DLL注入行为的术与道

内网协议分析攻击类型

DLL注入的环境构建

极客之命令注入实操第二篇

物联网设备的安全隐患

物联网攻击威胁着个人的隐私安全

Windows内网常用协议分析

DOS命令注入实操

内网协议信息收集

物联网安全问题主要涉及的有：数据安全、隐私、复制、RFID系统的威胁。

香橙派 瑞芯微 RK3588 上手自记

本人博客 自转多平台发布

物联网主要有两种感染途径：暴力破解弱密码和利用网络服务中的漏洞。

建筑工地的工人安全是许多建筑行业日益关注的问题。佩戴安全帽可以减少建筑工地工人的伤害，但由于各种原因，安全帽并不总是正确佩戴。因此，基于计算机视觉的自动安全帽检测系统极为重要。许多研究人员已经开发了基于机器和深度学习的头盔检测系统，但很少有人专注于建筑工地的头盔检测。

如果没有纹理，我们的电影和电视看起来会大不相同。我们会被毫无灵感的世界、平淡的背景和在视觉上无法提供给我们的角色所困扰。然而，正是这种数字和物理的同化赋予了定格动画电影独特的动画风格。这些不同的纹理增强了故事的世界;艺术家可以在布景和节目主题上更具创意，并进一步让观众沉浸在叙事中。

产品外包

导致本次德国能源危机的诱因是俄乌战争，由于德国私立医院的配置、能源系统比公立的更高效，受到的影响相对比较小。故在面对不可抗力因素影响时，只能提前增强自身的抗风险能力，才能降低受影响程度。从古至今，中华民族一直都是一个忧患意识很强的民族，修运河、建长城、粮食储备、五年计划，都彰显了中华民族常怀远虑、居安思危的忧患意识。医疗是民生之需，只有加强医院能源体系的抗风险能力，才能做到有备无患。

在Flink CDC中处理分区表

JAR文件可能已经损坏或无法正确打开

你的webshell登录后出现的问题可能有多种可能的原因

近年来，全球电商消费渗透率持续提升，线上消费市场总体不断扩大，国际贸易数字化加速转型。以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局加快构建，跨境电商在高质量共建“一带一路”倡议下快速崛起。深圳处于国内国际双循环交汇的重要位置，正积极争当构建新发展格局的“冲锋舟”和建设贸易强国的“排头兵”。 在传统贸易下滑及全球经济增长乏力的大背景下，跨境电商进出口规模5年增长近10倍，年增长率超过30%。跨境电商综试区扩展到165个，覆盖全国30个省市区，持续显现出稳中提质的领先发展态势。

海外服务器也称境外服务器。主要是指除中国大陆以外的其他国家和地区的服务器，海外服务器 其实是一个统称，包括了全球各地的服务器 例如：日本服务器，韩国服务器、美国服务器、德国服务器。

产品经理进阶

阿里云数字大屏是一个数据可视化展示平台

Visual Studio Code中按下CTRL + 右方向键

需求实现

账号全生命周期管理、独特的安全中心、第三方领用

近日，工信部通报了22款APP、SDK存在侵害用户权益行为。通报超半数的原因违反了《个保法》最小化收集的原则，包括超范围收集个人信息，APP强制、频繁、过度索取权限。

数字水印是一种在数字媒体中嵌入隐藏信息的技术，它可以用来保护版权、验证数据的完整性、追踪来源以及进行数字内容认证等，数字水印可以被应用于各种数字媒体，如图像、音频、视频和文档等。从可见性维度区分数字水印可分为明水印和暗水印， 从保护能力和鲁棒性维度进行区分，可以分为强水印和脆弱水印技术。 本文将讲述强水印、脆弱水印的技术特点和应用场景。

本文对EDPB发布的关于通过视频设备处理个人数据的指南《Guidelines 03/2019 on processing of personal data through video devices（Version 2.0）》（下称“03/2019号指南”）的要求进行提炼总结，为数据控制者和处理者提供指导，以确保他们在视频监控处理中遵守适用的数据保护法律和规定，并保护数据主体的权利和隐私。

SAF LOGITICS是一家空运公司，其母公司位于中国。2023年9月18号，CNIL（法国国家信息和自由委员会）对SAF LOGISTICS公司处以20万欧元的罚款，原因是该公司过度收集员工的隐私数据。

数据脱敏（Data Masking），又称数据混淆、数据漂白、数据去隐私化。用虚假的数据掩饰真实数据，以达到防止数据泄漏的目的。

数据是智能网联汽车飞速发展的核心要素，所需的数据类型不仅依赖于车外环境数据的采集分析，也涉及车辆行驶数据与驾驶舱数据的收集。根据《中华人民共和国个人信息保护法》的相关要求，无论个人信息处理的目的和法律基础是什么，都需要提前告知个人主体，履行告知义务。

在《数据分类分级-结构化数据识别与分类的算法实践》这篇文章中讲到了结构化数据识别与分类的算法实践，那么这些算法能力如何以标准产品的方式落地，并帮助客户解决在数据分类分级过程中遇到的各种问题呢？本文将站在工程的视角，结合我们的思考和经验，从整体的大框架上介绍用九智汇数据分类分级产品敏感数据识别技术方案和能力，希望对大家有所帮助，想了解细节的，欢迎通过公众号联系进行线下沟通。

