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World File Search System数据安全
ZScaler DSPM：在AWS中转换数据安全
在AWS环境中确保大量业务数据相关的考虑因素包括管理数据保护的复杂性和规模，处理内幕威胁，第三方和供应商访问，供应链风险以及遵守数据法规。组织努力库存，分类，控制和保护关键数据资产，同时使其免受各种风险。复杂性进一步由跨不同环境的众多碎片数据位置，角色和权限加剧。在AWS环境中保护数据的主要挑战很多，涉及以下几个因素：
联邦零信托数据安全指南：附录
RESOURCES 5 GLOSSARY 7 APPENDIX A: DATA INVENTORY 9 A.1: A Data Inventory and Data Catalog are Complementary yet Distinct 9 A.2: Federal Requirements to Create an Enterprise Data Inventory 10 A.3: The Foundation of an Enterprise Data Inventory and Enterprise Data Catalog 11 A.4: Prioritizing the Manual Population of an Enterprise Data Inventory or Enterprise Data Catalog 11 A.5: Steps to Manually Create an Initial Enterprise Data Inventory or企业数据目录何时具有治理，风险和合规工具12 a.6：手动创建初始企业数据清单或企业数据目录的步骤时，当代理机构没有治理，风险和合规性工具13 a.7：优先考虑在数据库存或数据catibers中的初始数据catifors或Data nater intermistions Appristor inter -expriise 14 A.8： B: DATA STEWARDSHIP 16 B.1: Establishing and Maturing Data Stewardship 16 B.2: Types of Data Stewards 17 B.3: Business and Information Data Stewards' Roles in Data Categorization and Metadata Completion 17 APPENDIX C: SECURITY MONITORING AND CONTROLS 19 C.1: Example Implementation Plan 19 APPENDIX D: ROLES IN DATA SECURITY RISK MANAGEMENT 20 D.1: Data Roles and Risk Management Framework Roles 23 APPENDIX E: IDENTITY, CREDENTIAL, AND ACCESS MANAGEMENT PRINCIPLES 24
具有有限资源的物联网设备的数据安全
将物联网（IoT）抽象集成到各种应用程序领域不仅扩展功能，而且带来了许多挑战。这些挑战围绕着物联网设备的安全性，其中许多挑战的特征是记忆，功耗和计算功率等资源有限。本文研究了与确保物联网设备安全性相关的关键挑战，并提出了适合资源约束的潜在解决方案和策略。重点是对能够以最少的资源利用来提供可靠数据保护的轻质加密算法的开发和分析。还讨论了有效的能源管理和内存使用优化的策略，对于确保物联网设备的稳定和不间断的操作至关重要。本文强调了开发自适应安全机制的必要性，这些机制可以有效地响应动态的操作条件和资源约束。不断更新安全机制以适应不断变化的条件并防止新的和未来的网络威胁的关键重要性。除了技术方面，战略规划和创新在物联网安全方面的重要性也得到了阐明。注意到，进一步的研发应着重于创建结合硬件，软件和管理方面的集成解决方案，以优化物联网系统的整体效率和安全性。本文有助于理解和解决在资源约束下运行的物联网设备中的安全问题。它为现有的挑战和机遇提供了广泛的概述，同时为这个动态发展的领域提出了未来的研发方向。
NSD 104-数据安全-1124 -AA01-最终规则
