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以风险为核心的数据安全治理体系建设与多场景实践
第二章：构建“法律+组织+流程+技术”四维治理体系 针对上述痛点，腾讯安全联合中国信息通信研究院，提出以风险为核心的数据安全治理体系，将治理工作拆解为四大模块： 法律合规体系： 依据《网络安全法》、《数据安全法 流程体系： 建立资产清查、风险评估、风险治理、持续运营的闭环流程。 资产清查： 结合自动化工具与人工审核，完成数据分类分级（如一般数据、重要数据、核心数据）。 案例二：微信（社交与隐私保护） 微信从“以研发运维为中心”转向“以数据为中心”的安全模式，结合IPDRR框架（识别、保护、检测、响应、恢复）。 国密改造： 利用国密软模块（具备商用密码认证证书），为微信支付、腾讯会议等业务提供高性能SM4加密，解决移动端硬件兼容性问题。 第五章：选择腾讯安全的核心优势 权威背书与标准制定： 联合中国信息通信研究院云计算与大数据研究所（专家团队：张越、魏凯、闫树等），深度参与国家数据安全标准制定（如参考《数据安全治理实践指南(2.0)》）
23601编辑于 2026-05-31构建以风险为核心的数据安全治理架构与业务实践路径
落地以风险为核心的体系化治理框架 腾讯科技（深圳）有限公司联合中国信息通信研究院云计算与大数据研究所共同提出覆盖组织保障、管理流程、技术体系的“以风险为核心的数据安全治理体系”。 通过“资产清查、风险评估、风险治理、持续运营”四个步骤，将合规要求转化为业务埋点。 核心部署涵盖硬件密码模块（HSM）、云访问安全代理（CASB）、凭据管理系统（SSM）、密钥管理系统（KMS）及基于可信执行环境（TEE）与联邦学习的隐私计算节点。 驱动数据流转与运维效率的核心指标 基于自动化技术与密码学的深度融合，治理框架在业务中实现了以下量化的运营效能与安全控制指标： 加密与传输性能指标：采用KEM/DEM（密钥封装机制）混合加密方案，结合对称加密 微信业务：从研发运维中心向数据中心的架构演进 微信平台逐步将数据安全模式从“以研发运维为中心”向“以数据为中心”升级。
22801编辑于 2026-05-31- 来自专栏软件安装
2025年最热门的5款AI技术为核心APP推荐
前端代码生成功能被@冷哲评价为「能取代大半个前端团队」，支持从概念图到交互原型的端到端开发。在科研领域，用户测试显示其能精准复现教科书级论文的可视化内容，但复杂生物学建模任务中仍存在「逻辑跳脱」。 不过提示词遵循能力仍逊于GPT-5，存在「过度聚焦宣传功能而忽略用户指令」的问题。 ▌3、Cursor：程序员的 这款基于VSCode开发的AI编辑器，以「项目级理解」颠覆传统编程工具。 争议点在于「过度智能」的风险：有用户发现Cursor会擅自创建新文件，需时刻监控代码变更。但对比GitHub Copilot，其自动索引项目代码库的能力仍被多数开发者列为「年度必备」。 ▌5、知乎直答？ 这款只是推荐 知乎自研的知乎直答以「溯源到人」功能构建差异化竞争力。
46310编辑于 2026-03-26 - 来自专栏老张的求知思考世界
控制风险，是质量保障的核心工作
前几天转发了一篇关于变更和质量风险的文章，公众号后台有位同学留言问了这样一个问题：最大的难点是影响范围不好评估，这也是目前业界的共同痛点，有没有一种产出比较高的影响范围评估方法来控制变更带来的风险。 从我的角度来说，风险是随时都可能发生的。对于可控的风险，我们要尽可能把控这种风险带来的影响，比如变更；对于不可控的预料之外的风险，除了不断提升应对风险的能力，提高应急响应能力，其他的只能祈祷运气。 这篇文章，聊聊质量保障工作的一个潜在内核：控制风险。 风险都是来自哪里？ 所谓的领导力其实可以理解为管事的能力，或者管理执行事项的人的能力。在这之外，所谓的技术和经验只是锦上添花。技术来自于实践，经验来自于不断把事情做好的积累。 软件生命周期中每个阶段都有风险，那就通过质量门禁在每个环节设定准入准出标准，降低风险流转到下一环节带来的影响。
62920编辑于 2023-09-08 - 来自专栏运维之路
