信息安全不可低估的30个细节

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引语:

  信息安全?“不就是安装杀毒软件,在电脑上设设 密码吗”?当你这样想,你就和全世界95%的人一样,都错估、低估了信息对公司的致命影响;好在全世界就是有5%的人,和《中国财富》一样,恐惧、震慑、急着应变于信息对商业世界爆炸性的影响力。

  小心30个细节,一分钟毁灭你的公司,这是一个以1%、2%决胜负的商业时代,一个信息就可以左右企业的成败。这个信息在自己手里是王牌,在对手手里是炸弹。

  如此重要的信息,可能在老板的大脑里、公司电脑里、一个打印稿的背面,甚至在一个垃圾筐里。随时都有泄漏的可能,泄漏的结果轻则使公司蒙受损失,重则毁灭公司。

  当你读这篇文章的时候,全世界又有2个企业因为信息安全问题倒闭,有11个企业因为信息安全问题造成大概800多万的直接经济损失。中国财富通过对100个经理人的调查总结30个致命细节,让您5分钟快速成为信息安全专家。

  1、 打印机——10秒延迟带来信息 漏洞 即使是激光打印机,也有10秒以上的延迟,如果你不在第9秒守在打印机的旁边,第一个看到文件的人可能就不是你了。大部分的现代化公司都使用公用的打印机,并且将打印机、复印机等器材放在一个相对独立的空间里。于是,部门之间的机密文件就可以从设备室开始,在其他部门传播,当部门之间没有秘密,公司也就没有秘密了。

  2、 打印纸背面——好习惯换取的大损失 节约用纸是很多公司的好习惯,员工往往会以使用背面打印纸为荣。其实,将拥有这种习惯公司的“废纸”收集在一起,你会发现打印、复印造成的废纸所包含公司机密竟然如此全面,连执行副总都会觉得汗颜,因为废纸记载了公司里比他的工作日记都全面的内容。

  3、 电脑易手——新员工真正的入职导师 我们相信,所有的职业经理人都有过这样的经历:如果自己新到一家公司工作,在自己前任的电脑里漫游是了解新公司最好的渠道。在一种近似“窥探”的状态下,公司里曾经发生过的事情“尽收眼底”,从公司以往的客户记录、奖惩制度、甚至你还有幸阅读前任的辞呈。如果是其他部门的电脑,自然也是另有一番乐趣。

  4、 共享——做好文件 再通知窃取者 局域网中的共享是获得公司内部机密最后的通道。有的公司为了杜绝内部网络泄密,规定所有人在共享以后一定要马上取消。实际上越是这样,企业通过共享泄露机密的风险越大。因为当人们这样做的时候,会无所顾及地利用共享方式传播信息,人们习惯的方式是在开放式办公间的这边对着另一边的同事喊:“我放在共享里了,你来拿吧——”,没错,会有人去拿的,却往往不只是你期望的人。

  5、 指数对比——聪明反被聪明误 在传统的生产型企业之间,经常要推测竞争对手的销售数量、生产数量。于是,人们为了隐藏自己的实际数量,而引入了统计学里的指数,通过对实际数量的加权,保护自己的机密信息。唯一让人遗憾的是,通常采取的简单基期加权,如果被对方了解到几年内任何一个月的真实数量,所有的真实数量就一览无余地出现在竞争对手的办公桌上了。

  6、 培训——信息保卫战从此被动 新员工进入公司,大部分的企业会对新员工坦诚相见。从培训的第一天开始,新员工以“更快融入团队”的名义,接触公司除财务以外所有的作业部门,从公司战略到正在采取的战术方法,从公司的核心客户到关键技术。但事实上,总有超过五分之一的员工会在入职三个月以后离开公司。同时,他们中的大部份没有离开现在从事的行业,或许正在向你的竞争对手眉飞色舞地描述你公司的一草一木。

  7、 传真机——你总是在半小时后才拿到发给你的传真 总有传真是“没有人领取”的,每周一定有人收不到重要的传真;人们总是“惊奇地”发现,自己传真纸的最后一页是别人的开头,而你的开头却怎么也找不到了。

  8、 公用设备——不等于公用信息 在小型公司或者一个独立的部门里,人们经常公用U盘、软盘或手提电脑。如果有机会把U盘借给公司的新会计用,也就有可能在对方归还的时候轻易获得本月的公司损益表。

  9、 摄像头——挥手之间断送的竞标机会 总部在上海的一家国内大型广告公司,在2004年3月出现的那一次信息泄露,导致竞标前一天,广告创意被竞争对手窃取,原因竟然是主创人员的OICQ上安装了视频,挥手之间,断送的或许并不仅仅是一次合作的机会。

  10、 产品痕迹——靠“痕迹”了解你的未来 在市场调查领域,分析产品痕迹来推断竞争对手行销效果和行销策略是通用的方法。产品的运输、仓储、废弃的包装,都可以在竞争对手购买的调研报告中出现,因为“痕迹分析”已经是商业情报收集的常规手段。

  11、 压缩软件——对信息安全威胁最大的软件 ZIP、RAR是威胁企业信息安全最大的软件。3寸软盘的存储空间是1.4M,压缩软件可以让大型的WORD文件轻松存入一张软盘,把各种资料轻松带出公司。