随着科技的飞速发展，伴随着汽车行业的数字化转型，智能网联已经成为了当前汽车发展的重要趋势。新时代的智能网联车辆不仅具备了传统汽车的功能，还配备了各种传感器、通信设备和计算能力，使它们能够实现自动驾驶、实时交通信息获取、远程诊断等功能。然而，随着智能网联汽车的普及以及智能化程度的提高，用户的隐私问题也逐渐凸显，引起广泛关注。那么，就让我们一起讨论一下智能网联汽车隐私保护的问题：

本文分享了用九智汇数据分类分级产品开发过程中，对数据识别和数据分类中涉及的算法进行抽象、融合，以形成标准化产品所做的努力和积累的经验。当然，算法只是分类分级产品的一小部分，整个产品设计，工程实现，也是支撑标准化产品的关键，但是限于作者水平有限，本文只讨论算法相关的话题，欢迎大家关注公众号以了解更多信息。

本文对EDPB发布的个人数据泄漏通知指南《Guidelines 9/2022 On Personal Data Breach Notification Under GDPR (Version 2.0) 》（下称“《9/2022号指南》”）的要求进行提炼，旨在为需要满足GDPR的出海企业提供参考。

随着移动互联网的高速发展及监管部门针对移动互联网应用程序（以下简称“App”）隐私合规监管趋严，特别是在个人信息保护法的实施下。本文将深入探讨App隐私合规评估的要点和难点，提供详细的信息，并提供一套轻量级和自动化的App隐私合规治理方案，降低App业务被通报和下架等合规风险，以保障企业App业务正常运营。

数据分类分级是开展数据全生命周期管理的基础，企业做好数据分类分级才能更好地去落实合规义务以及进行数据安全管控。今天，我们从数据分类分级落地实践的角度，来阐述企业在开展数据分类分级过程中的难点以及如何“破局”。

随着新能源汽车市场占比的不断提升，全球汽车产业的转型升级已成为时代趋势，“数字化、智能化、网联化”成为汽车产业主要方向。随着人工智能技术的快速发展，新能源汽车、无人驾驶技术、车联网技术的不断升级与应用，汽车已从传统的运输工具，变成了新的数据处理节点。除了汽车自身信息、车主信息、座舱内数据外，汽车所搭载的各类设备还会采集海量的车外个人信息与测绘信息等重要数据，这些重要数据可以与其他智能终端进行数据交互，使汽车从传统的信息孤岛转变成为数据网络的重要节点。

仅仅进行数据分类分级以满足监管相对应的要求是远远不够的，数据分类分级工作是合规的起点而不是终点，今天我们就继续探讨数据分类分级如何在隐私管理与保护中发挥作用，以实现数据合规建设工作中更多的应用与价值。

本文将介绍我们在证件、票据类敏感图片识别中的一些洞察，以及对上述问题的原创性的解决方案，以帮助企业合法合规、低成本的解决敏感图片识别的难题。在本文第二部分，我们将回顾一些相关的机器视觉(CV)技术。第三部分我们将介绍我们的做法以及达到的效果。

接上，自从《个人信息保护法》颁布以来，对于金融/汽车/新零售等处理大量个人敏感信息的企业来讲，个人数据使用在企业内部变成一个“谈虎色变”的问题，有合规意识的业务开始拉上合规、法务、安全团队开启评估审批，但在很多没有PbD（Privacy by Design）机制的企业来讲，遇到这类问题的合规/法务同学往往会很头疼，“合法性事由”的适用性在不断压缩，告知同意/PIA/第三方管理/DSAR犹如一道道天堑，如果整改那么业务要延迟甚至推倒重来，如果不整改业务要带隐私合规风险上线，变成了鱼和熊掌不可兼得的问题。今天这篇文章我们来谈谈个人数据使用环节的合规问题。

2016年6月，通用数据保护条（GDPR）正式发布，其长臂管辖权对全球企业在隐私合规领域产生了深远的影响，在GDPR 5周年之际，截止2023年3月1日，GDPR累计罚款27.7亿欧元（Numbers and Figures | GDPR Enforcement Tracker Report 2022/2023 (cms.law)）。

2023年8月3日，国家互联网信息办公室（国家网信办）发布了《个人信息保护合规审计管理办法》（征求意见稿）下称（“《管理办法》”），并同时发布了《个人信息保护合规审计参考要点》（下称“《参考要点》”），拟对《个保法》五十四条、六十四条的进一步落地提供更为详细的指导措施。

本文对EDPB发布的数据主体权利-访问权指南《Guidelines 01/2022 on data subject rights - Right of access（Version 2.0）》（下称“01/22号指南”）的要求进行提炼，旨在为需要满足GDPR的出海企业提供参考。

在上篇中（隐私工程实践路径系列：PIA篇（上）），我们重点讨论了PIA的定义及发展历程，以及企业在面对PIA工作中的重点及难点，本篇接下来的内容中，我们将以隐私保护专家在企业内最常面临的实际情况为例，介绍如何使用技术化手段一一化解。