筛斗数据

数据互联 安全为基

数据是新的生产要素,是基础性资源和战略资源,也是重要的生产力。随着全球新一轮科技革命和产业变革深入推进,数据安全的重要性日益突显,对维护国家安全、促进数据要素流通、支撑数字经济发展等具有重要意义。

数据治理的实施路径

数据治理的目标是确保企业有效利用其数据资产,从而提高运营效率、促进创新并保持竞争优势。为了实现这些目标,企业需要进行一系列改革,包括采用更高效的数据收集、存储、访问和处理方式。另外,企业还需要考虑现有的治理结构、管理实践以及不同利益相关者对项目的期望,要真正发挥数据治理的效用,企业需要系统谋划、分步实施

筛斗数据-文档识别的应用

文档识别是指将纸质文档或电子文档中的文字、图像、表格等内容进行提取、转换和识别的过程。它是光学字符识别(OCR)技术的一个重要应用领域。随着信息技术的飞速发展,文档识别在各个领域都发挥着越来越重要的作用。

浅谈数据安全的发展、局限和突破

数据安全本身并不是一项新的领域,也不是一个新词汇。在数据安全事件频发以及数据安全合规性要求的驱动下,数据安全逐渐被重视。众多互联网公司、安全厂家、咨询公司以及律所依托自身定位优势以及多年理论性的研究、实践,在数据安全技术能力方面百花齐放,但数据安全的市场似乎并没有按照预想的呈现井喷式发展,需求市场似乎并不乐观。

揭秘数据治理五大体系:你的企业准备好了吗?

在当今数字化浪潮下,数据治理已经成为企业不可或缺的重要一环。它不仅是长期、复杂的工程,更是涉及组织体系、标准体系、流程体系、技术体系和评价体系等多个维度的综合性工作。那么,如何有效地开展数据治理,为企业发展保驾护航呢?

如何做好大数据时代的保密工作

众所周知,大数据技术提高了信息安全防护水平。大数据分析技术可更好地发现网络异常行为、找出风险点,觉察网络攻击行为的蛛丝马迹、找到攻击源,识别网络钓鱼攻击、防止欺诈入侵。例如,基于大数据的威胁发现技术,数据分析的范围更广、时间跨度更长,能够有效提升对未知威胁的检测和预防能力;基于大数据的认证技术,能够有效实现身份精确认定和高效鉴别,降低认证攻击安全隐患等。