数据安全

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安芯网盾

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内存保护系统是全球领先的基于硬件虚拟化、内存保护等前沿技术的内存安全产品,帮助企业防御并终止无文件攻击、0day漏洞攻击和内存攻击等高级威胁。该产品基于硬件虚拟化的内存保护技术、漏洞利用阻断技术、程序行为分析技术,是对现有的终端管理技术、终端杀毒技术的颠覆之作,可以在使用应用程序期间阻止未知威胁。该产品的设计原理是,冯·诺依曼的计算机体系结构决定了任何数据都需要经过CPU进行运算,其数据都需要经过内存进行存储。理论上基于CPU、内存指令集这一层面实现的安全方案,可以有效防御所有威胁造成的核心数据泄露风险。核心优势:1、具备实时检测及响应能力不同于事后检测安全产品,内存保护系统对系统运行的程序进行实时监控,结合行为关联分析技术,一旦发现威胁时可实时响应,实现真正的运行时安全。2、具备未知漏洞检测能力通过内存虚拟化技术,监控内存恶意访问行为,实时感知内存数据流动和代码执行情况,实现对未知漏洞的检测能力。3、具备高检出低误报特点基于系统底层技术,突破系统的一些限制,可细粒度监控程序的各种行为,结合高质量的知识库体系建设,具有高检出、低误报、0秒检测威胁等特点。4、无文件攻击防护效果更佳在脚本解释器内部监视脚本行为动作,不惧各类脚本层面的绕过技术,还可有效避开脚本解释器自身行为“噪音”干扰,针对无文件攻击的检测防护更精准有效。

冲量数据互联

冲量数据互联平台融合了隐私计算、区块链、云原生和人工智能等多种技术,通过创新技术、优化程序结构来保证企业数据在流通过程中“可用不可见”,当面对多个不同机构的联合协作需求时,也能满足对隐私信息保护的各项要求,为营销、风控、供应链等场景提供丰富的外部数据支撑,助力金融、政务、电信、互联网、医疗等行业的精细化运营。冲量数据互联平台已经通过信通院第十一批大数据产品能力评测“可信执行环境计算平台基础能力测试”,具备了私有化交付能力。在技术层面,也已经得到统信、麒麟等国产操作系统和兆芯、飞腾、海光等国内主流芯片厂商技术兼容性认证。在知识产权层面,冲量在线在隐私计算、区块链、人工智能算法、密钥、计算任务、数据集等相关技术领域拥有全面的知识产权。在合作层面,冲量在线已经与中国电信联合打造了国内首个能支持大规模数据量、支持端到端国产设备的数据流通基础设施,从而促进了电信内部数据的高效协作,在保护好数据所有权和数据安全的基础上,通过跨机构的数据联合分析,提供智能化的数据支撑。并在面对中国电信这种大体量客户群体的时候,能高效地满足数据跨域查询、多方联合建模、数据聚合分析,满足精准营销、风险控制等多种场景下对多样化数据的需求。

美创-数据库防水坝

数据库防水坝是一款满足用户数据库安全运维管理需求,集数据库准入、应用访问控制、数据库脱敏、运维审计等多种功能一体的产品。该产品满足数据库运维安全管理,符合运维安全内部控制和法规法令(等级保护、网络安全法、企业内控条例等)的要求,本产品在政府、金融、医疗、社保等行业广泛应用,保障用户的重要敏感资产信息不泄露。数据库防水坝系统主要解决当前复杂的运维环境,从源头上对运维人员和业务人员进行分离管控,采用多维度的安全认证方式如对业务系统的终端认证,sqlplus、Toad等常见运维工具进行识别认证,保证运维来源的可信、可控。美创数据库防水坝系统还对不同级别的DBA数据库权限进行分类,Schema级别的敏感数据分类,权限粒度细化到表格级别,对数据库的敏感信息进行分类从而保障用户数据资产的安全。核心功能:1.利用U盾和证书实现基于人员的数据库准入机制控制(支持硬key和软证书),并与其他多因素身份因子相结合,构成复杂的多维度身份验证方式,通过U盾证书精确识别到人。2.通过应用指纹认证,确保应用程序的正确性,防止应用程序被假冒或被恶意注入。3.精准访问控制,通过身份的精确识别,可对企业真实身份进行数据库访问控制。4.免密登录,通过后台配置数据库登录后,用户可通过安全客户端免密登录到数据库,防止密码泄漏。
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安恒云-AiLand数据安全岛平台

AiLAND数据安全岛平台是一个专注于保障数据安全流通,致力于解决数据共享的信任和隐私保护问题的数据开放和共享交换平台。综合应用安全计算沙箱,联邦学习,区块链,密文计算等多种前沿技术,配合关键行为数字验签和全业务流程追踪审计技术,实现共享数据的所有权和使用权分离,确保数据“可用不可见”,保障数据共享交换过程的可靠、可控和可溯。产品特点:1、平台安全安全的系统架构:采用分布式架构,设计包括操作域、隔离域和计算域等不同安全等级的域平台。域间用防火墙隔离,数据通过网闸单向流动。完善的安全防护体系:通过接入日志审计、流量分析、waf等系统,再由AiLPHA大数据智能安全平台做统一的安全运营,构建智能安全运营防护体系。2、计算安全安全计算沙箱:不同合约之间的任务空间完全隔离;沙箱内的计算任务和操作都留有详细审计记录,可实现操作监控和历史回放。联邦学习:通过在本地进行模型训练,然后仅将模型参数加密上传到数据交换区域,并与其他各方训练模型参数进行聚合,以达到原始数据不出本地,模型训练效果最佳的结果。密文计算:实现数据加密状态下的多方数据安全计算。3、传输安全采用端到端双向多重加密技术。用户可以在平台上自主注册公钥,数据上传下载时,平台按次分配用户公钥加密后的临时会话密钥。临时会话密钥用于加密上传或下载的数据集,单次有效,即用即毁。4、存储安全从数据上传到平台,经过运算处理,到最终结果下载,整个业务流程数据都是密文状态,用后即毁,最小化数据在平台上的明文暴露时间,最低限度的对数据做留存,确保数据使用生命周期内的高安全。5、审计安全操作签名:通过数字签名实现用户敏感操作的二次鉴权。审计上链:利用区块链公开透明和不可篡改性,防止审计日志丢失和被篡改。交易报告:数据合约交易最终以审计报告的形式对各参与方公开,保障数据共享过程的可信、可控和可监管。
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