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为何云计算巨头都在布局机密计算?

众所周知,数据安全的三大支柱分别是:保护静态数据、传输中数据和使用中数据。其中,静态加密和传输中的数据加密,大家都很熟悉。 但是随着企业业务上云,面临的最大挑战之一,就是如何保护使用中的数据,即在保持敏感数据的同时,还能保持数据的私有状态。 之所以保护使用中的数据特别困难,原因在于应用程序需要明文数据(未经加密或其他方式保护的数据)才能进行计算,这意味着恶意软件可以转存内存中的内容以窃取信息。如果数据在内存中被泄露,服务器硬盘上的数据加密就变得不再重要。 正因如此,机密计算(Confidential Computing)的概念诞生了。2019年,机密计算首次被Gartner列入《2019年云安全技术成熟度曲线报告》。2020年,机密计算仍是Gartner云安全成熟度曲线上的33中技术之一。 机密计算的应用场景 机密计算的原理在于,使用基于硬件的技术将数据、特定功能或整个应用程序与操作系统、虚拟机管理程序或虚拟机管理器以及其他特权进程隔离开来。数据存储在可信执行环境(TEE)中,即使借助调试器,也无法从外部查看数据或对数据执行的操作。TEE确保只有授权的代码才能访问数据。如果代码被更改或...

大数据的定义以及对时代的影响

最近几年大数据也已经被大多数人所熟知,人们用它来定义当今信息量爆炸的时代,而世界各个主流媒体也纷纷出专栏来介绍它的产生背景。与此同时国内的互联网、新闻媒体等都写了投资推荐报告,这也标志着大数据时代的来临。 二十一世纪是个数据信息爆炸性增长的时代,移动网络、社交网络、电子商务的出现也拓展了互联网的应用范围。它给我们日常生活带来方便的同时,也将我们的日常轨迹也暴露了出来,而我们也不得不被迫接受这个事实,每一个人在大数据时代下都是透明的。 各种数据在不断变大的膨胀变大,给企业个人带来便利的同时也存在一定的安全隐患。随着时间的推移,无论是个人还是企业都意识到数据的重要性,大数据时代的到来也对类对数据信息的驾驭能力提出了新的挑战和要求,也为人类获得更深刻、全面的洞察力提供了全所未有的空间和潜力。数据已经在不知不觉当中参与到各行各业中,决策也将会越来越依靠数据分析做出,而不是依靠个人直觉跟经验。 1、大数据的定义 大数据指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模非常大对于传输速度的要求也非常高,或者其数据结构原本就不适合传统数据库。为了获取大数据中的价值,我们必须选择另外一种方式来处理它...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。