风险感知（二）场景设计5要素
分析前，先回顾一下场景设计的一些要点： 场景的基础是实际运维工作，要用“连接、数据、赋能”的数字化思维重塑场景 按“人、事、时间、协同、环境”5要素梳理场景 场景强调多角色“组织”高效协同，是对线下流程的在线化 ）、决策、执行闭环 以下从“人、事、时间、协同、环境”5要素看看场景。 2.事 运行风险感知分析建立在一个集合，并不断递归分解的分析主题而成，可以将每一个主题的实施内容理解为具体的事。 时间与前面的事要素一一对应，以“某新建系统上线后试运行分析”主题的“事”为例，时间包括：新系统上线试运行期间，每天盘后分析；新系统上线后每周最后一个工作日。 5.环境 环境包括显性环境与隐性环境。
1.5K20编辑于 2022-11-16 腾讯与信通院联合发布：以风险为核心的数据安全治理体系框架与实践
应对数字时代的数据安全治理挑战 随着数字经济成为重组全球要素资源的关键力量，数据安全治理已成为企业核心战略。 企业在数据安全治理中面临三大核心挑战：合规层面需应对覆盖数据全生命周期的法规要求（如《数据安全法》《个人信息保护法》）；管理层面存在数据安全责任落实难、管理模式落后等痛点；技术层面则需解决海量数据识别、 新技术风险（如AI数据泄露）及技术选择有限等难题。 该框架通过分层治理结构实现风险可控： 法律合规体系：明确法律法规与行业标准双重约束 组织保障体系：建立决策层、管理层、执行层、监督层四级架构，实行“一把手负责制” 流程体系：形成“资产清查→风险评估→风险治理 →持续运营”闭环管理 技术体系：覆盖数据识别、传输存储、隐私保护等7大技术模块 量化治理成效：核心指标与风险覆盖率提升 通过体系化治理可实现三大关键指标优化： 数据资产可视化管理：实现敏感数据自动识别与分类分级
26110编辑于 2026-05-31移动广告库为企业数据带来重大风险
每天在 Mojave Threat Labs，我们的研究团队都会使用超过 200 个个人风险因素来分析数以千计的移动应用程序。 我们跟踪的关键风险因素之一是收集并发送到远程 Web API 的私人数据或个人身份信息（personally identifiable information，PII）。 这种间接性和缺乏透明性导致应用程序包含的子组件缺乏问责制，并使 IT 管理员无法做出充分明智的风险决策。 企业风险与消费者风险：企业谨防 虽然大多数应用程序连接到广告网络并不奇怪，但值得注意的是，企业用户安装的应用程序与个人（消费者）用户安装的应用程序之间的细分几乎相同。 企业用户（对比消费者）安装的应用程序可能包含将其暴露在个人身份信息、个人或公司数据丢失风险的库。 下表比较了业务用户设备（右）和消费者设备（左）上的应用程序的顶级网址。
2.8K00发布于 2018-08-08- 来自专栏云深之无迹
Julia机器核心编程.5
代码03行使用typeof(ans)来判断上一个结果的类型，结果为Float32。代码05行将Float32与Float64的相同值进行比较，结果为true。 代码07行使用Inf除以Inf得到的结果为NaN。 还有一些函数是十分有用的。例如，如果需要找到下一个浮点数，Julia提供了如下函数可以帮助我们。 这个范例使用了setprecision()函数，并传入一个数字，代码02行使用BigFloat类型的值来进行操作，得到的结果为1.12。 任意精度的计算 前面我们研究了Int和Float类型。
1.1K20发布于 2020-08-18 - 来自专栏小工匠聊架构
Spring5 - 核心原理
文章目录 核心原理解析 核心原理解析 周末梳理了下Spring Framework的核心原理， 详细请参考： 在Processon上，直达地址： https://www.processon.com
33840发布于 2021-09-08 - 来自专栏腾讯安全
国际核心标准“全垒打”！腾讯云IT风险管理通过全球考验
为了协助更多云上企业构建全球化的安全体系、实现业务的降本增效，腾讯云在全球范围内推动安全合规的进程，夯实信息安全管理和安全防护的基础建设，为企业发展开辟安全合规的航线。 ? ?
