中小型企业(SME)越来越依赖云平台来支持关键业务运营,从而使有效的灾难恢复(DR)策略(DR)策略确保了业务连续性。本评论提出了一个针对中小型企业量身定制的强大灾难恢复框架,旨在在系统故障,网络攻击或自然灾害的情况下最大程度地减少停机时间和数据丢失。框架集成了高级云技术,以创建一种具有成本效益的可扩展解决方案,该解决方案与中小企业的资源约束相一致,同时提供企业级的弹性。灾难恢复框架的关键组件包括基于云的数据复制,自动备份解决方案和地理冗余存储,以确保数据连续可用且可恢复。此模型采用实时数据同步和增量备份来最大程度地减少恢复点目标(RPO),从而确保在意外中断期间不会丢失关键数据。此外,该框架利用自动故障转移机制实现较低的恢复时间目标(RTO),使企业可以在中断后快速恢复操作。云编排工具(例如AWS弹性灾难恢复或Azure站点恢复)用于自动化灾难恢复过程,减少手动干预并提高恢复速度。该框架还使用模拟工具来定期测试灾难恢复计划,以识别弱点并优化响应时间。对于中小型企业,成本效益和易于管理至关重要。该框架强调了云资源的付费模型,允许企业随着灾难恢复解决方案的发展而扩展其不产生过度前期成本的增长。通过提供持续的监视和主动威胁检测,该灾难恢复框架可确保中小企业可以在云平台上保持不间断的业务运营,从而增强弹性并减轻与数据损失和系统停机时间相关的财务和运营风险。
在(零成本)克隆上写入任何写入不可变的备份快照的尝试,在完成每个保护时,它们也仅在读取后标记。对于粘体即时质量恢复过程中使用的任何基于安装的还原,首先将内部视图克隆,然后暴露于外部环境,始终保持内部视图在外部无法访问。仅通过受信任的内部服务和经过身份验证的API来写入内部视图。为了获得其他安全性,粘性视图包括DataLock,一旦阅读了许多(WORM)功能,粘性写入。如果启用了DataLock,则包括管理员在内的任何人都无法删除备份快照,直到DataLock到期为止。
•识别Varonis SaaS平台(“系统”)并描述系统的边界。•确定我们的主要服务承诺和系统要求。•确定将威胁到我们系统目标的主要服务承诺和服务要求的风险。•识别,设计,实施,操作和监视Varonis平台(系统)的有效控制,以减轻威胁实现主要服务承诺和系统要求的风险。•选择作为我们主张的基础的信托服务类别。We assert that the controls over the system were effective throughout the period August 1, 2023, to July 31, 2024, to provide reasonable assurance that the principal service commitments and system requirements were achieved, based on the criteria relevant to security, availability and confidentiality set forth in the AICPA's TSP Section 100 2017 Trust Services Principles and Criteria for Security, Availability, Processing Integrity, Confidentiality, and Privacy (2016).
▶每个用户生成一对开关,用于消息传递和解密消息。▶每个用户将两个键之一放在松树注册或其他可访问的文件中。这是松钥匙。保存的保存是私人的。用户可能具有其他用途的Pi -pi-掺杂剂的钥匙。▶如果鲍勃想向爱丽丝发送私人消息,他会使用爱丽丝的欺骗钥匙来理解该消息。▶当爱丽丝收到信息时,她使用私钥破译了她。
本提出的论文显示了数据安全技术的综述研究,这些研究可以应用于通过任何云平台传输时,可以应用于通信。数据安全的关键方面是在发件人和接收器端之间提供端到端加密。有多种技术或算法可用于提供端到端的加密。,但是这项研究主要集中在加密技术上,这些技术也可以应用于我们的数据,以维持其对云存储平台的机密性。最近,由于目睹云计算是存储,处理和检索数据的最动态的方式,这种范式的这种惊人的转变是不可避免的。云计算具有不同的优势,包括最终的灵活性,可扩展性以及个人访问组织的能力。在上行方面,用户可以选择为方便起见牺牲的隐私,而各个个人之间的差异。另一方面,您的数据有一个安全漏洞。云计算平台安全性构成了真正的挑战,因为这样的平台可以暴露于包括密码盗窃和恶意行为的许多安全问题。传统良好的安全工具,包括防火墙和访问控制,可能无法保证数据安全性,因为数据可以通过网络传输到远程服务器上。在密码学中,发件人通过云等任何传输介质发送信息。但信息不会以其实际形式传播。[1-7]除了加密外,最近已经成为E2EE中非常流行的数据安全手段的加密外,不能被忽略为可以增强云中数据安全性的另一种重要策略。但是,我们必须强调,E2EE的功能是,从数据的存在开始(从生成数据生成的那一刻开始),直到数据到达其最终目的地的最终目标 - 第三方无法在其生命周期的任何阶段浏览此数据。信息将使用一些键和加密算法转换为加密文本,并且不采用正常可读格式。因此,数据泄露的机会很少。在技术术语中,我们称此加密的文本密码文本。然后,接收器收到密码文本,然后将其解密到其实际信息形式,即仅在授权人员之间的私人钥匙。因此,密码学有助于维持我们数据的机密性。密码学的框图如图1所示,该图表明,加密通信发生在带有加密文本的网络之间的发件人和接收器之间。
人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和区块链技术的融合正在通过提高效率、透明度和战略优势来改变现代商业运营 (Chowdhury, 2024a)。AI 和 ML 通过个性化互动实现数据驱动的决策、自动化流程并改善客户体验。同时,区块链技术确保交易透明度和安全性,促进组织内部的信任和问责制 (Chowdhury, 2024a)。这些技术的协同效应正在彻底改变传统的商业模式,并为数字时代的未来趋势和挑战提供见解。道德考量、安全问题和监管环境在驾驭这一变革性环境中发挥着关键作用,使企业能够优化资源配置并提高客户满意度 (Chowdhury, 2024a)。
零信任 (ZT) 的简单定义是一种信息安全框架,它通过积极验证所有活动并且默认情况下从不信任任何内容来监控和保护网络上的用户、资产、资源和数据。随着公共和私营部门推动实施零信任,网络安全范式之间的这种转变必须以稳健和持久的方式完成。本文探讨了最有可能对零信任架构 (ZTA) 产生最大影响的新兴技术,以便我们更好地预测这些技术的优缺点。本文的讨论重点是数据安全,以及每种技术在数据生成、收集、传输、使用和存储的整个生命周期中影响安全和保护的潜力。评估的技术包括差异隐私、机密计算、同态加密、量子技术、生物技术、区块链和替代计算方法。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具,为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版,这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础,将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合,可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后,Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能,所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持,以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程,为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验,并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要,加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程,并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外,文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示:“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具,他们可以利用我们丰富、高质量的内容,大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制,将支持英语和法语交互,让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示:“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验,包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作,以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者,我们最有能力提供这些先进技术,以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案,并由人工监督。作为 RELX 的一部分,LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则,考虑其解决方案对人们的实际影响,并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时,LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划,该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
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• An organizational, not just a technical problem • People, hardware, software, … • Many attacks by insiders (incompetent, compromised, malicious, …) • Actual vs. perception, regulatory presumption of harm, reassurance • Networks expanding, remote access increasing • “Zero Trust” – same inside as outside (convenience impact) • Organization/system is “complex” therefore vulnerable • New is not necessarily better … just未开发的风险•提防据称的Panaceas(“区块链”,NFTS,…)•医疗保健不是银行业 - 不要过分简化类比