XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System敏感数据
透明度与隐私敏感数据的安全性
近年来，总结呼吁在（地理空间）数据上提高透明度，尤其是在政府拥有的数据方面，因为它促进了问责制并保护公民的权利（例如，隐私权）。另一方面，随着（地理空间）数据的越来越多，侵犯隐私，数据滥用和网络攻击的风险越来越大，强大的数据安全性的重要性被强调了。但是，公众访问数据和隐私权的权利显然是彼此矛盾的。公众对数据的访问需要透明度，而隐私需要约束甚至保密。本文探讨了（公共）组织应罢工以保护敏感数据的复杂平衡，同时根据Kadaster的经验和最佳实践维持相同数据的透明度。数据透明度和数据安全之间的张力提出了一个挑战，也适用于荷兰9卡达斯特，土地注册机构（Kadaster）（Kadaster）。Kadaster正在开发一个系统来应对这一挑战以应对几个问题，例如：我们如何确保Kadaster对他们提供的有关某人的个人数据透明？; Kadaster如何确保受威胁的人的个人数据不会最终进入街头？; Kadaster在法律和道德上为此目的采取的措施是否有理由？; Kadaster允许做什么，并且作为政府组织有义务做什么？
保护敏感数据的 Proofpoint AI 技术
Proofpoint, Inc. 是一家领先的网络安全和合规公司，致力于保护组织最重要的资产和最大风险：员工。凭借一套集成的基于云的解决方案，Proofpoint 帮助世界各地的公司阻止有针对性的威胁，保护他们的数据，并提高用户抵御网络攻击的能力。各种规模的领先组织（包括 75% 的财富 100 强企业）都依赖 Proofpoint 以人为本的安全和合规解决方案，以减轻他们在电子邮件、云、社交媒体和网络上最关键的风险。更多信息请访问 www.proofpoint.com。
保护数字基础设施和敏感数据的策略
电信基础设施。该评论还突出了现有的网络安全实践中的差距，例如加密不足，访问控制不足以及缺乏网络安全协议的员工培训。为了解决这些漏洞，本文提出了一种多层网络安全策略，其中包括实施高级加密技术，持续监视和威胁检测系统以及强大的事件响应计划。重点是电信公司，监管机构和网络安全专家之间进行合作的需求，以制定标准化的安全协议并共享威胁情报。审查强调了积极的网络安全方法的重要性，倡导定期安全审计，对员工的网络安全培训进行投资，以及采用人工智能（AI）（AI）（AI）（ML）等新兴技术以增强威胁检测和响应能力。通过采用这些策略，电信行业可以大大减轻风险，并确保保护其数字基础架构和敏感数据。关键字：电信网络安全，网络威胁，恶意软件，勒索软件，网络钓鱼，
使用加密技术保护敏感数据的安全
加密是网络安全的重要组成部分。它以多种方式用于保护数据的机密性和私密性，例如在 HTTPS 网站、安全消息传递应用程序、电子邮件服务和虚拟专用网络中。加密用于在信息从一个位置移动到另一个位置（即在传输中）时保护信息，从发送者到接收者。例如，当您使用笔记本电脑或智能手机连接到银行网站时，您的设备与银行网站之间传输的数据是加密的。加密还用于保护静止的信息。例如，当信息存储在数据库中时，它会以不可读的格式存储。即使有人获得该数据库的访问权限，存储的信息也会有额外的安全保护。加密还用于保护您与组织共享的个人信息。例如，当您与在线零售商共享您的个人信息（例如出生日期、银行或信用卡信息）时，您应该确保他们使用安全浏览加密保护您的信息。
origo：通过恒定通信证明敏感数据的出处
运输层安全性（TLS）是为了保护客户端服务器通信的基础。但是，它不会将完整性保证扩展到数据真实性的第三方验证。如果客户端要介绍从服务器获得的数据，则无法说服任何其他方都没有篡改数据。tls oracles确保数据真实性超出了客户端服务器TLS连接，以便客户可以从服务器获得数据并确保没有服务器端修改的任何第三方的出处。通常，TLS Oracle在TLS会话中涉及第三方，验证者，以验证客户获得的数据是否已准确。TLS Oracles的现有协议依赖交互式协议，是通信繁重的。我们介绍Origo，这是一个不断通信的TLS Oracle。与先前的工作类似，Origo在TLS会话中介绍了第三方，并提供了一项协议，以确保TLS会话中传输的数据的真实性，而无需没收其机密性。与先前的工作相比，我们依赖于特定于TLS 1.3的复杂详细信息，这使我们能够在零知识证明（ZKP）内证明正确的密钥推导，身份验证和加密。与TLS 1.3的优化相结合，可以在在线阶段进行不断通信的有效协议。我们的工作将在线沟通减少375倍，在线运行时间最多可将在线运行时间降低4。6×，与先前的工作相比。
