如何提高数据安全

近日，CCF上海分部联合CCFCTOClub（上海）和星环科技举办了“数据安全与流通技术”闭门研讨会。研讨会围绕“谁来保护数据安全”、“企业如何依法进行数据安全加固及创新”以及“数据经济如何健康发展抵抗网络攻击。2.如何化解数据安全管理面临的挑战？那么应该如何保护数据核心资产安全是摆在企业以及安全人员面前的一道难题。我想先从数据安全管理的角度谈一谈对数据安全的认识。我认为，数据安全是以合规管理为驱动，数据资产管理为抓手，根据数据安全生命周期进行治理。首先，核心抓手数据资产管理。具体的，在数据资产管理中，需要知道数据资产是什么，数据资产如何管理。这两个问题引发4个子问题，即要解决敏感数据是什么”等热点话题，邀请了来自知名高校、科技企业和律所等50多位业内专家们共同交流探讨。CCFCTOClub（上海）成员、星环科技联合创始人刘汪根主持了论坛。复旦大学大数据研究院研究员陈平博士做了“数据安全，在哪里，谁负责以及要与谁共享。对于“重要敏感数据有哪些”这一问题挑战是如何用有限的人力，抓企业关心的数据资产；对于“数据在哪里，谁负责，给谁用”，我们面临的挑战是企业业务发展、系统迭代，人员变迁，导致

数据管理者、运营者的数据保护责任，对数据相关使用及管理方均提出了较高的数据安全素养要求。那么对于企业数据管理者及运营者而言，在规定之下如何依法进行数据安全的加固，并在坚实的安全防护措施下进行数据创新呢《中华人民共和国数据安全数据安全法》（以下简称《数据安全法》）于本月初开始施行，重点强调了数据全生命周期的各环节的安全保护，对于数据访问、检索、修改等各项行为需做到身份核验、权限控制及风险监测。对于在数据开放共享方面，《数据安全法》也进行了详细阐释，强调了国家要通过制定数据开放目录、要通过构建统一规范、互联互通、安全可控的数据开放平台来切实推动政务数据的开放和利用。本次法规出台后，明确了企业？大数据安全技术需要覆盖企业数据的全生命周期首先，企业需要厘清大数据安全的概念。大数据安全主要以网络安全为基石，在数据采集、传输、存储、处理、使用、交换及应用的全生命周期采用周全的安全防护措施，终保障企业日常的应用开发、使用及办公安全。图1：企业大数据安全技术总览（1）在网络安全层，可通过访问控制、容器隔离等技术保障企业系统底层的稳固；（2）在数据安全加固层，使用加密、身份认证、权限及访问控制、灾备等

企业Oracle国产化替代面临如何平滑迁移Oracle、迁移后如何回切Oracle、迁移后性能如何不下降、如何简化数据库运维、如何保障数据安全的挑战。基于此，Oracle替换需要的国产数据库不仅要能够满足对象迁移、数据迁移、业务迁移、灾备回切，还需要具备更好的扩展性、更安全可靠、更易用的运维、兼容国产化生态等能力。KunDB是星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库，可低成本实现数据库国产化的替代和迁移，具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性，满足企业关键业务处理、高并发查询、业务分布式改造、交易分析混合的数据中台等复杂场景，在金融、政务、能源、医疗、交通、教育等多个行业应用，为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。KunDB对Oracle语法各个方面高度兼容，成为业内领先的具备支撑Oracle业务迁移能力的国产数据库。KunDB高度兼容Oracle语法与PL/SQL，支持VARCHAR2/NVARCHAR2、NUMBER等全部常用数据类型，在PL/SQL语法上，支持控制语句、集合、动态SQL、子程序、预定义包、错误处理等全部PL/SQL语法，并且通过

保护法》对数据分类分级管理、个人信息保护都提出了要求。因此，企业大批量错综复杂的数据如何分类分级、敏感资产的流向与分布如何掌握、敏感资产的共享如何确保安全等问题，都将成为企业进行业务合规改造时面临的挑战报告，告诉企业分类分级，资产现状如何，安全措施是否落地，以及存在哪些潜在安全风险，针对星环科技的大数据基础平台TranswapDataHub，Defensor能提供更强大的安全防护能力随着国际互联网信息高速公路的畅通和国际化的信息交流，业务大范围扩展，数据安全的风险也在急剧恶化。为保障信息安全，国家陆续出台诸多安全相关的法律法规，尤其是2021年出台的《数据安全法》和《个人信息。星环科技认为企业需要达到业务合法合规，业务体系需要达到四个要求：第一，数据的分类分级及其防护；第二，数据的出境安全合规；第三，个人信息保护；第四，数据供应链安全合规。为了达到这四个要求，企业需要搭建一系列围绕数据生命周期的安全技术，其中包括：分类分级、脱敏水印等。同时，企业还需要搭建一套数据安全治理与监测体系，推动业务的安全合规落地。另外，还需要对员工持续培训与监督，实现业务合法合规。针对以上

