规范数据清洗、去标识化、匿名化处理等业务活动,有助于提升数据的可用、可信、可流通、可追溯水平,推动数据要素强化优质供给,是促进数据要素化和要素市场化的必经步骤。
暴露数据库包含了2015年到2020年之间超过330万订单,包含了客户送货地址、电话号码、身份证号码,部分还有身份证照片。
基于大语言模型的生成式AI应用正野火般蔓延,对企业和个人数据安全构成严重威胁。对于DLP(数据丢失防护)厂商来说,“大模型的大风险”不但是一次空前严峻的挑战,同时也蕴含着巨大商机,全球各路DLP厂商已经摩拳擦掌,八仙过海,纷纷推出了针对性的功能或措施。
定期对数据进行备份,确保在数据丢失或遭到破坏时能够快速恢复。备份保存的地点应与原始数据分离,以防止备份数据也受到同样的威胁。
标准适用于大数据服务提供者在提供服务过程中,对其大数据产品安全能力的建设指引,也可用于第三方评估机构对大数据服务安全能力进行评估。但值得注意的是,标准的适用范围中并未明确说明可作为监管依据。
随着技术的更新迭代,人工智能的应用门槛持续降低,伴随着误用滥用情况的增加,经济社会领域的多重安全风险也在交织叠加。