人道主义行动中的数据保护手册
• SaaS – 软件即服务 • 敏感数据是指个人数据，如果披露，可能会导致对相关个人的歧视或压制。通常，与健康、种族或民族、宗教/政治/武装团体隶属关系或基因和生物特征数据有关的数据被视为敏感数据。所有敏感数据都需要加强保护，尽管属于敏感数据范围的不同类型的数据（例如不同类型的生物特征数据）可能具有不同的敏感程度。鉴于人道主义组织工作的具体情况以及某些数据元素可能导致歧视的可能性，列出人道主义行动中敏感数据类别的明确清单毫无意义。数据的敏感性以及适当的保障措施（例如技术和组织安全措施）必须根据具体情况进行考虑。
智慧城市网络安全最佳实践
通过脆弱的 ICT 供应链获取的非法访问可能会导致基础设施运行的退化或中断，以及公用事业运营、紧急服务通信或视觉监控技术的敏感数据被泄露或窃取。智慧城市 IT 供应商还可能能够访问来自多个社区的大量敏感数据，以支持基础设施服务的整合——包括敏感的政府信息和个人身份信息 (PII)——这对恶意行为者来说是一个有吸引力的目标。敏感数据的汇总可能会为恶意行为者提供信息，这些信息可能会暴露关键基础设施的漏洞，并使公民面临风险。请参阅以下资源，以获取有关如何减轻供应链风险的指导：
遥感与 GIS 法律
• 遥感数据政策最初于 2001 年推出，并于 2011 年更新。 • 全球环境发展如此迅速，政策更新势在必行。 • 印度空间遥感政策草案（SpaceRS Policy-2020）于 2020 年 11 月发布，征求公众意见， • 2020 年政策表明，印度政府打算促进印度工业在印度境内外开展空间遥感活动； • 轻松访问空间遥感数据，“敏感数据和信息”除外； • 为印度商业工业提供及时、响应迅速的监管环境，以建立和运营空间遥感系统等。 • 虽然对“敏感数据”的访问限制有了很大放宽，现在将其定义为“地面采样距离优于 50 厘米的非常高分辨率数据”，但仍未达到美国等国家为商业图像分发设定的限制。 • 可能，所有非常高分辨率的数据都不一定敏感，尽管所有敏感数据都可能作为子集归入非常高分辨率数据。 • 因此，敏感数据的标准可以更加细化，以减轻印度工业的竞争劣势。 • 此外，指南将扩展到涵盖全球背景下的不同商业安排模式，因为在当前环境下，私营部门的新创业公司很有可能在国内和海外市场寻求生存。 https://www.isro.gov.in/sites/default/files/spacers_policy_ngp_2020_draft.pdf
Leonhard Med，可信赖的研究环境，用于处理敏感的研究数据
摘要：本文概述了Eth Zurich的Leonhard Med Trusted研究环境（TRE）的开发和运作。Leonhard Med为科学研究人员提供了安全研究敏感研究数据的能力。我们概述了用户观点，即处理敏感数据，设计历史记录，当前状态和操作的法律框架。Leonhard Med是一个有效的，高度安全的可信赖的研究环境，用于数据处理，由ETH ETH托管，由ETH的科学IT服务（SIS）运营。它提供了一大堆安全控制，使研究人员可以根据瑞士立法和苏黎世数据保护政策存储，访问，管理和处理敏感数据。此外，Leonhard Med满足了生物培训信息安全政策，并且与国际数据保护法兼容，因此可以在国家和国际协作研究项目的范围内使用。最初设计为“裸机”高性能计算（HPC）平台，以实现最高性能，后来重新设计为虚拟化的私人云平台，以向其客户提供更多的效果。敏感数据可以在称为租户的安全，分离的空间中分析。技术和组织措施（TOMS）已适当地确保敏感数据的确定性，完整性和可用性。同时，Leonhard Med确保了对尖端研究软件的广泛访问，尤其是用于分析人类数据和其他个性化健康应用程序。
