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数据安全

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如何在 SQL Server 中备份和恢复数据库

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其乐融融 发布于 2023/09/06 04:10:03

在本文中,讨论了 SQL Server 中的不同类型的备份以及如何创建这些备份。我们还讨论了使用 SSMS 和 T-SQL 命令恢复数据库备份的方法。如果数据库备份损坏,可以使用第三方工具,从损坏的备份文件 (.bak) 中恢复 SQL 数据库。

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2023 年网络保险的现实状况

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其乐融融 发布于 2023/09/05 04:10:05

保单成本和复杂性的增加对达成保单所需的时间产生连锁反应。45% 的受访者预计需要一到三个月的时间才能获得或更新保单(低于去年的 60%);30% 预计需要四到六个月(与去年相同);7% 的人预计需要六个月以上(高于去年的 0.46%)。

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ENISA有关数据威胁的调查

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其乐融融 发布于 2023/09/01 04:10:12

数据作为数据驱动型经济的推动者,承担着核心角色,使其成为网络犯罪分子的主要目标。数据威胁是针对数据源的一系列威胁,其是一种未经授权的访问和泄露数据,以及操纵数据以干扰系统的行为。

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谷歌开源首个抗量子FIDO2安全密钥实现

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其乐融融 发布于 2023/09/01 04:10:09

为应对量子计算机的威胁,谷歌研究人员提出一种融合ECC和Dilithium算法的混合签名方案。该方案可以充分利用ECC应对标准攻击的优势,以及Dilithium抗量子攻击的优势。Dilithium是抗量子的签名方案,具有强安全性和很好的性能,NIST已将其纳入后量子密码学标准化提案中。

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风险管理之基本的风险评估和管理方法

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其乐融融 发布于 2023/09/01 04:10:06

应将风险评估和管理视为一个持续的过程。如果不这样做,就意味着将很快无法调整系统、服务和安全性来应对新技术和新出现的威胁。这意味着应该定期重新审视网络安全风险评估和控制措施,并在出现重大变化时立即重新审视。可能促使审查的变化可能包括威胁的变化,或者系统或服务使用方式的重大变化。

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现代企业数据泄露的原因分析与建议

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其乐融融 发布于 2023/08/17 04:10:05

近年来,随着信息技术的飞速发展,数据已经成为现代企业不可或缺的发展资源。然而,随之而来的数据泄露危机,给个人、企业甚至整个社会带来了巨大的风险与威胁。本文将综合探讨企业数据泄露的主要途径和原因,并提出防护建议。

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五分钟技术趣谈 | 数据库容灾体系建设分析

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其乐融融 发布于 2023/08/16 04:10:14

数据库容灾:建立一个异地的数据库,为了保护数据安全和提高数据的持续可用性,企业要从数据备份、故障预警等多方面考虑,将数据库的必要内容文件复制到不同的存储设备中,备份是系统建设中需要考虑的最重要的事项之一。

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新一代网络钓鱼隐藏在可信服务背后

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其乐融融 发布于 2023/08/09 04:10:08

网络犯罪分子不再从头开始构建网络钓鱼页面,而是越来越多地转向已建立的 SaaS 平台来执行他们的恶意软件计划。通过利用合法域来托管网络钓鱼活动,检测引擎识别它们变得更具挑战性。而且由于 SaaS 平台需要最少的技术专业知识,因此新手黑客更容易发起攻击。

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阿里云数据安全治理实践

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其乐融融 发布于 2023/08/08 04:10:16

在我国数字经济进入快车道的时代背景下,如何开展数据安全治理,提升全社会的“安全感”,已成为普遍关注的问题。近些年,随着各类数据法律法规的出台,安全事件也层出不穷,对企业的数据安全性也提出了非常大的挑战,小到数据字段的管理,大到任务、角色或者规则等方面,到底如何做数据安全的治理,本文通过数据安全治理6问,逐步深入展开探讨。

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先进技术在防止全球数据丢失方面的作用

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其乐融融 发布于 2023/07/12 04:10:20

先进技术的出现给数据的存储、管理和保护方式带来了重大转变。人工智能(AI)和机器学习(ML)是两种有助于增强数据保护策略的技术。人工智能和机器学习算法可以通过识别数据行为的模式和异常来预测潜在的数据丢失事件。这种预测能力允许采取主动措施,从而降低数据丢失的风险。

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2023年网络安全行业薪酬排行榜:CISO仅列第三位

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其乐融融 发布于 2023/07/12 04:10:17

在现代企业中,安全解决方案专家负责审查和处置当前系统的安全问题,而软件安全架构师则需要将安全能力左移,在软件系统开发时就开始进行安全性规划。他们不仅需要拥有强大的技术安全设计能力,还需要具备团队领导的批判性思维和决策能力,这样才能培养和领导开发安全架构师团队,将不同的安全人员聚集在一起,实现安全能力与数字化业务流程自下而上的整合。

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什么是数据质量?你知道吗?

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其乐融融 发布于 2023/07/10 04:10:09

由于对 DQ 的期望并不总是口头表达和为人所知,因此需要进行持续的讨论。DQ 取决于上下文和数据消费者的要求。实施有效的 DQ 管理使用 DQ 工具可帮助组织将 DQ 维持和改进到可接受的水平。

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