  12、 光盘刻录——资料在备份过程中流失 如果想要拿走公司的资料,最好的办法是申请光盘备份,把文件做成特定的格式,交给网络管理员备份,然后声称不能正常打开,要求重新备份,大多情况下,留在光驱里的“废盘”就可以在下班后大大方方带出公司。

  13、 邮箱——信息窃取的中转站 利用电子邮件转移窃取的公司资料占所有信息窃取的八成以上。很多企业不装软驱、光驱、USB接口,却没有办法避免员工通过电子邮件的窃取信息,相比之下,以上方法显得有些幼稚、可笑。

  14、 隐藏分区——长期窃取公司资料必备手法 长期在公司内搜集资料,用来出售或保留,总是件危险的事情。自己的电脑总是不免被别人使用,发现电脑里有不该有的东西怎么行。于是隐藏在硬盘分区就成了最佳选择,本来有C、D、E三个虚拟分区,可以把E隐藏起来,只有自己可以访问。当然,如果遇到行家,合计一下所有磁盘的总空间,可就一定露馅了。

  15、 私人电脑——大量窃取资料常用手段 压缩软件的作用毕竟是有限的,如果把自己的笔记本电脑拿到单位来,连上局域网,只要半小时,就是有1个G的文件也可以轻松带走。

  16、 会议记录——被忽视的公司机密 秘书往往把会议记录看得很平常,他们不知道一次高层的会议记录对于竞争对手意味着什么,公司里经常可以看见有人把会议记录当成废纸丢来丢去,任由公司最新的战略信息在企业的任何角落出现。

  17、未被采纳的策划案——放弃也是一种选择 策划人员知道被采纳的策划是公司机密,去往往不知道被放弃的策划也是公司机密。有时还会对客户或媒体谈起,而竞争对手可以轻松判断:你没有做这些,就一定选择做了那些!

  18、客户——你的机密只是盟友的谈资 经常可以在网络上看到著名咨询公司的客户提案,这些精心制作的PPT,凝聚了咨询公司团队的汗水和无数个不眠之夜,在一些信用较差的客户手里可能只是一些随意传播的谈资。

  19、招聘活动——你的公司竟然在招聘总监? 在招聘过程中,成熟的企业不会把用人的单位登在一张广告里,因为那无异于告诉你的竞争对手:刚刚发生过人力震荡,人力匮乏。

  20、招标前两分钟——最后的底价总是在最后“出炉” 如果投标的底价内部公开越早,出现泄露的风险越大,在招标开始前两分钟,面对关掉 手机的参会者,可以公布底价了!

  21、解聘后半小时——不要给他最后的机会 如果被解雇的员工是今天才得到这个消息,那么,不要让他再回到他的电脑旁。半个小时的时间,刚好可以让他收拾自己的用品,和老同事做简短的告别,天下没有不散的筵席,半小时足够了,为了离职员工的清白,更为了信息安全。

  22、入职后一星期——新人在第一个星期里收集的资料是平时的5倍 只有在这一个星期里,他是随时准备离开的,他时刻处在疯狂的拷贝和传送状态,提防你的新员工,无论你多么欣赏他。

  23、合作后半个月——竞争对手窃取情报的惯用手法是:假冒客户 在初次合作的半个月里,你对信息安全的谨慎只能表明企业做事的严谨,可以赢得大部分客户的谅解和尊敬。除非,他是你的竞争对手。

  24、离职后30天——危险来自公司以外 一般情况下,一个为企业服务半年以上的员工,离职后30日之内会和公司现有员工保持频繁的联系,并且对公司的资料和状况表现出极度的热情。如果是被限时离开,那么,在离职30天内通过老同事窃取公司信息的可能性就更大。

  25、明确对外提案原则——能不留东西的就不给打印稿,能不给电子档的就尽量给打印稿,能用电子书就不用通用格式。

  26、保密协议——无论作用大小,和员工签定清晰的保密协议还是必要的 无规矩不成方圆,明确什么是对的,人们才可以杜绝错的。保密协议的内容越详细越好,如果对方心胸坦白,自然会欣然同意。

  27、责任分解——明确每个人对相关信息的安全责任 所有的机密文件如果出现泄露,可以根据规定找到责任人,追究是次要的,相互监督和防范才是责任分解的最终目的。

  28、设立信息级别——对公司的机密文件进行级别划分 比如合同、客户交往、股东情况列为一级,确定机密传播的范围,让所有人了解信息的传播界限,避免因为对信息的不了解而导致的信息安全事故。

  29、异地保存——别把鸡蛋放在同一个篮子里 所有备份资料尽量做到异地保存,避免因为重大事故(如:火灾、地震、战争等)对企业信息带来致命的打击。

  30、认为自己的企业在信息安全上无懈可击。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

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信息致死(转贴)

信息致死          小心30个细节,一分钟毁灭你的公司这是一个以1%、2%决胜负的商业时代,一个信息就可以左右企业的成败。  这个信息在自己手里是王牌,在对手手里是炸弹。  如此重要的信息,可能在老板的大脑里、公司电脑里、一个打印稿的背面,甚至在一个垃圾筐里。随时都有泄漏的可能,泄漏的结果轻则使公司蒙受损失,重则毁灭公司。  你要怎么防备?  信息安全?“不就是安装杀毒软件,在电脑上设设密

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