道路数据安全  内容精选
  • 低延时直播RTL SDK隐私政策 - 音视频直播 LSS_视频直播解决方案_直播流量包

    我们会使用加密技术确保数据的保密性;我们会使用受信赖的保护机制防止数据遭到恶意攻击。 我们会对员工进行数据安全的意识培养和安全能力的培训和考核,加强员工对于保护个人信息重要性的认识。我们会对处理个人信息的员工进行身份认证及权限控制,并会与接触您个人信息的员工、合作伙伴签署保密协议,明确岗位职责及行为准则,确保只有授权人员才可访问个人信息。

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  • 企业版快速入门 - 容器镜像服务CCR | 百度智能云文档

    步骤四:配置网络访问控制 为保护容器镜像数据安全,企业版实例默认拒绝全部公网以及私有网络访问。访问实例前需要先配置网络访问控制。 配置私有网络访问控制(推荐) 建议通过私有网络访问方式推送、拉取容器镜像,可明显提升推送、拉取速度,并避免产生公网流量成本。同时,您可通过管理私有网络访问链路,指定可以访问您镜像数据的私有网络VPC,保障数据安全

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  • 产品优势 - 内容分发网络CDN | 百度智能云文档

    传输加密:采用TLS(传输层安全协议)加密HTTP协议内容,支持TLS版本自定义以享受更强的加密能力与兼容性。即使数据在传输过程中被截获,攻击者也无法轻易解密并获取信息,可有效确保数据安全传输。 身份认证:支持通过数字证书加密机制进行身份认证,支持双向认证,可有效防止假冒服务器的攻击。 源站资源防盗:支持防盗链功能,客户可通过配置 Referer 和 IP 的黑白名单来保护源站资源。

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  • 千帆杯-知识库/数据库常规赛开赛,瓜分万元奖金! 千帆社区

    数据安全与第三方权益:参与者应独立保证和承担比赛期间所涉及数据的合规及安全责任,并保证其活动不侵害任何第三方的合法权利和利益。参与者比赛期间所获得任何数据不得用于本次比赛之外的其他任何目的,不得向任何第三人提供或披露本次比赛数据及任何信息。参与者不得从事任何违反适用的法律、法规、规章或参赛协议的活动。 2.

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  • 千帆杯-知识库/数据库常规赛开赛,瓜分万元奖金! 千帆社区

    数据安全与第三方权益:参与者应独立保证和承担比赛期间所涉及数据的合规及安全责任,并保证其活动不侵害任何第三方的合法权利和利益。参与者比赛期间所获得任何数据不得用于本次比赛之外的其他任何目的,不得向任何第三人提供或披露本次比赛数据及任何信息。参与者不得从事任何违反适用的法律、法规、规章或参赛协议的活动。 2.

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  • 千帆杯-工作流组件常规赛(下期)开赛! 千帆社区

    数据安全与第三方权益:参与者应独立保证和承担比赛期间所涉及数据的合规及安全责任,并保证其活动不侵害任何第三方的合法权利和利益。参与者比赛期间所获得任何数据不得用于本次比赛之外的其他任何目的,不得向任何第三人提供或披露本次比赛数据及任何信息。参与者不得从事任何违反适用的法律、法规、规章或参赛协议的活动。 2.

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  • 【万元奖金】千帆杯-智能硬件AIoT创意赛(第一期)赛题详情 千帆社区

    数据安全与第三方权益:参与者应独立保证和承担比赛期间所涉及数据的合规及安全责任,并保证其活动不侵害任何第三方的合法权利和利益。参与者比赛期间所获得任何数据不得用于本次比赛之外的其他任何目的,不得向任何第三人提供或披露本次比赛数据及任何信息。参与者不得从事任何违反适用的法律、法规、规章或参赛协议的活动。 2.

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  • 【万元奖金】千帆杯-智能硬件AIoT创意赛(第一期)赛题详情 千帆社区

    数据安全与第三方权益:参与者应独立保证和承担比赛期间所涉及数据的合规及安全责任,并保证其活动不侵害任何第三方的合法权利和利益。参与者比赛期间所获得任何数据不得用于本次比赛之外的其他任何目的,不得向任何第三人提供或披露本次比赛数据及任何信息。参与者不得从事任何违反适用的法律、法规、规章或参赛协议的活动。 2.

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  • 基于大模型的应用开发方式介绍 千帆社区

    整体任务逻辑/队列、集成和调用AI端能力、返回AI端结果( C++/JAVA/PHP/GO/C#/Python... ) 所需能力: 深度学习算法原理、跨模态数据处理、模型训练、模型部署/弹性部署 ; 前后端开发和工程落地 优势: 可根据下游任务数据做定制化程度较高的产品/服务 局限性: 超大规模模型finetune消耗资源较大(训练和推理部署);数据处理工程量较大,数据安全性有考验。

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  • 基于大模型的应用开发方式介绍 千帆社区

    整体任务逻辑/队列、集成和调用AI端能力、返回AI端结果( C++/JAVA/PHP/GO/C#/Python... ) 所需能力: 深度学习算法原理、跨模态数据处理、模型训练、模型部署/弹性部署 ; 前后端开发和工程落地 优势: 可根据下游任务数据做定制化程度较高的产品/服务 局限性: 超大规模模型finetune消耗资源较大(训练和推理部署);数据处理工程量较大,数据安全性有考验。

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