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公共数据是指由公共机构在依法履行职责或者提供公共服务过程中产生、收集和整理的数据。公共数据具有以下特点:1. 来源的公共性:通常由政府部门、公共事业单位或受政府委托的机构所持有和管理。2. 目的的公益性:旨在为社会公众提供服务、促进公共利益和社会发展。
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ABAC 即基于属性的访问控制(Attribute-Based Access Control)。在这种模型中,访问决策是基于主体(如用户、进程等)、客体(如数据、资源等)、环境(如时间、地点等)以及操作(如读取、写入、删除等)的属性来确定的。例如,一个用户能否访问特定的数据,不仅取决于其身份(主体属性),还可能取决于当前的时间(环境属性)、数据的敏感性(客体属性)以及所需执行的操作类型(操作属性)。
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数据访问控制(Data Access Control)是指通过一系列策略、机制和技术手段,对数据资源的访问进行管理和约束,以决定谁(主体,如用户、进程、系统)在什么条件下(如时间、地点、网络环境)可以对何种数据(客体)进行何种操作(如读取、写入、修改、删除等),从而确保数据的安全性、完整性和可用性,防止未授权的访问、滥用、篡改或泄露。
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个人信息保护(Personal Information Protection)指的是采取一系列措施来确保个人的信息不被未经授权的收集、使用、披露、篡改或销毁,以保障个人的隐私和权益。一、个人信息的范畴通常包括但不限于姓名、身份证号码、地址、电话号码、电子邮件地址、健康状况、财务信息、生物识别信息(如指纹、面部识别)等能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份的各种信息。
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数据分类分级(Data Classification and Grading)是根据数据的属性、特征和重要程度等因素,将数据划分为不同的类别和级别,以便对数据进行有针对性的管理、保护和使用。一、数据分类的目的1. 提高数据管理的效率和准确性,使数据更容易被查找、理解和使用。2. 支持合规性要求,确保数据处理符合法律法规和行业标准。
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在当今数字化时代,信息安全威胁日益严峻。从个人隐私泄露到企业商业机密被窃取,各种安全事件层出不穷。而实体鉴别作为保障信息系统安全的第一道防线,其重要性不言而喻。密码校验(Password Verification)是验证用户输入的密码是否与系统中存储的密码匹配的过程。密码通常在存储前经过哈希处理,以增加安全性。
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数据匿名化(Data Anonymization),是一种技术过程,从数据集中移除或修改个人信息,以防止数据被用于识别任何特定的个人。这个过程确保了数据的发布或共享不会侵犯个人隐私,同时还能保持数据的分析和研究价值。一、主要目的1.保护个人隐私:防止个人身份和敏感信息被直接识别和关联,确保数据主体的隐私不受侵犯。例如,在医疗数据中,避免患者的疾病信息与个人身份直接关联,以防个人医疗隐私泄露。
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数据隐私保护(Data privacy protection)是一个日益重要的议题,尤其是在数字经济快速发展的背景下。数据是数字经济的战略资源,但互联网企业大量收集用户隐私数据,可能引发大数据杀熟定价和网络诈骗等问题,严重阻碍数字经济的持续健康发展。因此,保护用户隐私是促进数字经济高质量发展的基本前提和重要保障。
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一、行业动态近年来,打造智慧供应链逐渐成为制造业龙头企业降本增效的重要抓手。通过研发管理系统,搭建智能制造平台,供应链协同融合加快,产品质量、生产效率有效提升,产业集群发展韧性增强,上下游高效协作。制造一辆新能源汽车,涉及上百家供应链企业,如果消费者有个性化需求,流程则更加复杂。如何实现上下游高效配合?
