加密技术在保护企业数据中的应用

2024-05-07 19:20

本文主要是介绍加密技术在保护企业数据中的应用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

加密技术是企业数据保护的核心,对于维护信息安全至关重要。透明加密技术使文件加密后不改变用户对文件的使用习惯,内部文件打开自动解密,存储自动加密,一旦离开使用环境,加密文件将无法正常读取,从而保护文件内容。华企盾DSC数据安全防泄密系统在这方面提供了强大的支持,以下是加密技术在企业数据保护中的应用:

1. 文档透明加密

华企盾DSC系统实施透明加密技术,确保内部文件在打开时自动解密,在存储时自动加密。即使硬盘或设备丢失,未授权人员也无法读取敏感文件。

2. 阅读权限管控

通过精细化的文档权限设置,华企盾DSC系统控制文件的只读、修改、打印等操作,防止核心文件内部扩散,保障关键信息的安全。

3. 数据安全交换

为应用系统与终端间的数据安全交换提供解决方案,确保电子文档在传输过程中的安全。

4. 双重加密保护

对关键涉密文档提供双重加密保护,这一点在华企盾DSC的加密体系中尤为突出,采用256位高强度加密技术和独创的三重密钥体系。

5. 操作日志审计

记录电子文档的每一项操作,包括打开、复制、删除、重命名、打印等,为泄密事件提供了强有力的追踪依据,实现事后审计。

6. 数据保护全生命周期

从存储、传输到使用,华企盾DSC系统提供了电子文档全生命周期的安全防护和监控,确保数据在任何阶段都受到保护。

通过这些方法,华企盾DSC系统将加密技术应用到企业数据保护中,大幅提高了数据的安全性和可控性,降低了数据泄露的风险。

关键词:加密技术, 企业数据保护, 华企盾DSC, 文档透明加密, 阅读权限管控, 数据安全交换, 双重加密, 操作日志审计.

这篇关于加密技术在保护企业数据中的应用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/968163

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个