静态数据安全措施  内容精选
  • 智能数据安全网关DPG

    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

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  • 数据安全管理平台

    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。

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静态数据安全措施  更多内容
  • 百度数据安全解决方案

    数据库专属防护 通过数据库静态脱敏、动态脱敏、数据库访问审计、图数据库安全存储技术,数据库加密技术,打造更简单、自然的数据建模能力、更快的关联关系查询、更大规模的关联关系数据存储、更友好的关联关系查询语言,保证大规模数据安全存储及关联查询。

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  • 人体分析私有化部署包_本地部署_保障数据安全-百度AI开放平台

    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。

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  • 数据安全流通与隐私计算

    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。

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  • 数据保险箱

    密码算法安全合规 数据保险箱采用的密码算法严格按照国密标准设计研发,符合网络安全法、密码法、等保2.0、GB/T39786-2021等相关法规政策要求,顺利通过密码安全性评估(密评),确保密码技术的合规与安全。 高可信安全级别 具备极高的安全级别,能够满足涉密场景下的安全需求。通过采用多重安全防护措施和先进的技术手段,确保数据在传输、存储和使用过程中的安全性和完整性,为涉密数据的保护提供可靠保障。

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  • 数据智能合规平台

    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。

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  • 代码扫描平台iScan

    代码扫描 iScan 代码扫描iScan是百度自主研发的静态代码扫描工具,支持多种主流语言。iScan提供增量代码扫描功能,BCA-系列百度自建扫描规则,同时兼容sonar, findbugs等多种开源扫描规则。

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  • 代码审计_数据库安全审计_代码分析_网站安全众测服务

    代码审计服务 代码审计服务可以帮助企业客户检查源代码中的缺陷和错误信息、发现逻辑错误,分析并找到这些问题引发的安全隐患,以代码审计报告的形式提供代码修订措施和建议。

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  • 点石隐私计算_多放安全计算_联邦学习

    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。

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