随着信息化时代的到来，企业所拥有数据越来越多且价值巨大，因此，如何保护企业数据的安全性成为企业必须面对的重要问题。制定完善的数据安全策略：企业应该制定一套完善的数据安全策略。建立数据安全意识让企业所授权的人员才能访问敏感数据。此外，还要制定数据备份和恢复策略，保证数据的可靠性和可恢复性。加强数据安全技术的应用：企业可以通过使用各种专业的数据安全软件和设备来提高数据的安全性。例如，企业可以重要数据备份到不同的地理位置或云服务器上，以防止因灾难或硬件故障导致数据的丢失。加强员工数据安全培训和管理：在数据安全方面，人为因素是一个无法忽视的问题。因此，企业要加强对员工的培训和管理，提高员工对数据安全的意识和素质。企业可以定期组织培训，向员工普及数据全知识，并举办模拟演练活动，从而提高员工应对数据安全事件的能力。此外，企业还应建立管理机制，明确责任和权限，对员工的行为进行监督和管理，防止员工的数据安全策略、加强技手段的应用、加强员工培训和管理以及与外部合作伙伴建立安全合作关系，可以有效提高企业数据的安全性。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析

标准化、数据安全等。这些措施可以提高数据的质量、准确性和可靠性，确保数据可以被广泛应用。提供数据服务和应用：数据中台的终目的是为组织提供优质的数据服务和应用平台，使数据可以被广泛应用。因此，需要设计和架构来支持数据的采集、处理存储、管理和应用。一般来说，数据中台的架构应该具备特点：可扩展性、高性能、高可靠性、易用性、安全性。收集和整合数据：需要收集各个业务部门和系统中的数据，并把它们整合到数据中进行跟踪和采用，以提高数据中台的效率和价值。星环数据中台解决方案作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化构建数据中台需要以下几个步骤：明确数据中台的目标和价值：首先需要明确数据中台的目标，并确定其在业务上的价值，例如提升数据分析效率、支持决策、推动业务创新等。设计数据中台的架构：数据中台需要一个合理的

安全问题也逐步重视起来，去年已经印发了《app违法违规收集使用个人信息行为认定方法》，即使app经过我们的同意获取到了我们的相关隐私数据，但也无权转让给其他app。但是在安全合规的情况下，如何保证我们生活更加便捷，电子商务、新零售、物流业也被注入了蓬勃发展的动力。与此同时app的数据安全问题也日益暴露出来，前有第三方iOS程序私自监控剪贴板，后有315晚会上央视点名某些手机app盗窃隐私。各大类app都或多或少存在一些数据安全问题，只是这些问题掩盖在了app带给我们的便利之下。各大类app信息安全平均问题数统计数据来源：信通院《移动应用（App）数据安全与个人信息保护白皮书》其实我国对公民的隐私框架。这样的设计让使用不同后端计算引擎的客户都能参与到SophonP²C上的联邦任务中；再上一层即是联邦学习计算层，其支持基本的安全计算以及在此之上的不同种类的模型训练和联邦学习任务，让不同场景的数据的算法种类使得多种联邦计算算法和联邦优化算法都能助力你的智慧化转型大业；多元化的隐私保护让你不论是在《数据安全管理办法》的考验下，还是在GDPR的管控下，都不会有数据使用侵权的嫌疑！SophonP²C

内部出现恶意用户，所有的隐私数据（如车辆出行记录）都能够轻易地被窃取，而无需攻破Broker所在的服务器。如何让Kafka更安全？基于上述分析，Transwarp从以下两个方面增强Kafka的安全前情回顾如《Transwarp如何让Hadoop集群免受黑客攻击》所介绍的，近期许多安全组织都检测到勒索软件正在攻击Hadoop集群，这些勒索攻击的攻击模式都较为相似，都是简单的利用相关产品的不安全配置，使攻击者有机可乘，进而对相关数据进行操作。根据shodan.io的统计结果显示，在中国有8300多个Hadoop集群的50070端口暴露在公网上，凸显了安全问题的严峻性。概述Kafka是由集成，其中SparkStreaming作为后端流引擎配合Kafka作为前端消息系统正成为当前流处理系统的主流架构之一。Kafka由于其安全机制的匮乏，导致它在数据敏感行业的部署存在严重的安全隐患。如果Kafka没有安全认证，那么黑客可以生成一个伪装的consumer，从而消费任何一个没有认证的producer的数据，从而造成数据泄露。当下越来越多的安全漏洞、数据泄露等问题的爆发，要求大数据平台供应商

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...