32、信息资产保护全攻略

信息资产保护全攻略

1. 访问控制列表(ACLs)

访问控制列表(ACLs)是管理访问控制的常用手段。许多操作系统和路由器等设备都将其作为一种简单的访问控制方式。在很多设备和系统中,数据包过滤规则列表(赋予路由器一些防火墙特性)就被称为 ACL。在 Unix 操作系统中,ACLs 可以控制哪些用户被允许访问 FTP 服务,以及哪些用户可以访问文件和目录。这些场景下的 ACL 通常是简单的文本文件,可以使用文本编辑器进行编辑。

2. 保护存储信息

信息系统主要以数据库和平面文件的形式存储信息。操作系统和数据库管理系统通常默认对数据库和文件提供最低限度的保护,组织需要根据信息的价值和敏感性来确定正确的保护级别。

2.1 访问控制

访问控制是保护存储信息免受未经授权访问和非法用户侵害的主要手段。操作系统的访问控制设置(通常以 ACL 的形式存在)用于确定哪些用户 ID 被允许访问平面文件(以及包含这些文件的目录)。遵循最小特权原则,所有包含敏感信息的平面文件应仅允许那些必须访问它们的用户和进程进行访问。任何没有访问特定文件需求的用户或进程都不应被允许这样做。

2.2 访问日志记录

操作系统和数据库管理系统应配置为记录对文件和目录的所有访问。这种做法有助于提高问责性,并在未来进行法医调查时提供证据线索。访问日志本身必须受到高度保护,理想情况下,应将其存储在与所记录访问数据不同的存储系统中。访问日志不应可被更改,即使是数据库管理员和系统管理员也不行,这样就没人能在篡改敏感信息后“抹去痕迹”。

只有当有人实际检查日志时,访问日志记录才有效。由于这可能是一项耗时的活动,许多组织使用警

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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