一、孙思瀚的母亲叫什么名?
1、顾月华
2、上海出生,1963年上海戏剧学院舞台美术系毕业,担任河南省戏曲学校舞台美术设计及美术教育。爱好写作,并擅长油画与摄影
3、1982年,赴美国纽约定居,就职于华侨日报记者及纽约洛克菲勒中心珠宝界,并在皇家珠宝公司担任主管多年
二、瀚思医用口罩是正规的吗?
是。
瀚思口罩轻薄柔软,低阻透气,透气阻力符合行业标准,3层立体空间,过滤网防护,亲肤舒适,透气不闷热,让呼吸安心;外层:高品质透气无纺布,阻隔大颗粒物;中间层:严选熔喷布,细菌过滤效率高;内层:高品质亲肤无纺布,佩戴柔软舒适。
瀚思口罩接点处承受拉力大,不易断裂,具有优质的无纺布外层,静电熔喷过滤层,透气无纺布内层,褶皱结构设计,加大面部保护面积,可调节鼻梁条,隐藏式设计,内置铁塑条鼻梁夹,可自由调节弯曲度,与鼻梁和脸部贴合更紧密,细菌过滤效率高。
三、大数据安全与传统数据安全的不同?
大数据安全是国家大数据中心管理的,而传统数据是某个软件的应用
四、数据安全法保障数据安全的措施?
数据安全法通过明确数据安全的责任主体、规定数据安全的基本要求、建立数据安全管理制度、加强数据安全监督检查等措施来保障数据安全。
其中,要求数据处理主体建立健全数据安全管理制度,采取合理技术和管理措施保护数据安全;同时,明确了国家和地方政府的数据安全管理责任,加强对数据安全的监督检查和评估,确保数据安全的落实。这些措施共同构成了数据安全法保障数据安全的体系,为数据安全提供了全方位的保障。
五、数据安全的内涵?
数据安全的现在主要指的是两方面,一是数据本身的安全,主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护,二是数据防护的安全,主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护。
数据安全已经成为竞争力。在面对敏感数据时,企业单位的数据安全能力越高,有权处理数据的类型和数量越多。举个例子:社保行业通过提升信息化建设造福百姓。但数据又很敏感,在数据共享过程中为了保障数据的安全,可以规定相关组织具备相应的数据安全能力才可以对数据进行处理。
六、简述大数据安全与传统数据安全的不同?
大数据的安全考量远比传统数据复杂得多了!尤其是在单位时间内对大量数据的处理上,相对于传统数据处理的单一性,在设备,算力以及连接性,需要有更完整的统一标准与体系。
大数据最重要的价值在于体现“准确高效的决策支持”。从数据的采集,预处理,到分析,挖掘,终至结果展现,每一个环节的数据之运算,传输,交换,验证都需要经过严密的“授权”,“加解密”的处理,才能保证数据的准确性。
七、统计数据安全的四大维度?
数据中⼼的安全需求有些是通⽤性的,如分区和地址规划问题、恶意代码防范问题、恶意
⼊侵问题等;有些是独有的保密性需求,⽐如双层安全防护、数据库审计等;有些是独有的服
务保证性需求,⽐如服务器、链路和站点的负载均衡、应⽤系统优化等。总体来看,数据中⼼
安全的需求可以从四个纬度来衡量:通⽤安全性需求、业务信息保密性需求、业务服务保证性
需求、业务安全绩效性需求。
通⽤性的安全威胁可能出现的情况包括:攻击者通过恶意代码或⽊马程序,对⽹络、操作系统或应⽤系统进⾏攻击;内部⼈员未经授权接⼊外部⽹络,或下载/拷贝软件或⽂件、打开可疑邮件时引⼊病毒;攻击者利⽤应⽤系统、操作系统中的后门程序攻击系统;授权⽤户操作失误导致系统⽂件被覆盖、数据丢失或不能使⽤。
业务信息安全性威胁则包括:内部⼈员利⽤技术或管理漏洞,未经授权修改重要系统数据或系统程序;攻击者利⽤各种⼯具获取⾝份鉴别数据,并对鉴别数据进⾏分析和解剖,获得鉴别信息,未经授权访问⽹络、系统,或⾮法使⽤应⽤软件、⽂件和数据;以及攻击者利⽤⽹络结构设计缺陷旁路安全策略,未经授权访问⽹络。
业务服务保证性威胁指的是:诸如攻击者利⽤分布式拒绝服务攻击等拒绝服务攻击⼯具,
恶意消耗⽹络、操作系统和应⽤系统资源,导致拒绝服务;攻击者利⽤各种⼯具获取⾝份鉴别数据,并对鉴别数据进⾏分析和解剖,获得鉴别信息,未经授权访问⽹络、系统,或⾮法使⽤应⽤软件、⽂件和数据;以及粗放式业务服务能⼒⽅式提⾼了总体拥有成本这类的威胁。
