你知道DCAP和你有哪些关联吗？

最新推荐文章于 2025-05-14 09:11:32 发布
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#世平信息 #世平 #sdcap #dcap #数据安全

DCAP是一种由Gartner提出的保护隐私的方法，关注数据本身的安全，而非网络或系统的安全。DCAP解决方案包括敏感数据的分类与发现、数据安全策略管理、用户权限监控、审计报告、行为分析警报和数据保护。世平信息的SDCAP是此类解决方案的实例，具备敏感数据全生命周期管理功能，支持多种数据库和应用系统的数据安全。



（本文来源于微信公众号：世平信息，版权归杭州世平信息科技有限公司所有，转载请注明出处，部分观点来源于Gartner官网）


以数据为中心的审计与保护（Data-Centric Audit and Pretection,以下简称“DCAP”）, DCAP是由Gartner提出的术语，是保护组织隐私的一种手段，它强调特定数据本身的安全性，而非网络、硬件或软件上的安全。DCAP主要的优点之一是，将数据安全应用于待保护的特定数据片段，使其在整个企业中可不断优化而不影响企业业务流程的执行，它可以使数据保护目标与企业的业务战略保护一致。


DCAP解决方案具备以下能力

  • 掌握企业特定敏感数据存储位置

  • 在业务环境中定义如何管理这些数据

  • 使数据免遭未经授权的数据访问与使用

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D-CAP模式和DCS-control模式
dianji2015_的博客
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知识图谱存在的挑战---隐私、安全和伦理相关和测试认证相关
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其中，知识获取与知识融合环节测试评估获得的关注度较高，知识融合环节中的质量评估主要是对知识的可信度进行量化，保留置信度较高的并舍弃置信度较低的，有效确保知识的质量。它强调特定数据本身的安全性，弱化了周边环境的安全考虑。为了保证输出高质量的图谱，并且维持这一质量要求，不仅需要从系统、平台、数据库、网络维度保护模型本身的安全性，防止训练好的模型文件被破坏，而且还需要保证输入数据的安全性，从模型的训练数据到抽取好待入库的知识结构，避免如恶意代码或原有数据、关系的替换，以免篡改行为导致知识图谱的质量下降。
数据转接客户访问协议（DCAP）－－网络大典
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10-12 1856
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Introduction of Special Cells - Spare Cell, GDCAP and DCAP
weixin_48299782的博客
08-03 3628
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COT控制模式简述：TI的DCAP系列-综合文档
05-25
COT控制模式简述：TI的DCAP系列
void mt6363_set_reg_for_shipmode(void) 46 { 47 struct spmi_device *mt6363_devs; 48 int ret = 0; 49 u8 val = 0; 50 51 mt6363_devs = get_spmi_device(SPMI_MASTER_1, SPMI_SLAVE_4); /* MT6363 ID: 0x4 */ 52 if (!mt6363_devs) { 53 dprintf(CRITICAL, "[CHG][ERROR]get mt6363_devs err %s\n", __func__); 54 return; 55 } 56 57 ret = spmi_ext_register_readl_field(mt6363_devs , 0xA1A, &val, 0xff, 0); 58 dprintf(CRITICAL, "[CHG] %s Before Enable DCAP: 0xA1A: 0x%x ret: %d\n", __func__, val, ret); 59 60 /* set DCAP */ 61 ret = spmi_ext_register_writel_field(mt6363_devs , 0xA1A, 0x20, 0xff, 0); /* 0xA1A Write 0x20 */ 62 dprintf(CRITICAL, "[CHG] %s DCAP1 0xA1A ret: %d\n", __func__, ret); 63 64 ret = spmi_ext_register_readl_field(mt6363_devs , 0xA1A, &val, 0xff, 0); 65 dprintf(CRITICAL, "[CHG] %s Enable DCAP Step1: 0xA1A: 0x%x ret: %d\n", __func__, val, ret); 66 67 ret = spmi_ext_register_writel_field(mt6363_devs , 0xA1A, 0x60, 0xff, 0); /* 0xA1A Write 0x60 */ 68 dprintf(CRITICAL, "[CHG] %sDCAP2 0xA1Aret: %d\n", __func__, ret); 69 70 ret = spmi_ext_register_readl_field(mt6363_devs , 0xA1A, &val, 0xff, 0); 71 dprintf(CRITICAL, "[CHG] %s Enable DCAP Step2: 0xA1A: 0x%x ret: %d\n", __func__, val, ret); 72 }
06-05
有个隐含风险点需要提醒用户：当同时配置了硬件复位引脚和船运模式时，可能存在状态竞争（datasheetsection8.3提到过复位时序要求），建议在代码注释中添加至少10ms延时确保状态稳定。 以下是针对MT6375芯片驱动中`...
Metrics correlation and analysis service-开源
