(shù)據(jù)處理方式,在電商這種有大量高頻數(shù)據(jù)處理分析需求的行業(yè),造成的后果是難以計量的人力和時間的浪費。 與傳統(tǒng)辦公方式對比,石墨辦公為電商企業(yè)帶來的是革新式的改變: ●
    來自:云商店
    強,精準高效鎖定敏感數(shù)據(jù)源 在專家知識庫和NLP的雙重加權(quán)下,識別能力更強,精準高效鎖定敏感數(shù)據(jù)源????? 了解詳情 全棧敏感數(shù)據(jù)防護 基于內(nèi)置或自定義敏感數(shù)據(jù)掃描規(guī)則,精準識別定位敏感數(shù)據(jù),做進一步安全防護 基于內(nèi)置或自定義敏感數(shù)據(jù)掃描規(guī)則,精準識別定位敏感數(shù)據(jù),做進一步安全防護
    來自:專題
    用戶可通過專屬加密實例加密用戶業(yè)務(wù)系統(tǒng)(包含敏感 數(shù)據(jù)加密 、金融支付加密以及電子票據(jù)加密等),幫助用戶加密企業(yè)自身的敏感數(shù)據(jù)(如合同、交易、流水等)以及企業(yè)用戶的敏感數(shù)據(jù)(用戶身份證號碼、手機號碼等),以防止黑客攻破網(wǎng)絡(luò)、拖庫導致數(shù)據(jù)泄露、內(nèi)部用戶非法訪問或篡改數(shù)據(jù)等風險。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 敏感數(shù)據(jù)加密 應(yīng)用領(lǐng)
    來自:百科
    景。 高效識別 在專家知識庫和NLP的雙重加權(quán)下,識別能力更強,高效鎖定敏感數(shù)據(jù)源。 全棧敏感數(shù)據(jù)防護 根據(jù)敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)策略來精確識別數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù),基于多種預置脫敏算法+用戶自定義脫敏算法,實現(xiàn)全棧敏感數(shù)據(jù)防護。 查看更多
    來自:專題
    實現(xiàn)數(shù)據(jù)等值查詢、范圍查詢、模糊查詢等能力。 高度安全:高強度的密鑰體系,保障用戶密鑰安全 整個密態(tài)數(shù)據(jù)庫解決方案中除數(shù)據(jù)本身具有敏感性質(zhì)外,最為敏感的信息就是數(shù)據(jù)加解密密鑰,一旦密鑰泄露,將給用戶數(shù)據(jù)帶來嚴重風險。特別是在硬件模式下,密鑰需離開用戶側(cè),傳輸?shù)皆苽?cè)可信硬件環(huán)境中,
    來自:專題
    大容量、高帶寬、低成本 大容量、高帶寬、低成本 應(yīng)用場景 大容量擴展以及成本敏感型業(yè)務(wù),如媒體處理、文件共享、高性能計算、數(shù)據(jù)備份等。SFS容量型文件系統(tǒng)不適合海量小文件業(yè)務(wù),推薦使用SFS Turbo文件系統(tǒng)。 大容量擴展以及成本敏感型業(yè)務(wù),如媒體處理、文件共享、高性能計算、數(shù)據(jù)備份等。通用文
    來自:專題
    動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風險,凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶體驗 功能描述 政治敏感檢測 識別文本中的涉政敏感、反動等不良信息 涉黃低俗檢測 識別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語句檢測 識別文本中包含有辱罵內(nèi)容的垃圾文本 惡意灌水檢測
    來自:百科
    基于大規(guī)模GPU集群,快速識別敏感信息 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識別并預警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、涉政敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風險 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群,快速識別敏感信息 網(wǎng)站論壇 不合
    來自:百科
    、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測 基于深度學習算法和大量的樣本圖像,快速定位涉政、涉暴旗幟、武裝分子和火災(zāi)、血腥等場景 涉政敏感人物檢測 快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息 廣告檢測 可識別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像 不良場景檢測 準確識別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感的圖像
    來自:百科