安全建设绩效性威胁则指的是:业务流量变化导致安全策略部署需要调整;业务种类变化导致安全部署需要调整;全⽹设备管理存在门户不同、管理分散,导致定位问题缓慢;以及缺乏整体的IT规划,没有有效的技术⼿段制成IT规划、决策。
数据中⼼安全有“三⾼”要求根据对数据中⼼所受到的威胁的分析,业界对数据中⼼安全的建设有了更多的考虑。犹如现在铸造⼀把好锁,不仅需要先进的机械原理,还会辅之以各种电⼦化的技术。⽬前业内普遍认可,在构建数据中⼼时也要突破以往的思路,站在更⾼的⾼度上、更全⾯地重新思考以下⽅⾯:
⾸先是⾼安全。⽊桶原理直观说明了安全需要全⽅位防御,核⼼数据作为企业的最宝贵的资产和⽣命线,它的安全需要强有⼒的保障,避免病毒、攻击、⾮授权的访问与泄密,同时保障访问记录的审查和监督应成为数据中⼼安全运营的必备条件。其次是⾼性能。数据与业务集中后,流程整合、信息挖掘和实时⼯作等新应⽤系统对数据中⼼内部系统的带宽、响应时间、吞吐量等提出了更⾼的要求,多媒体数据、Web2.0、移动3G 和⾼性能计算等业务的⼴泛应⽤不断吞噬着数据中⼼的处理能⼒、⽹络带宽。最后是⾼可靠。数据中⼼已成为企业IT系统的⼼脏,如何保证数据中⼼在各种条件下的安全和稳定运⾏,如何保障数据中⼼的各种业务连续性,也是IT⾏业⾯临的⼀个⼤挑战。这“三⾼”可以说是构建⼀个安全稳定的数据中⼼的最基本,也是最重要的要求。除此以外,应⽤优化、低成本与易管理,以及现在业内普遍提倡的绿⾊的概念,也都是⼀个好的数据中⼼安全所应当具备的条件。
基于对数据中⼼架构的深⼊研究和对各种安全问题的了解,H3C在其新⼀代数据中⼼解决
⽅案中通过以iSPN智能安全渗透⽹络理念、⾯向安全的⽹络设计,实现了⽹络与安全的智能融合管理,为新⼀代数据中⼼应⽤提供了⾼性能、⾼安全的数据中⼼安全解决⽅案,为客户提供了增值的数据中⼼⽹络。
八、数据安全与数据发展的关系?
网络安全的客观概念是网络系统包括使用网络过程中网络信息的产生、储存、传输和使用都不受任何威胁与侵害,能正常地实现资源共享功能。
数据安全具对立面的两个含义:一是数据本身的安全,主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向强身份认证等,二是数据防护的安全,主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。
网络安全是以网络为主要的安全体系的立场,主要涉及网络安全域、防火墙、网络访问控制、抗DDOS等场景,更多是指向整个网络空间的环境。
网络信息和数据都可以存在于网络空间之内,也可以是网络空间之外。“数据”可以看作是“信息”的主要载体,信息则是对数据做出有意义分析的价值资产,常见的信息安全事件有网络入侵窃密、信息泄露和信息被篡改等。
而数据安全则是以数据为中心,主要关注数据安全周期的安全和合规性,以此来保护数据的安全。常见的数据安全事件有数据泄露、数据篡改等。
九、数据安全与信息安全的区别?
数据安全和信息安全都是保护信息资产的重要概念,但它们有一些区别:
1. 数据安全:数据安全是指保护数据不被意外或恶意破坏、篡改、泄露或丢失的能力。数据可以是存储在计算机、服务器、数据库等各种设备中的数字信息。数据安全通常涉及控制访问权限、加密、备份、恢复等技术和措施。
2. 信息安全:信息安全是指保护信息系统和信息资产不受攻击、破坏、篡改、窃取或泄露的能力。信息安全不仅涉及数据的安全,还包括硬件、软件、网络、人员等各个方面的安全。信息安全通常涉及风险评估、网络安全、身份验证、漏洞管理等技术和措施。
可以看出,数据安全更关注于数据本身的保护,而信息安全则是更广泛的概念,涵盖了各种与信息资产相关的方面,包括技术、人员、流程等。在实践中,数据安全和信息安全都是非常重要的,需要采取相应的措施来保护信息资产。
十、数据安全需求的特点?
有三个最基本的特性:可用性、完整性和机密性。
可用性是指数据随时能够获取、随时可用,不会由于硬件故障等问题,导致数据无法读取。
完整性是指数据在整个交易过程中没有遭受恶意篡改和非授权的访问,保障数据是最原本的样子。
机密性指的是数据全程加密,不会遭受窃听,也不会被未授权的人访问到,数据是安全的。我们通常讲的信息安全保护,保护的就是数据的这三个最基本的特性。
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