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威瑞森发布2019年《数据泄露调查报告》

数据泄露安全牛 2019-05-10

2019 DBIR 凸显出经济利益驱动的网络攻击正在全面增长，已经超越了出于网络间谍目的的攻击。

大数据丑闻频发，人工智能怎么避开侵犯用户隐私的坑？

个人隐私隐私护卫队 2019-05-09

与往年相比，本届Google I/O大会似乎没有特别让人惊艳的亮点，但几处与人工智能相关的进展，还是体现了谷歌作为大公司对于隐私问题的思考与责任感。

外交基金会报告：2019年数字政策预测

数字化转型信息安全与通信保密杂志社 2019-05-07

2019年，数字的现实政治趋势将加剧，基于中国和美国的全球“数字 G2”格局正在形成，亦有一系列发展趋势正在逐步成型。

暗访上班打卡作弊产业链：指纹、静脉、人脸都能破解

互联网跳海大院 2019-05-05

你要找点啥，某宝总是可以适时为你排忧解难。

工控十大网络攻击武器分析报告

工业互联网 ADLab 2019-04-30

本文对2000年后的工控网络攻击事件进行深入探讨，并对其中10个重要的攻击武器进行一次总结归纳，分析其攻击背景、目标、手法以及技术特性。

威胁情报的现在与未来：赋能、深入、全面应用

安全运营安全威胁情报 2019-04-25

SANS的调查数据显示，已经有80%的组织认为自己从威胁情报中获益。国内比较常见的用法是威胁情报+网络流量检测、威胁情报+态势感知、威胁情报+SOC等。

美国《赛博安全展望2025》报告浅析

专家观察信息安全与通信保密杂志社 2019-04-16

本文从报告的结构、立意、观点等方面进行了简要分析。

你认为手机刷脸支付有多安全？我们测出准确率不足七成

金融保险机器之能 2019-04-15

作者使用多款机型在微信和支付宝下的「刷脸支付」闭眼状态测试，结果大跌眼镜，针对支付宝「刷脸支付」的闭眼状态识别率竟然不到70%。

物联网场景下的蓝牙安全分析

物联网工业互联网安全应急响应中心 2019-04-10

本文首先简述了蓝牙技术和蓝牙产业，接着分析了蓝牙安全机制和现状，通过针对公开的和原创的蓝牙漏洞分析，阐述了蓝牙技术所面临的安全威胁，最后给出了一个具体的蓝牙攻击...

活动Web页面人机识别验证的探索与实践

安全建设美团技术团队 2019-03-07

本文主要以移动端 Web 页面为基础来讲述如何提升安全性。

云安全落地、数据安全兴起：RSA 2019中国军团概览

安全会议安全牛 2019-03-07

为让RSA大会的信息安全关注者了解现场展会情况，安全牛特别采集并汇总了国内参展企业亮点及业内大咖分享。

盘冠员：人工智能发展应用中的安全风险及应对策略

人工智能《中国国情国力》杂志 2019-03-03

人工智能的安全风险取决于技术发展及其安全可控的程度，短期风险可以预见，长期风险受制于现有认知能力难以预测和判断。

黄澄清：见证改革开放四十周年，甘做中国互联网铺路石

专家观察互联网天地杂志 2019-03-01

黄澄清先生现任中国互联网协会副理事长、工信部科技委常委、中国证监会科技监管专家咨询委员会委员、IPv6百人汇执委会主任。

有人买了34.6万人的隐私办展览，他为什么这么做？

个人隐私南方都市报 2018-04-10

近日，有一名叫邓玉峰的青年艺术家尝试用一个实验，来呼吁保护个人隐私。这个实验可以说很大胆，甚至存在不小的法律风险。

上海银行副行长：数字化是银行转型发展的关键路径

金融保险中国金融电脑 2019-04-19

银行只有以数字化思维，利用金融科技赋能，才能满足客户的变化，通过提高服务效率，扩展地域、产品、风控、运营等方面的能力边界，才能够拓展生存空间与市场份额，增加新的...

美国国防部数字工程战略解读

军队军工空天防务观察 2019-04-10

2018年7月5日，美国国防部正式对外发布“国防部数字工程战略”，笔者将结合美军历史项目进行简要分析。

软件自主，任重道远

国家安全网络安全新视野 2019-04-03

基础软件的核心技术很难被复制。即使把源代码拿出来另立门户，也会因为离开庞大的团队文化圈子而迅速凋零--没有这群人，就干不了这档子事。

张敏教授：我国大数据交易的立法思考

专家观察贵阳大数据交易所 2019-02-28

本文在分析现实中我国大数据交易的两种典型交易模式及其法律关系的基础上，提出应以大数据交易主体、客体、数据质量及大数据交易监管为主要内容构建我国大数据交易法律制度...

北京金融局局长霍学文九问区块链：不要幻想ICO合法化

金融保险中国金融博物馆 2018-04-07

区块链如果不摆脱发币困境，它永远找不到合法落地的机制。

关于AI，你的安全供应商说实话了吗？

人工智能安全牛 2018-03-13

声称自家产品运用了人工智能或机器学习的某些供应商，其实还是用着老一套基于规则的检测引擎。怎么分辨他们有没有说真话呢？