    數(shù)據(jù)脫敏 發(fā)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù),對敏感數(shù)據(jù)進行動態(tài)脫敏。 優(yōu)勢 滿足合規(guī)性 敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)遵從行業(yè)合規(guī)性 多種脫敏規(guī)則 用戶可以設(shè)置脫敏規(guī)則來對指定數(shù)據(jù)庫表以及來自特定源IP、用戶和應(yīng)用的查詢進行脫敏。 不影響用戶數(shù)據(jù) 通過精確的脫敏引擎,對用戶的敏感數(shù)據(jù)實施實時脫敏,無性能損耗,也不會改變數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的存儲。
    來自:百科
    數(shù)據(jù)脫敏 發(fā)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù),對敏感數(shù)據(jù)進行動態(tài)脫敏 優(yōu)勢 滿足合規(guī)性 敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)遵從行業(yè)合規(guī)性 多種脫敏規(guī)則 用戶可以設(shè)置脫敏規(guī)則來對指定數(shù)據(jù)庫表以及來自特定源IP、用戶和應(yīng)用的查詢進行脫敏 不影響用戶數(shù)據(jù) 通過精確的脫敏引擎,對用戶的敏感數(shù)據(jù)實施實時脫敏,無性能損耗,也不會改變數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的存儲
    來自:百科
    評分機制,對SQL注入進行綜合診斷,并實時阻斷,從而確保用戶數(shù)據(jù)庫免受SQL注入攻擊。 敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和脫敏 ?內(nèi)置多種合規(guī)知識庫,支持自定義敏感數(shù)據(jù)的規(guī)則知識庫,并通過配置發(fā)現(xiàn)策略來發(fā)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù),可一鍵自動生成脫敏規(guī)則和審計規(guī)則; ?支持多種脫敏規(guī)則,可對指定數(shù)據(jù)庫表/列以及來自
    來自:百科
    Moderation),是基于圖像、文本、視頻的檢測技術(shù),可自動檢測涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物等內(nèi)容,對用戶上傳的圖片、文字、視頻進行 內(nèi)容審核 ,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風險。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息量猛增,大量色情、暴力、政治敏感等不良信息夾雜其中,若不做好內(nèi)容審核,不良內(nèi)容會讓用戶產(chǎn)生反感,從而降低產(chǎn)品使用頻率,最終遠離產(chǎn)品。
    來自:百科
    1版本發(fā)布數(shù)據(jù)脫敏特性,支持指定用戶范圍內(nèi)列級敏感數(shù)據(jù)的脫敏功能,具有靈活、高效、透明、友好等優(yōu)點。使得敏感及隱私信息不被泄露,提高了對敏感及私密數(shù)據(jù)的保護,極大地增強了產(chǎn)品的數(shù)據(jù)安全能力。 什么是數(shù)據(jù)脫敏 數(shù)據(jù)脫敏(Data Masking),即屏蔽敏感數(shù)據(jù),對某些敏感信息(比如,身份證號、手機號
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    L語句來獲取敏感信息或控制數(shù)據(jù)庫。 2. 跨站腳本漏洞:攻擊者可以通過注入惡意腳本來獲取用戶的敏感信息或控制用戶的瀏覽器。 3. 文件包含漏洞:攻擊者可以通過包含惡意文件來獲取服務(wù)器的敏感信息或控制服務(wù)器。 4. 認證繞過漏洞:攻擊者可以通過繞過身份驗證機制來獲取敏感信息或執(zhí)行未授權(quán)的操作。
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    員工不接觸數(shù)據(jù)庫登錄名和密碼,對庫的查詢需要先申權(quán)限;支持每天查詢的總次數(shù)、總數(shù)據(jù)行數(shù)、每次查詢的最大返回行數(shù)等多維度查詢控制; 2. 敏感數(shù)據(jù)保護 敏感字段自動識別并進行打標;員工在執(zhí)行查詢和導出時,敏感數(shù)據(jù)脫敏顯示; 3. 變更安全 所有對庫的操作,均有審計日志記錄,數(shù)據(jù)庫操作行為可追溯; 4. 操作審計
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