数据安全

大模式如何与原有架构(如数据湖、湖仓一体、数据仓库)相结合,成为了企业架构中需要考虑的问题。企业需要对现有的数据架构进行全面的评估,了解其功能、数据处理能力、存储容量、查询性能等,有助于确定大模型与原有架构结合的方式和可行性。企业还需定义统一的集成接口标准,使大模型与原有架构能够顺利地交换数据和信息,降低集成难度和复杂性。
在数字经济蓬勃发展的背景下,公共数据作为关键生产要素,安全治理迫在眉睫,2023年我国组建国家数据局,正是为了充分发挥数据要素的价值,推动数字经济的高质量发展,并确保公共数据的安全使用,随着数字化、网络化、智能化深入发展,公共数据安全风险系数也不断提高,尤其是网络攻击、病毒传播、数据泄露等事件频发,对公共数据安全构成严重威胁。
网络钓鱼攻击变得越来越复杂。这些诈骗的狡猾程度也随着其对组织和个人的影响而增长——根据FBI的互联网犯罪报告,商业电子邮件泄露(BEC)攻击每年造成约27亿美元的损失。
国家在数据安全保护方面的政策中提及的比较突出的一项就是要对数据实行分类分级保护,加强对重要数据的保护,对核心数据要实行更加严格的管理制度。数据分类分级工作的重要性已经成为共识,各行业组织机构纷纷出台数据分类分级工作的指导性文件。
暴露的信息包括帐户密码、API密钥、TLS/SSL证书、加密密钥、云服务凭证、OAuth令牌和其他敏感数据,这些数据可能使外部参与者无限制地访问各种私有资源和服务,从而导致数据泄露和财务损失。
数据安全是管理逻辑,要求合规、合法。方便工作是业务逻辑,讲究时效性和经济性。尽管各家单位都要求“最小必要”原则使用数据,但实际上,出于“方便工作”的考虑,大多数人员都扩大了自己使用数据的权限。保障数据安全,需要谨慎的态度和细致的行为。
无论有多少更高级别的物理安全控制措施,都无法缓解影响单个服务器机柜及其内部IT设备的某些类型的威胁。这就是为什么利用数据中心内部机柜的现代保护措施,是任何数据中心物理安全策略的重要组成部分。当限制谁可以访问每个机柜并监控针对单个服务器机架的威胁时,就弥补了物理安全操作中的一个关键漏洞。
科技日新月异,我们正身处于数字化的大时代,信息安全已从一个相对抽象的概念转化为直接影响每个人生活、企业运营和社会稳定的现实问题。信息安全涵盖了多个方面的安全,以确保信息在存储、传输和处理过程中的机密性、完整性和可用性,它不仅是公民隐私权、企业利益和国家战略安全的基石,更是信息化社会中不可或缺的生命线。
随着网络威胁的不断增长和安全法规的日益严苛,全球网络安全投资规模不断创下新高。据Gartner预测,2024年全球组织在IT安全和风险管理工具上的投入将达到2087亿美元。
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