1。第202.210节 - 覆盖的数据交易。2。第202.301节 - 违反数据经纪交易；第202.214节 - DATA经纪。3。第202.201节 - 访问。4。第202.249节 - 敏感的个人数据。5。第202.212节 - 覆盖的个人标识符。6。第202.234节 - 列出标识符。7。第202.242节 - 精确的地理位置数据。8。第202.204节 - 生物标识符。9。第202.224节 - 人类'Omic Data。10。第202.240节 - 个人财务数据。11。第202.241节 - 个人健康数据。12。第202.206节 - 巴布尔克美国敏感个人数据。13。第202.205节 - bulk。14。第202.222节 - 政府相关的数据。15。第202.302条 - 其他禁止的数据经纪交易，涉及潜在向上转移到关注者或受覆盖者的国家。16。第202.303节 - 被固定的人类的'Omic Data和人类生物循环交易。17。第202.304条 - 禁止逃避，企图，造成侵犯和阴谋。18。第202.215节 - 导向。19。第202.230节 - 不知不觉中。C. d-限制性交易
使用RSA -SHA 256 -ICTC会议增强数据安全
摘要 - 这项工作考虑了使用安全的哈希算法SHA-256改善RSA加密系统，以防止攻击，更是如此，可以抵制定时攻击。rsa是最常用的不对称加密方法之一，随着计算能力的增加，这些天不断增加，而新的复杂攻击方法一直出现，这种方法受到严重威胁。它还指出了RSA中的一些内在弱点，包括易受侧向通道攻击和确定性加密的脆弱性，这些弱点可能会通过定时变化导致关键暴露。在这项工作中，使用了SHA-256，因为它是一种非常声音的哈希算法，可以增强生成的密文的随机性，以针对加密攻击。因此，提出了此改进，以减少RSA操作的执行时间，该操作可以隐藏可以在攻击中使用的定时信息。通过评估时间行为和寻找漏洞的受控实验研究了有关这种集成的效率。结果表明，这种组合方法虽然实际上加强了RSA的安全性，但在加密算法中实现细节的重要性方面具有更广泛的影响。这项研究有助于不断地对话，以改善加密系统内的数据安全性，并提出一个框架，通过该框架可以通过该框架更好地进行弹性加密方法。索引术语 - RSA，密码学，哈希，时机攻击，数据安全
使用矩阵柱状换位技术的利用来改善数据安全
摘要。图形神经网络（GNN）是用于解决复杂网络问题的图理论的高级使用。图形神经网络的应用可以通过修改与图G（V，E）的顶点或边缘相关的权重来开发网络。数据加密是一种通过将纯文本编码为复杂的数值配置来改善数据安全性的技术，从而最大程度地减少了数据泄漏的可能性。本研究旨在通过应用图神经网络和换位技术进行信息操纵来解释提高数据安全的潜力。这项研究涉及一种算法和模拟，该算法讨论了在操纵信息中使用换位方法。这是通过实现图神经网络来实现的，该图形神经网络发展了顶点和边缘之间的相互作用。这项研究的主要结果表明，经验证据支持了以下概念：秘密密钥的长度和数据加密中使用的字符数直接影响加密过程的复杂性，从而影响创建数据的整体安全性。
医学图像完整性发行国际数据安全和胸部筛查
• 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
<特刊> - 立方律师事务所
2022年3月7日，工业和信息化部发布《车联网网络安全与数据安全标准体系建设指南》（以下简称《指南》）。根据《指南》，到2023年底，初步建立车联网网络安全与数据安全标准体系。《指南》要求，重点围绕基础共性、终端及设备网络安全、网络通信安全、数据安全、应用服务安全、安全保障与支撑等，完成50项以上急需标准研制。到2025年，建立比较完善的车联网网络安全与数据安全标准体系。相关方要完成100项以上标准研制，提高细分领域标准覆盖率，增强标准服务能力，提升标准应用水平，支撑车联网产业安全健康发展。（更多）
一个联合学习框架，用于增强水下无人机分布式网络的数据安全和网络入侵检测
抽象的水下无人机对于科学研究，环境监测和海上操作至关重要，可以在具有挑战性的环境中收集数据。然而，他们的部署面临着低带宽，高潜伏期，信号衰减以及由于流动性和水流而导致的间歇性连通性等问题。在这些条件下，传统的集中数据处理方法效率低下，因为它们需要将大量原始数据传输到中心位置。为了应对这些挑战，本研究提出了专门针对水下网络量身定制的联合学习（FL）框架。与集中式方法不同，FL使水下无人机可以通过在本地处理数据并仅与中央服务器共享模型更新来协作训练全球入侵检测模型。这种方法可以通过确保敏感信息永远不会离开本地设备，从而降低传输过程中拦截或妥协的风险来显着提高数据安全性。此外，FL的分散体系结构固有地与水下无人机网络的动态和分布式性质保持一致。提出的框架通过利用各个无人机的局部见解来检测威胁，包括零日攻击，而无需直接暴露敏感数据，从而改善了网络入侵检测。通过保留隐私并实现协作异常检测，FL解决了水下互联网事物中的关键网络安全挑战（IOUT）。
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当今的企业在适应不断变化的需求时面临着新的挑战。IT组织特别需要关注不同云环境的弹性，敏捷性，灵活性和资源管理。数据安全对于未来的成功也至关重要。这就是为什么Dell®和Rubrik®联手提供云规模计算和零信任数据安全功能的原因。这些解决方案可帮助您满足分布式环境开发和管理敏捷性不断增长的需求，同时保护您的数据免受网络攻击，内部威胁和运营中断的影响。