1.5K20发布于 2020-02-12 - 来自专栏云鼎实验室的专栏
国际核心标准“全垒打”！腾讯云IT风险管理通过全球考验
为了协助更多云上企业构建全球化的安全体系、实现业务的降本增效，腾讯云在全球范围内推动安全合规的进程，夯实信息安全管理和安全防护的基础建设，为企业发展开辟安全合规的航线。 ? ?
1.7K20发布于 2020-02-12 2024游戏安全白皮书：核心风险与防护指南
游戏 产品标签：#游戏安全 #反外挂 #内容安全 #经济安全 #DDoS防护 #账号安全 报告背景和目标 2024年中国游戏市场实际销售收入同比提升7.53%，用户规模达6.74亿人，产业繁荣伴随安全风险泛化 腾讯游戏安全团队成立20周年，联合行业机构发布本白皮书，系统性梳理外挂、经济黑产、内容违规、DDoS攻击等七大核心风险，并基于超71656个移动端外挂样本、380.1亿条违规文本检测量等实战数据，为游戏厂商提供全链路防护指南 报告目录 01 PART 前言 02 PART 游戏面临的安全风险与挑战 外挂问题 游戏经济安全问题 内容安全问题 账号安全问题 营销推广作弊问题 DDoS攻击问题 核心模型：采用“事前-事中-事后”三维防护框架，整合客户端加固、实时检测、法律追诉等模块。 核心观点 外挂技术演进威胁升级：2024年PC端外挂样本数同比增74%，DMA硬件外挂均价从6000元降至1500元，作弊门槛降低；移动端定制外挂占比达85.8%，内核化、AI化趋势显著。
23010编辑于 2026-05-30- 来自专栏Golang开发
Go语言核心编程(5)——并发
注：本文是《Go语言核心编程》（李文塔/著）个人读书笔记 并发和并行是两个不同的概念： • 并行意味着程序在任意时刻都是同时运行的。 • 并发意味着程序在单位时间内是同时运行的。 Go 程序在执行时会单独为 main 函数创建一个 goroutine ，遇到其他 go 关键字时再去创建其他的 goroutine 。
94730发布于 2019-05-29 5 分钟了解 kafka 核心概念
它的核心概念可以帮助我们理解其运作方式。本文将以简明的方式介绍 Kafka 的几个关键概念，帮助大家快速上手。 上图是 Kafka 的体系结构，沿用的是以 zk 来管理元数据的架构版本。 Offset 上图代表一个日志文件，这个日志文件中有 10 条消息，第一条消息的 offset (LogStartOffset)为 0，最后一条消息的 offset 为 10, offset 为 11 日志文件的 High Watermark 为 7，表示消费者只能拉取到 offset 在 0 至 6 之间的消息， 而 offset 为 7 的消息对消 费者而言是不可见 的 。 Log End Offset (LEO) 标识当前日志文件中下一条待写入消息 的 offset，图中 offset 为 11 的位置即为当前日志文件的 LEO，LEO 的大小相当于当前日志分区中最后一条消
34900编辑于 2025-06-09- 来自专栏今天有没有多懂一点工业安全
5 种降低 OT 网络勒索软件风险的方法
这些公司在勒索软件攻击后经历的平均停机时间为 21 天。要想象这样的停机时间可能产生的负面影响，只需想想工厂（关键基础设施）是否停机21 天。为了避免这些高影响的攻击，OT 系统应该被强化。 为了适当地强化 OT 基础设施并降低勒索软件攻击的风险，这里有 5 条 建议： 1. 扩大风险治理的范围，包括任何网络物理资产我们必须知道我们公司拥有什么。 5. 对勒索的事件响应计划进行练习。要为勒索软件攻击做准备，公司必须创建攻防演练并定期练习。这些可以帮助了解风险和提高事件响应能力的好机会。 通过采取一些简单的基础步骤，可以降低勒索软件对工业环境造成的风险。
51410编辑于 2022-05-10 - 来自专栏王的机器
信用风险建模 in Python 系列 5 - 阈值模型概述
本文含 1845 字，2 图表截屏 建议阅读 10 分钟 引言 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第五篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 信用组合可视化 信用风险 101 独立模型 - 伯努利模型 独立模型 - 泊松模型 混合模型 - 概述 注：由于每次我都是在 word 里写好，然后再在微信公众里编辑。
