网间数据单向传输技术研究

文章以解决网络间数据单向传输和防泄露问题为目标,研究了不同密级网络边界的高性能单向信息导入系统原理模型,描述了研究对象的硬件、软件架构设计及工作原理、关键技术,分析了信息单向导入功能。文章最后从物理链路层、传输层、网络层等方面论述了防信息泄露技术的特点。     

基于可信区块链的国产化信息数据泄露溯源系统

国产化信息数据具有很高的利用价值和挖掘价值，很容易成为泄露窃取的对象，使得国产化信息数据安全问题越来越受到关注。在此背景下，设计一种基于可信区块链的国产化信息数据泄露溯源系统。基于设计需要，在借助MVC基础架构的基础上，将系统框架设计为三层，即数据层、功能单元层和显示层。根据溯源步骤，设计三个功能单元。信息数据泄露判定单元：依据流量数据实现泄露行为判定；信息泄露源头定位：依据可信区块链技术，将国产化信息数据分块处理并以此为依据，寻找信息泄露的源头；信息泄露路径追踪：以源头为起点，构建B-M树并转换为有向无环图形式，完成国产化信息数据泄露路径绘制。结果表明：基于可信区块链的溯源系统应用下，定位误差(1.27),路径重叠指数(9.82),时间消耗均为最值(42.27 s),说明所设计的系统功能表现更好，源头寻找更加准确，溯源效率更高。     

基于数据集中存储的数据安全技术研究

云存储、数据集中管控等数据集中存储应用日益广泛,集中存储数据的安全性面临挑战.在对现有数据防泄露技术和基于数据集中存储的安全技术进行分析比较的基础上,提出了基于数据集中存储的数据保护框架,综合利用身份认证、访问控制、网络安全、安全交换等多种技术实现集中存储数据安全.     

基于指纹和Bloom滤波器的数据泄漏检测方案研究

防止机密数据流出网络是网络运营商面临的一个重要问题,随着云计算技术的发展,这一问题显得更加复杂。当前的数据防泄漏方案主要依赖在外传数据中进行关键词通用搜索,导致数据流控制不够精细,虚警率较高。鉴于此,首先设计一种基于白名单的数据防泄漏(DLP)架构,在此基础上,提出一种基于文件指纹和Bloom滤波器的数据泄露检测算法。该算法通过使用动态规划来计算最优检测位置,最大限度地降低了内存开销,并支持高速部署。仿真实验结果表明,该算法可以非常低的代价,实现大量数据的在线指纹检测。例如,对1TB的文件,解决方案只需340 MB内存就可实现1000字节的最差检测延时期望(泄露的长度)。     

一种改进的网络数据泄漏检测方案研究

防止机密数据流出网络是网络运营商面临的一个重要问题。随着云计算技术的发展,这一问题显得更加复杂。当前的数据防泄漏方案主要依赖在外传数据中进行关键词通用搜索,导致数据流控制不够精细,虚警率较高。鉴于此,设计了一种基于白名单的数据防泄漏（DLP）架构,在此基础上,提出了一种基于文件指纹和Bloom滤波器的数据泄露检测算法。该算法通过使用动态规划来计算最优检测位置,最大限度地降低了内存开销,并支持高速部署。仿真实验结果表明,该算法可以用非常低的代价,实现大量数据的在线指纹检测。例如,对1 TB的文件,该解决方案只需340 MB内存就可实现1 000 Byte的最差检测延迟期望（泄露的长度）。     

基于指纹和Bloom滤波器的数据泄漏检测方案

针对当前的数据防泄漏方案主要依赖在外传数据中进行关键词通用搜索,导致数据流控制不够精细、虚警率较高的问题。首先设计了一种基于白名单的数据防泄漏(DLP)架构,在此基础上,提出了一种基于文件指纹和Bloom滤波器的数据泄露检测算法。该算法通过使用动态规划来计算最优检测位置,最大限度地降低了内存开销,并支持高速部署。仿真实验结果表明,所提算法可以用较低的代价,实现大量数据的在线指纹检测。例如,对1TB的文件,该方案只需340MB内存就可实现1000字节的最差检测延时期望(泄露的长度)。     

