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海外高防ip_游戏盾是啥_新用户优惠

小墨安全管家 2021-11-07 12:05 DDOS防御 89 ℃
DDoS防御
作者:Privitar的隐私工程师Vaughn Michiche随着机器学习和操作人工智能的不断进展,企业数据处理和分析平台的极端碎片化正在加速,这就要求在传统的仓库或数据湖之外增加数据预备和模型培训/保留的平台。数据爱护和隐私爱护的优点仍然与传统数据仓库环境下的数据仓库(其度量、维度和标准化模型)一样具有相关性,尤其是如今很多公司正在将这些老派的"单一真相来源"移植到云端。超越传统想法数据爱护、隐私爱护和安全的传统想法向来是经过透明磁盘加密或卷加密等工具来防止灾害性的损失,再加上严格操纵的数据访咨询策略和强大的日志记录和日志分析。咨询题是这些想法基本上把数据存储或分析系统作为需要爱护的项目,而数据才是真正的资产。我们把重点放在桶里,而不是桶里的沙砾上,假如我们不小心,DDoS防御,那个地点或那儿丢失的一粒粮食,会让别人成为一座好看的沙堡。这么,我们要去哪里爱护隐私呢?经得起今后考验的隐私爱护和数据爱护是一种状态,即拥有数据的企业仍然操纵着这些数据—独立于父系统、云提供商或合作伙伴组织。如此的策略需要特别多方面,而且,事实证明,这与旧式的数据仓库有着联系。Joins、aggregations、groupby和filtering在今天仍然是相关的术语,然而随着数据湖概念和现代数据处理平台支持的"如今存储,将来再分类"想法,传统数据仓库的一些结构基本丢失。传统上,伟大的思想、时刻和精力都花在设计表结构上,这些结构能够经过键链接,同时包含规范化的故意义的描述性标识符、属性和事务。更简单地讲,客户数据在一具客户表中,它能够链接到一具事务表,该表将客户和产品以及描述交易的信息(如价格、数量、日期、时刻)以及大概用于计算更好的利润统计的时刻点产品成本。为了讨论这些数据结构,我们使用了以下术语:措施尺寸要紧标识符设想以数据为中心的现代爱护战略现代的、以数据为中心的爱护策略要紧集中在经过使用诸如标记化或格式保留加密之类的直截了当替换策略来实现直截了当标识符。这种想法的方法是有总比没有好,假如直截了当标识符不再识别个人,这么度量和维度数据可用于操作或分析目的,而不大概对数据泄露风险状况产生任何故意义的阻碍。假如您只懂Bob的名字,这么将Bob转换为XYZ是可行的,然而当我们添加维度和数量度量/事务数据时,CC防御,重新识别的几率会增加。随着这一增长,数据泄露带来了更大的风险,这与网络保险公司或现有的数据爱护法律所定义的无关。保持维度数据的可用性你会咨询,企业该如何办?我们怎么采纳以数据为中心的爱护想法,并且保留维度数据用于分析目的的可用性?答案是:经过构建一具解决方案来提供支持分析工作的数据集,并且保留潜在客户、患者或个人的隐私。在实践中,这表现为一具受爱护的区域,其中的数据存储在很严格的访咨询操纵下,同时标识的主数据和维度数据被彻底取消标识。消费者或下游分析系统只能在将数据打包以实现其分析目的(并且也爱护数据主体的隐私)之后才干消费该爱护区的成果。我们故意义地去识别数据的想法例如,在爱护区内,出生日期大概已标记为随机日期,而邮政编码大概已标记为随机数,这将彻底破坏邮政编码的有用性,因为它不可合同时在编号上不靠近任何旧的相邻邮政编码。关于营销用例,您大概希翼使用故意义的年龄和地区,并且还要爱护数据主体的隐私。然而,明文邮政编码和出生日期代表风险,因为它们能够用来重新识别数据主体。Privitar数据隐私平台™ 能够作为一种手段,经过让他们"躲藏在人群中"(例如,将出生日期归纳为1977-12-05至1977-12-01,将邮政编码归纳为10011-100XX),从而落低他们的分辨率和隐私风险,CC防御,并且保持分析有用性。Privitar的策略规则能够用于在邮政编码之上构建区域,这些区域包含脚够的数据主题,以幸免被识别。类似的功能能够执行bucketing、可链接和不可链接的标记化、值转移以干扰标识日期,以及在某些事情下应用隐私规则的单列和多列逻辑。当以这种方式在受爱护区域和下游分析系统之间使用时,Privitar就像是受严密爱护的操作数据存储和更自由的分析消费者之间的隐私桥梁。经过这种方式,Privitar数据隐私平台使用其可重用策略来创建一具隐私爱护数据集,DDoS防御,该数据集不需要进一步的转换或取消爱护就能够对分析员或机器学习算法实用。不需要执行web服务调用或其他函数调用或代理服务来取消对"正在使用"的数据集的爱护。这意味着数据集能够跨云举行移植,并可用于任何传统或尖端分析系统。Privitar的可重用策略和规则使数据管理或隐私卓越中心可以在风险和可用性之间保持平衡,而不依靠于每个平台的特定数据访咨询操纵。它们能够充当数据交付功能,而不是一种抑制增长和创新的监管功能,这种功能需要对与企业安全功能密切集成的新分析系统举行长时刻的审批和测试。Privitar data privacy Platform提供了数据爱护和隐私的新维度。想了解更多有关数据反标识的信息吗?阅读数据隐私101:去识别指南

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