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WEB安全防护相关响应头 (上)

WEB 安全防护是个庞大的话题,有各种不同角度的探讨和实践。即使只讨论防护的对象,也有诸多不同的方向,包括但不限于:WEB 服务器、数据库、业务逻辑、敏感数据等等。除了这些我们惯常关注的方面,WEB 安全还有一个重要的元素——网站的使用者。 他们通常是完全没有 IT 知识的普通用户,网站方可以做点什么,以增加对这些普通用户的保护呢?以前较被忽略的步骤是:正确设置页面的响应头 (Response Headers) 。这类加入安全相关响应头的做法,往往是为了保护客户端/使用者的安全,减少使用者落入 WEB 陷阱的可能。 这里我们介绍一些较为常用的,和安全相关的响应头。当然,WEB 应用应该根据自己的实际情况部署和设置,并非盲目地一股脑地全部招呼上。   一、X-Frame-Options -- 打破框框  从 2008 年开始,研发人员发现一种利用视觉误导,引诱使用者行为的可能,这种做法后来被命名为点击劫持 (Click Jacking) 。 劫持的通常做法是,在自己的页面里通过框架(iframe)的形式,包含一个不属于它本站的页面。下面的示例代码里包含的就是 【163 邮箱】的设置页。而...

联邦计算在百度观星盘的实践

导读:本文简短综述联邦计算领域的核心技术点,随着联邦计算在产业界的应用及普及,保护数据隐私与解决数据孤岛,二者可以兼得,为数字广告营销等领域提供了一个全新思路。 全文4761字,预计阅读时间12分钟。 一、导语 众所周知,数据是AI技术的燃料,更多高质量的数据意味着可以训练出更好性能的业务模型。随着IT移动化步伐地迈进,互联网数据被割裂为一个个孤岛,制约AI发展的一个瓶颈是保护用户数据隐私和打破不同主体之间数据孤岛的问题。随着移动设备性能的强化,4G/5G的兴起普及,在移动终端上进行模型训练变得可行。2016年,Google团队发布了一篇论文:Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data。自此,产业界联邦学习(「Federal Learning」,Google中文命名为联盟学习,国内习惯称为联邦学习)的大幕开启。 △图片来源:《Federated Learning: Collaborative Machine Learning withoutCentralized Training D...

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