金融行业的数据泄漏防护

随着金融信息化的发展,信息安全成为关键挑战。Ping32文档透明加密系统采用驱动层加密技术,确保敏感数据在内部安全流通,一旦离开授权环境即无法使用。该系统能智能加密如公民个人信息、财务数据等高价值信息,通过敏感词库定制核心数据识别体系,有效防止内部数据泄漏,降低企业声誉和竞争力损失。

金融信息化、信息网络化不断发展,金融机构在运营过程中不断产生大量数据,包括客户信息、核心业务数据、商业机密等信息,相对于其他行业,金融行业掌握着更多的公民个人信息,信息安全风险成整个业务系统运行中的管理难点,网络违法犯罪活动,内部职场道德问题造成的企业内部数据泄漏事件不断增加。企业内部数据泄漏不仅仅带来最直接的经济损失,最终导致的是企业声誉、信誉的降低,丧失行业竞争力。

迄今为止,加密仍是最有效的保护数据的手段之一,Ping32文档透明加密系统采用新一代驱动层加密技术,在不改变用户使用习惯,基于文件访问时无感知透明加解密。整个过程安全稳定,当加密过的文档非法离开企业授信环境,无法正常使用。有效防止内部数据被非法窃取、恶意泄漏。

Ping32智能加密模式可以根据企业需求,对内部数据分析、识别,强制加密具有高价值的数据。如金融行业所涉及的公民个人信息:身份证号、手机号、银行卡号;或者财务部门涉及的合同、订单;通过Ping 32敏感词库可以建立属于自己的核心数据识别体系,将散落在企业不同位置的敏感文档智能加密,集中管控,维护企业核心数据。

通过部署实施Ping32对企业内部文档加密,对核心文档预先加密防护,结合行为管控,规范办公行为,有效应对内外部不利因素威胁企业信息安全。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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