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在当今数字化的时代,地理信息系统(GIS)正以其强大的功能和广泛的应用,悄然改变着我们对世界的认知和理解方式。GIS 是什么?简单来说,它是一种用于采集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术系统。听起来似乎有些抽象,但实际上,GIS 已经深入到我们生活的方方面面。
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空间计算(Spatial Computing)是一个融合了计算机科学、数学、地理信息科学等多学科领域的概念。简单来说,空间计算指的是计算机对空间数据和空间关系的处理和分析能力。它涉及获取、管理、处理和理解与空间位置相关的信息。例如,在地理信息系统(GIS)中,空间计算用于分析地理数据,如地形、土地利用、交通网络等,以帮助城市规划者做出决策。比如通过计算不同区域的人口密度、交通流量,来规划新的商业区或住宅区。
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我们正进入“数据技术”时代、“大数据”时代究竟意味着什么呢?现在,它往往意味着谷歌、百度、阿里、亚马逊、腾讯、Facebook和苹果这类大公司,虽然一开始我们会觉得大数据很方便,也很酷,能给我们带来许多我们想要的服务。但大数据真正的问题在于我们的感知及
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在数字化时代,信息安全成为了企业和个人不可忽视的重要方面,而加密技术作为保护数据安全的核心手段,其重要性不言而喻。1. 对称加密技术(Symmetric Key Encryption)基本原理:对称加密使用相同的密钥进行数据的加密和解密。这意味着发送方和接收方必须共享一个密钥,并且在传输过程中保持该密钥的安全。
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可信执行环境(Trusted Execution Environment,TEE)是一种在计算系统中构建的安全机制。TEE通过硬件技术创建一个安全的环境,确保在其中运行的代码和数据的安全性,防止攻击者访问或篡改。一、环境特点1. 硬件隔离:TEE 是通过硬件层面的技术实现与主操作系统和其他应用程序的隔离。这意味着即使主系统受到攻击或被入侵,TEE 中的代码和数据仍能保持安全。
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多方安全计算(Secure Multi-Party Computation,MPC)是一种将计算分布在多个参与方之间的密码学分支,允许参与者在不泄露各自隐私数据情况下,共同完成计算任务。在需要多方数据进行联合计算的场景中,允许多个参与方在不泄露各自数据的情况下,共同完成某项计算任务。
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差分隐私(Differential Privacy)是一种在数据发布和分析中保护个人隐私的技术。它的核心思想是在数据集中引入随机性,以确保单个数据点的隐私不被泄露,同时还能保持数据集的统计特性。一、基本概念1. 定义:差分隐私是一种数学框架,用于量化在数据发布或算法处理过程中保护个人隐私的程度。它通过在数据中引入随机性来确保即使数据被公开或分析,也无法识别出任何特定个体的信息。
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数字孪生技术在水利工程中的应用是当前水利信息化发展的重要方向。它通过创建实体工程的虚拟映射,利用历史数据、实时数据和算法模型,实现对工程全生命周期的模拟、验证、预测和控制 。数字孪生技术是一种先进的数字化概念,它通过创建现实世界中物理实体或系统的虚拟副本来实现对这些实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作 。数字孪生通常包括物理实体、数字模型和数据连接三个部分。物理实体是现实世界中的实体,如机器、设备等;数字模型是数字孪生的核心,是与物理实体相对应的虚拟模型;数据连接技术包括传感器、数据采集等,用于将物理实体和数字模型进行连接 。
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MaaS(Model-as-a-Service,模型即服务)是一种将人工智能模型作为服务提供给用户的模式。在这种模式下,模型开发者或提供商将训练好的模型部署在云端或其他服务器上,用户可以通过网络接口调用这些模型来解决自己的问题,而无需自己进行模型的训练和部署。 一、MaaS 的特点
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同态加密(Homomorphic Encryption)是一种特殊的加密方式,它允许用户在加密数据上直接进行计算,而不需要解密数据。计算完成后,得到的结果仍然处于加密状态,只有拥有解密密钥的用户才能看到计算结果的真正值。一、同态加密的定义同态加密是一种特殊的加密形式,它允许对密文进行特定的运算操作,得到的结果解密后与对明文进行相同运算操作的结果相同。
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零知识证明(Zero-Knowledge Proof, ZKP)是一种密码学技术,它允许一方(证明者,Prover)向另一方(验证者,Verifier)证明某一陈述是真实的,而无需透露除了该陈述为真之外的任何额外信息。换句话说,零知识证明允许证明者证明他们知道一个秘密,而不需要透露这个秘密的任何信息。举个简单的例子,假设您要向朋友证明您知道某个秘密房间的开门密码,但是又不想让朋友知道这个密码具体是什么。您可以通过在朋友不看到您输入密码的情况下,进入房间并拿出房间内预先放置的一个特定物品来证明您知道密码,这就是一种零知识证明。
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