XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System敏感数据
Monthly-Threat-Digest-April-2023.pdf - Hive Pro
攻击者利用 PaperCut MF/NG 软件中的两个漏洞（CVE-2023-27350 和 CVE-2023-27351）来安装 Atera 远程管理软件。除了勒索软件攻击外，还观察到几个恶意软件家族针对全球受害者。其中包括 Jaguar Tooth、BellaCiao、QBot、MgBot、Domino Backdoor 和 Carbanak Backdoor。这些恶意软件家族旨在窃取敏感数据、破坏系统并逃避安全工具的检测。
NARA 记录管理关键术语和缩写
基本记录管理 基本记录管理是指在连续性激活期间支持基本功能所需的电子和硬拷贝文档、参考资料、记录、信息系统以及数据管理软件和设备（包括机密和其他敏感数据）的识别、保护和随时可用。访问和使用这些记录和系统可以实现基本功能并恢复正常运营。为确保基本功能的执行，组织预先安排并定期更新这些基本记录。（参见重要记录）。
Xensiv™ - KP467气压传感器
1。设备是唯一可识别的2。设备支持安全生命周期3。设备可牢固地证明4。设备确保只能执行授权软件5。设备支持安全更新6。设备防止未经授权的更新回滚7。设备支持隔离8。设备支持隔离边界上的相互作用9。设备支持敏感数据与设备10的唯一绑定。设备支持必要的最低信任服务和加密操作
隐私保护分布式能源交易
摘要 — 智能电网激励具有本地发电的分布式代理（例如智能家居和微电网）建立多代理系统，以提高可靠性和能源消耗效率。分布式能源交易已成为电网中最重要的多代理系统之一，它使代理能够将其多余的本地能源相互出售或卖回电网。但是，它要求所有代理披露其敏感数据（例如，每个代理的细粒度本地发电和需求负载）。在本文中，据我们所知，我们提出了第一个保护隐私的分布式能源交易框架，即私人能源市场（PEM），其中所有代理私下计算其交易的最佳价格（由纳什均衡确保），并在不披露敏感数据的情况下分配成对的能源交易量（通过新颖的加密协议）。具体来说，我们将交易问题建模为所有代理（即买家和卖家）的非合作 Stackelberg 博弈，以确定最优价格，然后得出成对交易金额。我们的 PEM 框架可以在没有可信第三方的情况下在所有代理之间私下执行所有计算。我们证明了 PEM 框架的隐私性、个人理性和激励兼容性。最后，我们在真实数据集上进行实验以验证 PEM 的有效性和效率。索引术语——隐私；安全多方计算；Stackelberg 博弈；激励兼容性；智能电网
Leadtek 2024投资者会议
•可信赖的零客户端 - 最佳的远程连接安全性和PCOIP Ultra性能，通过与任何软件信任中心集成的DMS设备管理软件管理，从而使数字工作区中的零信任体系结构能够。•零客户端 - 没有本地存储和操作系统。•瘦客户 - 可选的智能卡读取器身份验证，有效地增强了信息安全保护。•超薄客户端 - 使用不可拆卸的嵌入式多媒体卡（EMMC）来保护业务敏感数据。
2024信息技术资源用户政策和协议（ITR用户策略）
机密和敏感数据的类型以及状态网络。要使用IT资源，用户必须同意遵守本政策的条款。如果您停止遵守其条款，则物联网可能会限制或撤销使用IT资源的能力。 2。 没有对隐私的期望。 用户无权与他们使用IT资源有关的隐私权。 任何物联网可能会限制或撤销使用IT资源的能力。2。没有对隐私的期望。用户无权与他们使用IT资源有关的隐私权。任何
初始报告
1。保护敏感数据：等同于数据和透明度面板，以制定政府AI应用程序中的数据分类，风险管理和使用以保护敏感数据的明确政策。2。保护违反犯罪或有害AI的使用：制定法律保护，以防止滥用AI，并制定协议以检测和减轻对公共安全和网络安全的AI驱动威胁。3。建立AI治理：正式将AI治理包括在数据和透明度小组（DTP）的职责范围内，并建立向首席数据官员报告的首席AI官（CAIO）职位，并在数据和透明度小组中服务以协调AI战略和治理。4。建立安全的AI基础架构：部署安全，共享服务的AI基础架构并更新状态采购策略，以确保AI系统与治理框架和保护公民数据保持一致。5。开发一名AI-Ready州政府劳动力：为州雇员开发AI识字和培训资源，以支持不断发展的技能需求，以有效使用AI在政府服务交付中。6。建立与雇主一致的AI人才管道：利用阿肯色州的劳动力策略来开发教育和劳动力AI人才管道，与不断发展的雇主需求保持一致。
人口健康广告最佳实践
在过去的几年中，与健康相关的数据使用的立法和法规在广告中急剧扩展，并且很可能在可预见的未来继续发展。联邦贸易委员会（“ FTC”或“委员会”）于2021年发表了有关健康数据泄露通知规则（HBNR）的政策声明，此后已提出对HBNR的正式更新。2委员会最近还提出了有关针对FLO，3 GoodRX，4和BetterHelp的敏感健康信息的执法行动。5一起，这些动作表明了FTC的意图是调节广泛的与健康相关信息。此外，加利福尼亚州6，科罗拉多州6，康涅狄格州6，8号，9印第安纳州，10爱荷华州，11，蒙大拿州，第12号，俄勒冈州，13田纳西州，13田纳西州，14 14，犹他州，16犹他州，16弗吉尼亚州，17和华盛顿，18，18岁，18个未直接揭示了对消费者的健康信息的新限制，但没有直接的信息，给定的健康状况或诊断。19的确，国家监管机构甚至明确地认识到有关消费者健康状况的推论也可能构成敏感数据，这需要消费者选择加入来处理。20然而，这些州法律在其适用于健康的敏感数据的定义和范围上有很大差异，因此，成员应咨询律师，以确定这些最佳实践是否适用于任何给定的司法管辖区。