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    vpnMentor報告顯示6300萬美國用戶的信息遭泄露

    Simon2021-08-06 08:12:00

    據報道,網絡犯罪分子沒有找到這個數據庫,因為如果他們找到了,這將是網絡犯罪活動的金礦,包括但不限于身份信息盜竊、金融欺詐,甚至美國機構和企業的大規模網絡釣魚。

    vpnMentor在4月16日注意到這起數據泄漏事件,并在四天后通知OneMoreLead。由于他們未能保證這個數據庫的安全,至少有6300萬人可能被詐騙,他們的身份信息被盜,甚至更糟。

    據vpnMentor的研究團隊稱:“在這個案例中,vpnMentor的網絡安全團隊在一個常規研究項目中發現了這個數據庫。我們很快確定OneMoreLead是該數據庫的所有者。然而,數據的來源,或者它是如何落入OneMoreLeads手中的,仍然是未知數。”

    該信息的來源尚不清楚

    這些信息的來源尚不清楚。不過研究人員指出,如果要收集1.26億美國公民的數據,OneMoreLead公司必須在該公司啟動之前很久開始收集數據。無論他們是如何掌握這些數據的,該公司都要對因未能保護這些記錄而造成的任何損失負責。

    由于這次數據泄露的嚴重性、范圍和奇怪的情況,OneMoreLead有可能不得不解決對其能力和聲譽的擔憂。潛在客戶可能不愿意與新公司合作,因為他們處理數據的方式,以及在公司網站還未運行時就將數百萬人暴露在欺詐行為和網絡攻擊中。

    此外,該公司可能因此而受到法律訴訟。受數據泄露影響的大多數人都是加利福尼亞的居民,這意味著他們受到該州數據隱私法—《加利福尼亞州消費者隱私法案(CCPA)》的保護。

    數據與信息隱私泄露
    本作品采用《CC 協議》,轉載必須注明作者和本文鏈接
    今天所講的話題,是從技術的角度探討網絡安全如何從時序大數據實時智能處理技術上的應用。時序數據 我們先來看一下,數據是怎么來的?原來人類社會是二元的,即人類社會和物理空間,因為有了互聯網、移動互聯網、物聯網,隨時隨地產生了很多的數據,這些數據放在信息空間里,就帶來了很多問題,包括網絡空間的安全問題。
    當前,以數字經濟為代表的新經濟成為經濟增長新引擎,數據作為核心生產要素成為了基礎戰略資源,數據安全的基礎保障作用也日益凸顯。伴隨而來的數據安全風險與日俱增,數據泄露數據濫用等安全事件頻發,為個人隱私、企業商業秘密、國家重要數據等帶來了嚴重的安全隱患。近年來,國家對數據安全個人信息保護進行了前瞻性戰略部署,開展了系統性的頂層設計。《中華人民共和國數據安全法》于2021年9月1日正式施行,《中華人
    數據安全探索者之路
    2021-07-04 15:02:02
    數據是新時代的生產要素;保護數據原生價值,實現數據的所有權保護、交換管理;完善數據在收集、使用、存儲等階段的全生命周期安全;研究分析復雜物理數據交互場景中的數據安全攻防機理;在保護數據所有權的前提下實現高價值數據的安全交易;安全技術標準的推廣法律法規的完善。
    數據作為重要生產要素,是數字經濟深入發展的核心引擎。近年來,數據生成量爆發式增長,且應用領域眾多,造成安全風險敞口同步激增,如特斯拉100GB數據泄露、英國近10年選民數據曝光等數據安全泄露事件,引發對數據安全的高度關注。
    2022年1月,國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃》(以下簡稱“規劃”),明確了“十四五”時期推動數字經濟健康發展的指導思想、基本原則、發展目標、重點任務和保障措施。規劃指出,數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態,是以數據資源為關鍵要素,以現代信息網絡為主要載體,以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力,促進公平效率更加統一的新經濟形態。
    大數據安全研究
    2021-09-26 08:14:19
    隨著人工智能、云計算、移動互聯網和物聯網等技術的融合發展,傳統的基于邊界安全域和基于已知特征庫的網絡安全防護方式已經無法有效應對大數據環境下新的安全威脅。
    一直關注數據安全,公號君決定新開一個系列的研究筆記,關注數據要素治理。此前,本公號發表過的關于數據要素治理的相關文章包括: 《非個人數據在歐盟境內自由流動框架條例》全文中文翻譯(DPO沙龍出品) 簡析歐盟《數字市場法》關于數據方面的規定 數據流通障礙初探——以四個場景為例 對“數據共享合法化”的分析思考系列之一:以《關于歐洲企業間數據共享的研究》為起點 對“數據共享合法化”的分析思考 系列之
    智能時代,大數據技術在教育領域的應用不斷深入,應用場景范圍加速擴展,為教育決策提供了科學依據,為教學改革創新、教育高質量發展提供了強大動力,但教育數據采集、存儲、分析、共享等環節面臨的隱私安全等風險也不容忽視,教育數據安全事件時有發生。
    數據分類分級,是開展數據安全治理的起始點。目前,在我國網絡安全和數據安全相關的法律法規中,數據分類分級的要求多有體現,但基本上這些分類分級的思路和方案均站在組織內部的視角,目的是提升組織的數據安全管理能力和水平。本文將之稱為“自下而上”的數據分類分級。而《數據安全法》創造性地提出了“自上而下”的數據分類分級路徑,其第21條規定“國家建立數據分類分級保護制度”,其重要意義可以《網絡安全法》第21
    EDR不僅僅通過“特征”進行“預防”,更依靠“行為”進行“檢測”,并且進行“響應”。還原整個攻擊的流程,描繪出攻擊事件的全貌——在當下愈演愈烈的APT攻擊中,尤為重要。
    Simon
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