数据保险箱 基于“数据可见不可用,数据主权可控”的原则,针对异构多云环境下,拥有敏感数据、重要数据、AI模型等高价值数据资产的企事业单位客户,进行高价值数据资产安全防护的一体化安全管理系统。
智能数据安全网关 智能数据安全网关是针对企业内部应用系统数据安全场景下推出的一款安全产品,将企业业务应用系统中的人、数据和风险进行链接,能够全面梳理API资产并对敏感数据分类分级,在收敛访问权限控制的同时实时监控敏感数据访问行为,支持通过敏感数据脱敏,web、文件、图片水印以及禁止数据批量下载等能力,防止敏感数据泄露,保障应用侧数据安全。
数据安全管理平台 以数据资产“看得见”、“理得清”、“管的住”为目标 ,结合百度内部实践,构建企业级数据安全管理与合规解决方案,结合百度文心大模型能力,探索数据管理和安全治理在AI时代的新实践、新范式。
数据安全解决方案 随着《数据安全法》、《个人信息保护法》出台,数据安全成为企业安全架构中的重要模块,百度以大模型为驱动,结合自身多年积累和大量云上客户的典型实践,沉淀了全生命周期数据安全解决方案,帮助企业提升风险防护能力,实现敏感数据及核心数据可视可控。
数据安全流通与隐私计算 基于多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等技术能力,有效保障数据安全和用户隐私,支持多方数据安全共享、开放、融合及建模计算, 赋能政务、金融、营销、医疗等行业客户,满足多场景的业务需求、解决数据融合应用困境。
同时,可针对人群过密场所进行预警导流或限流处理,降低安全隐患。 合作案例 特色优势 数据私密安全 人体私有化模型可部署本地服务器,数据的存储及处理均在企业内网进行,无需上传至第三方,保障企业核心生产数据的私密性及安全性。 毫秒级响应 人体私有化模型支持千万级底库的管理及检索,可实现毫秒级响应及识别。能够在高并发情况下,实现高吞吐低时延,保证业务正常运转。
应用场景 数据安全风险评估 个人信息保护审计 信息安全资质认证 风险监测、生成报告 基于算法模型主动识别数据资产并进行智能化数据分类分级,快速识别敏感数据,深入数据流通、出境等重要场景检测潜在风险点,并结合最新的行业标准和最佳实践智能生成数据安全管理和技术防护措施建议,推动企业逐步优化数据安全管理体系。
产品矩阵 百度点石联邦学习 采用分布式架构,基于MPC、FL、DP等技术,为数据联合分析、联合计算、联合建模全流程提供数据安全及隐私保护能力。 百度点石机密计算 基于可信硬件构建的通用安全计算平台,提供高性能数据流通服务和隐私计算服务。 百度点石数据安全沙箱 安全可控的数据安全共享平台,协助政府及机构解决数据开放过程中数据安全问题和隐私保护问题。
专家模式 提供了隐私政策、个人信息收集类型、第三方SDK、产品隐私设计完整度、权限使用行为、数据安全等多重维度的合规性检测能力,以及在不同运行环境下自动化识别产生的违规隐私行为,是判断App隐私合规的重要依据。并基于VPNService技术的应用流量监控方案,自动分析出App在网络数据传输过程中是否上传了个人敏感信息,并实现定位到具体的服务。
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