基于水印与属性筛选的用电数据泄露溯源方法

用电数据涉及客户隐私,在分发共享过程中存在泄露风险,数字水印是实现泄露溯源追责的有效手段。而水印植入将导致数据偏移,影响数据分析可用性,且部分数据泄漏时溯源效果不够理想。本文提出一种基于子水印和属性筛选的用电数据泄露溯源算法WRTA,该方法通过利用信息增益率和基尼系数计算数据属性的重要程度,通过密钥和主键随机选择非重要属性来构建子水印,并且兼顾数据分析可用性和安全性,实现部分数据泄露的溯源。     

大数据时代背景下智能手机信息安全的保护措施

随着我国科技的进步，大数据时代悄然到来，智能手机的应用亦随之增加。在享受着大数据带来的好处之时，其带来的智能手机的信息安全问题正逐渐显现出来。本文从大数据、信息安全以及个人隐私这三个概念进行介绍，分析大数据时代下通过智能手机泄露个人隐私的方法，对网络传输过程中信息泄露造成的不良影响进行阐述。最后，针对上述分析的问题，探讨应如何在大数据时代下，保障智能手机中的个人信息大程度上不被泄露，进而保证使用者以及网络的信息安全。     

教育行业数据泄露防护浅析

当前,数据泄露事件频发,成为网络安全最重要的威胁之一。针对数据安全合规性的要求,国家出台了《网络安全法》《信息安全等级保护管理办法》等法律法规,要求按照相关要求做到合法合规。教育行业更要以数据安全治理为抓手,体系化建设信息系统。在数据的传输、采集、处理、发布、归档和销毁的过程中,加强人员意识,以数据分级为基础,以数据安全使用制度与安全制度为保障,最终保护数据安全。论文以数据泄露防护为研究对象,介绍教育行业中数据泄露的问题以及防护数据泄露事件发生的方法。     

神经程序修复领域数据泄露问题的实证研究

修复软件缺陷是软件工程领域一个无法回避的重要问题,而程序自动修复技术则旨在自动、准确且高效地修复存在缺陷的程序,以缓解软件缺陷所带来的问题.近年来,随着深度学习的快速发展,程序自动修复领域兴起了一种使用深度神经网络去自动捕捉缺陷程序和其补丁之间关系的方法,被称为神经程序修复.从在基准测试上被正确修复的缺陷的数量上看,神经程序修复工具的修复性能已经显著超过了非学习的程序自动修复工具.然而,近期有研究发现神经程序修复系统性能的提升可能得益于测试数据在训练数据中存在,即数据泄露.受此启发,为进一步探究神经程序修复系统数据泄露的原因及影响,更公平地评估现有的系统,本文(1)对现有神经程序修复系统进行了系统的分类和总结,根据分类结果定义了神经程序修复系统的数据泄露,并为每个类别的系统设计了数据泄露的检测方法;(2)依照上一步骤中的数据泄露检测方法对现有模型展开了大规模检测,并探究了数据泄露对模型真实性能与评估性能间差异的影响以及对模型本身的影响;(3)分析现有神经程序修复系统数据集的收集和过滤策略,加以改进和补充,在现有流行的数据集上基于改进后的策略构建了一个纯净的大规模程序修复训练数据集,并验证了该数据集避免数据泄露的有效性.实验结果发现:本次调研的10个神经程序修复系统在基准测试集上均出现了数据泄露,其中神经程序修复系统RewardRepair的数据泄露问题较为严重,在基准测试集Defects4J(v1.2.0)上的数据泄露达24处,泄露比例高达53.33%.此外,数据泄露对神经程序修复系统的鲁棒性也造成了影响,调研的5个神经程序修复系统均因数据泄露产生了鲁棒性降低的问题.由此可见,数据泄露是一个十分常见的问题,且会使神经程序修复系统得到不公平的性能评估结果,以及影响系统本身的性质.研究人员在训练神经程序修复模型时,应尽可能避免出现数据泄露,且要考虑数据泄露问题对神经程序修复系统性能评估产生的影响,尽可能更公平地评估系统.     

数据泄露通知制度的国际经验与启示

数据泄露是当前网络安全的最主要威胁之一.近年来,个人数据泄露呈现泄露事件逐年增多、危害范围增大的趋势.由于数据泄露渠道多样,如黑客攻击、系统漏洞以及内部管理人员的不法操作等,难以从源头上消除.为加强数据泄露管理、切实维护用户权益、及时制止数据泄露的损害扩大,一些国家相继在立法中确立了“数据泄露通知制度”,其中的经验值得借鉴.     