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例如，存储管理员可以查看由dCache运行的多个单元的当前健康状态，MCAS会将单元状态聚合并关联，以条形图的形式显示在线/离线的gridftp和dcap门数量，以及按池组聚合的在线/离线池数量。这使得用户能快速概览数据...
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点滴记录
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概述 Gartner对数据库安全治理形成了一个从上而下的整体框架(实施步骤)，包括从治理前提、具体目标到技术支撑的完整体系。 Gartner提醒各位数据安全治理专家，从上到下，从需求调研开始实施数据安全治理。千万不要跨过数据摸底、治理优先级分析、制定治理整体策略，而直接从技术工具开始对数据安全进行治理。 数据安全治理实施步骤： 平衡业务与风险威胁合规的关系 → 治理优先级 → 制定安全策略 → 实施安全工具 → 测试编排同步 实施步骤 第一步：业务需求与风险/威胁/合规性之间的平衡 这里需要考虑5个维度的
DeCap Cell
qq_34110120的博客
10-11 1万+
http://noyesno.net/page/asic/decap-cell.html 在CMOS电路运行过程中，信号的不断变化可能会导致电源电压的不稳定。这可以视为稳定的直流电压(DC)上加了一个交流(AC)干扰电压。 如果在电源的Power和Ground之间接入一个适当大小的capacitor，利用capacitor的通交流阻直流的特性，可以平缓电源电压的波动。这个电容被称为Decoup...
浅谈数据安全治理与模型框架， 从零基础到精通，收藏这篇就够了！
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qq_45022073的博客
06-21 2569
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借GDPR上位？BigID夺冠2018 RSAC创新沙盒的启发
shipinginfo的博客
04-20 2164
（转载请注明来源“杭州世平信息科技有限公司”，微信公众号：世平信息）BigID凭什么获团宠？世平信息为您带来2018RSAC最新现场资讯。创新沙盒现场回播：https://www.rsaconference.com/live4月17日早上7点半，大洋彼岸传来BigID斩获今年创新沙盒冠军的消息。去年创新沙盒的冠军花落Unify ID。是不是创新沙盒评委偏爱公司名称带“ID”的公司？？？其余9家企业...
DCAP
最新发布
07-22
DCAP，即Deep Cross Attentional Product Network，是一种针对推荐系统中特征交互建模而设计的深度学习架构。它旨在解决传统模型在处理高阶特征交叉时的局限性，尤其是在隐式建模和特征权重分配方面的问题。DCAP通过引入注意力机制来增强模型对重要特征交互的捕捉能力，同时利用交叉网络结构来高效地建模特征间的复杂关系[^1]。 ### DCAP的核心组成部分 #### 1. 密集分类预训练 DCAP的训练过程分为两个阶段。第一阶段是密集分类预训练，该阶段的目标是通过大量的有标签基类样本来训练特征提取网络 $f_\theta$。在这个过程中，模型会对输入特征中的每一个空间位置上的特征向量进行分类，并计算总的交叉熵损失以优化特征提取器。这种方式有助于模型学习到更加鲁棒和具有判别性的特征表示[^2]。 #### 2. 元学习微调训练 在第二阶段，即元学习微调训练中，DCAP在其特征提取网络后接上注意力池化模块。这一阶段的训练采用了一种特殊的任务构建方法，即使用基类样本创建假的小样本学习（FSL, Few-Shot Learning）任务作为训练样本。对于这些假任务中的查询（query），模型会计算其分类结果的交叉熵损失，并通过反向传播来微调特征提取网络 $f_\theta$ 和注意力池化模块的参数。这种方法使得模型能够在面对新任务时快速适应，提高了模型的泛化能力和灵活性[^2]。 ### DCAP的优势 - **高效的特征交互建模**：通过交叉网络结构，DCAP能够有效地建模特征之间的高阶交互，从而提升模型的预测性能。 - **注意力机制的应用**：引入注意力机制，使模型能够自动识别并强化重要的特征交互，抑制不相关的特征组合，进一步提升模型的表达能力。 - **良好的泛化能力**：结合元学习策略，DCAP在面对新的、数据量较小的任务时，也能表现出色，这得益于其在微调阶段的学习方式。 ### 应用场景 DCAP特别适用于推荐系统领域，尤其是那些需要处理大规模稀疏特征数据、要求模型具备快速适应新任务能力的应用场景。此外，由于其对特征交互的有效建模，DCAP也可应用于其他需要深入理解特征间复杂关系的任务中，如自然语言处理、计算机视觉等领域。 ### 示例代码 虽然DCAP的具体实现细节可能较为复杂，但以下是一个简化版的伪代码示例，用于展示如何构建一个基本的注意力池化模块： ```python import torch import torch.nn as nn class AttentionPooling(nn.Module): def __init__(self, input_dim): super(AttentionPooling, self).__init__() self.attention = nn.Linear(input_dim, 1) def forward(self, x): # x shape: (batch_size, seq_len, input_dim) attention_weights = torch.softmax(self.attention(x), dim=1) # attention_weights shape: (batch_size, seq_len, 1) weighted_sum = torch.sum(attention_weights * x, dim=1) # weighted_sum shape: (batch_size, input_dim) return weighted_sum ``` 这段代码定义了一个简单的注意力池化层，它可以作为DCAP模型的一部分，用于计算特征向量的加权和，其中权重由注意力机制决定。
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