95020发布于 2020-08-20 - 来自专栏产品经理:产品设计
以任务为核心的 BTSD 设计模型
无论面对多复杂的 B 端设计，我的解决方案永远都是基于任务为核心的设计模式，它是基于任务场景、任务发起方、任务角色、产品易用性的综合考量，是解决复杂 B 端设计问题和提升产品易用性的利器。 在多年的工作中，我提出了以任务为核心的 BTSD 设计模型，为完成商业目和提升用户体验助力。 一、什么是 BTSD 模型？ 1. 任务的定义 「任务」可以理解为有目标的活动。 对于以屏幕为载体的界面设计，「用户任务」可以理解为界面之上系统和用户共同完成的有目标的活动； 2. BTSD 的核心 将用户行为和系统功能提炼整合后，我们就得 BTSD 的核心，从用户任务起始到完成目标的关系图。我们不难发现，这也符合设计工作的本质，从抽象到具象的翻译。 5. 5. 设计验证 我将设计验证分为客观和主观层面的五点，分别是易用性、一致性、任务效率、任务完成率、咨询/投诉量。
1.1K20编辑于 2022-04-01 - 来自专栏云云众生s
外包开发的5大风险及如何规避
译自 5 Risks of Outsourcing Development and How to Avoid Them，作者 Liz Ryan。 但外包并非万无一失，依赖这种劳动力类型的公司会让自己面临各种风险。 在所有团队（包括公司外部团队）之间保持透明的沟通渠道，不仅可以在团队之间建立联系，还可以简化工作流程，并培养以质量为中心的文化，这对业务成功至关重要。 4. 随着软件支出预计将超过 5 万亿美元，企业必须保持警惕，在必要时降低成本。外包旨在成为一种缓解措施。防止额外成本潜入预算有助于确保此策略实现其目标。 在风险中取得成功 风险在任何商业活动中都是不可避免的。对于软件开发团队而言，与外包开发团队合作也不例外。当支出失控时，这种做法可以以较低的成本提高生产力。
1.4K10编辑于 2024-03-28 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Haein集群为例，VAST AI OS：存储为核心的AI实践
本文将深入剖析VAST Data AI操作系统如何以其独特的“解耦、共享一切”（DASE）架构，为全球主权AI基础设施提供核心支撑。 03 主权AI的战略必要性 当前，围绕关键技术的全球竞争日趋激烈，促使各国将技术自主和降低地缘政治风险置于优先地位 10。 这为训练和推理国家级大型基础模型提供了强大的原始计算能力。 存储与数据管理层：VAST Data AI操作系统是整个数据地基的核心 11。 工作负载优化 混合I/O（大小文件、随机/顺序） 29 通用型，常在元数据处理上遇到困难 大型、顺序I/O 5 运营简易性 为IT通用人员设计；GUI驱动 8 通常较简单 需要专业领域知识 5 C-Node 这种认证是NVIDIA作为AI计算领域领导者的强力背书，极大地降低了企业客户的采购风险。 未来方向：计算与存储的融合：这种集成还在不断深化。
1K10编辑于 2025-10-09 - 来自专栏生成式人工智能
算法为舟 素养为舵：AI走进校园，机遇与风险并存，应如何应对？
AI走进校园，机遇与风险并存，这一现实状况引发了教育界的广泛关注和深入思考。如何在充分利用AI带来的机遇的同时，有效规避其潜在风险，成为当下高校教育面临的重要课题。 三、生成式人工智能（GAI）认证：应对风险的关键举措（一）构建技术素养认证体系生成式人工智能认证体系（GAI认证）为应对AI带来的风险提供了重要的解决方案。 四、未来展望：构建人机协同的教育新生态（一）教育目标重构：聚焦思维进化当AI承担知识传递任务时，教育核心应转向思维训练。 这种评价体系能够更加客观地反映学生的学习过程和能力发展，为学生的成长提供更加科学的指导。总的来说，AI走进校园是教育发展的必然趋势，虽然带来了诸多机遇，但也伴随着一系列风险。 生成式人工智能认证体系（GAI认证）为应对这些风险提供了有效的途径和方法。
76910编辑于 2025-03-30
腾讯云开发者
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