资料列表
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  • 隐私与数据安全技术观察
    • 近期隐私风险及影响案例
    • NIST 安全与隐私风险框架
    • 用ZOOM案例来看安全与隐私风险的不同
    • 隐私风险案例
    • 隐私市场有非常强的合规驱动
    • 隐私市场也有非常强的企业自身需求
    • Securiti. Ai
    • 具有隐私保护的机器学习
    • 百度在隐私保护方面的领先技术
    • 总结
      • • 隐私风险虽然与安全风险强相关,但隐私风险管理不同于安全管理
      • • 隐私保护是强合规驱动的市场。新的规范和隐私管理框架(例如CCPA, NIST Privacy Framework)会推动企业在隐私保护方面的投入
      • • 隐私相关的数据映射,合规管理自动化有明确的市场需求
      • • 具有隐私保护的机器学习,安全计算等技术在特定领域开始落地
李康@百度安全首席科学家 2020-04-22 10:54:47
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  • 顺势而为:互联网与物联网用户隐私保护
    • 铺天盖地的“窃取用户隐私”指责
    • 明枪还是暗箭
    • 中国第一位首席隐私官的诞生
    • 360用户隐私保护大事记
    • 建立用户隐私保护组织
    • 定保护策略
    • 上技术手段
    • 做公关宣传:说人话
    • 应对GDPR
    • 挑战
    • 顺势而为,促成飞跃
    • 做业务部门的伙伴
    • 红脸与黑脸的配合
    • 做好危机公关的准备
    • 平衡的艺术
谭晓生@北京赛博英杰科技有限公司 创始人 2019-12-09 02:34:02
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宋文宽@小米安全合规负责人 2019-12-09 01:54:57
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  • GDPR风险和误读
    • 现状
    • 立法现状
    • 欧盟原则
    • 数据主体权利
    • 数据拥有者义务
    • GDPR误读
    • 未来
    • 安全理念
李学庆 2019-07-10 02:51:25
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  • 智能IOT安全遇到的挑战
    • 今天的IOT
    • 硬件安全
    • 软件安全
    • 云服务
    • 设备互联
    • AIOT
    • 近期的案例
    • 智能设备主要安全隐患
    • AI系统,AI模型安全漏洞
    • 个人隐私保护挑战
    • 规避风险
白嘎力 Rokid公司安全负责人 2018-12-20 10:02:34
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  • 个人信息保护之可知可控
    • 互联网服务问题用户感知占比
    • 用户的安全感困境
    • 用户个人信息保护聚集点
    • 用户信息保护之可知可控
    • 事前可知可控:选择产品/服务/功能前
    • 事前可知可控:告知明示形式
    • 事前可知可控:移动应用软件
    • 事前可知可控:移动智能终端
    • 事中可知可控:采集、处理、转移
    • 事中可知:信息被采集时
    • 事中可知:可控的方式
    • 事中可知:软件侧业务功能的明示同意
    • 安装和使用手机APP需要获取的权限
    • 事后可知:信息控制者
    • 用户个人信息保护任重道远
宁华 中国信息通信研究院 泰尔终端实验室 2018-09-18 14:29:15
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罗升阳 OPPO架构师 2018-09-18 14:24:19
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Rogier Creemers 荷兰莱顿大学法学院 2018-09-17 12:35:39
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王世晞 杭州世平信息科技有限公司 2018-06-05 13:33:41
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  • 大数据安全和隐私手册-100例大数据安全和隐私的最佳实践
  • 目录

    • 介绍
    • 1.0 分布式编程框架中的安全计算
    • 2.0 非关系型数据存储的最佳安全实践
    • 3.0 确保数据存储和事务日志的安全
    • 4.0 终端输入验证/过滤
    • 5.0 安全/合规性的实时监控
    • 6.0 可扩展与可组合的隐私保护分析
    • 7.0 大数据加密技术
    • 8.0 细粒度访问控制
    • 9.0 细粒度的审计
    • 10.0 数据来源
云安全联盟 2018-06-05 12:31:48
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