MES系统中三维模型数据防泄漏实现

将设备的三维模型植入到MES系统中,通过可视化的三维模型操作实现设备运维业务,极大地提高了工厂的设备运维效率。为保证MES系统中三维模型数据的安全,红塔烟草(集团)有限责任公司在探索中找到了一套切实可行的方法。论文分析了三维模型数据的泄露途径与因素,针对性地从制度保障、三维模型处理、网络防护和加密系统保护四方面入手,构建了模型数据防泄漏的立体防护网。经过一年的使用与验证,防泄漏防护网切实可行。     

随身移动的保密资料库

Teallock是一个非常出色的安全软件，不但可以保护Palm不被人随便使用，更可以加密内存和存储卡上的数据。配合数据自毁功能，即使Palm弄丢了也不用担心机密泄露。     

基于大数据的物联网接入身份安全认证系统设计

目前已有的物联网接入身份安全认证系统密钥编排时间过长，系统内存泄露过多。为此，基于大数据设计一种新的物联网接入身份安全认证系统。通过硬件支持，利用大数据分析数据信息，通过用户注册、数据安全认证、密码修改、安全性能分析实现软件流程设计。实验结果表明系统能够在短时间内实现密钥编排，降低系统的内存泄露风险。     

基于自然语言处理的主动式敏感信息检测系统

近年来,随着各领域数字化逐步推进,大数据、云计算、物联网等基础应用持续深化,数据泄露问题的发生率呈现上升趋势.数据泄露问题严重危害公民隐私安全、挑战社会稳定.通过对各网页平台数据泄露问题的研究,设计与实现了基于自然语言处理的主动式敏感信息检测系统.系统可以有效抓取网站的数据并进行分析判断是否存在隐私泄漏.但由于隐私数据类型的多样,加大了数据比对的难度.系统以自然语言为基础实现了主动式敏感信息检测,突破了数据在语义上的限制,完成了全自动的网站信息泄露问题的检测,使得程序员能快速了解网站的数据泄露数据泄露,提高测试和运维效率,降低成本.     

数据生命周期视角下的用户隐私问题探讨

大数据时代的到来使得用户的生活更加便利,但是数据挖掘与分析技术使得用户隐私问题面临巨大挑战。基于此,笔者从数据生命周期的不同阶段出发,阐述了用户隐私泄露问题,针对不同泄露情形提出了相关建议。目的在于保护个人数据隐私的同时,改善当前个人隐私泄露严重的现象,促进大数据时代用户数据的健康发展。     

数据泄露防护

数据泄露防护（Data Leakage Prevention,DLP）,又称为“数据丢失防护”（Data Loss Prevention,DLP）,有时也称为“信息泄露防护”（Information Leakage Prevention,ILP）。数据泄露防护是通过一定的技术手段,防止企业的指定数据或信息资产以违反安全策略规定的形式流出企业的毒种策略。     

基于差分隐私保护的电力线损数据共享研究

在电力线损的分析和降损措施研究中，大量用到电力营销、用电等数据，这些数据涉及用户隐私和商业秘密，如果开放应用将面临着较大的隐私泄露风险。结合区块链的不可篡改性和全流程可溯源的特点，考虑应用系统的安全等级差异和多方数据的整合，提出满足差分隐私要求的电力隐私数据多安全层级的共享方案。该方案能够将隐私数据泄露的风险降低到可以控制的范围，从而消除数据持有方信息安全的担忧，对电力数据的大规模开发利用有借鉴意义。     

ARM NEON和国密SM4的H.264视频加密

针对视频数据全加密过程中的低效率和只对部分帧加密导致数据泄露问题，采用国密算法SM4逐帧加密H.264格式的I帧、P帧、B帧，同时使用NEON技术加速SM4算法。逐帧加密在防止视频数据泄露方面效果较好，使用NEON之后，SM4加密耗时减少了40%左右。     

高校数据泄露防护技术研究与应用

随着近年来高校信息化建设快速发展,各高校围绕数据标准制定、业务系统数据对接、数据治理、大数据分析开展了一系列工作。数据泄露问题频发,数据安全问题也得到日益关注。本文以数据泄露防护技术为研究对象,介绍了高校面临的数据安全现状,分析对比当前数据泄露防护技术,并结合高校实际环境探索了高校场景下相关技术的应用。