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Radware:防止敏感数据泄露对企业的重要性

近年来,从Target到Equifax,再到Hudson’s Bay 公司的Saks和Lord & Taylor,数据泄露事件成为了各大媒体的头条新闻。但由数据泄露引发的诉讼仍呈现出不断增长的趋势。各种规模的数据泄露事件发生之后,国际律师事务所Bryan Cave对日益增长的法律诉讼趋势进行了分析。研究发现,仅2016年就有76起与数据泄露有关的集体诉讼: 1、34%的诉讼来自医疗行业 2、95%的人认为疏忽大意是最常见的法律理论 3、86%的人强调了敏感数据的泄露 Radware的研究也证实了这些观点。Radware的2018年消费者意见研究发现,55%的美国消费者表示,他们认为个人数据比汽车、手机、钱包等物理资产更重要。此外,Radware的最高管理层视角报告也指出,41%的高管表示,客户在遭受数据泄露后有采取法律行动。数据泄露的后果不仅仅是负面新闻,还包括对股价、客户获取成本、流动性,甚至是最高层高管离职等的持久影响。 敏感数据的类型因行业而异,攻击方法也各不相同。例如,金融和工商业必须保护姓名、联系信息、社保号、账号和其它金融信息。同样,医疗记录中包含相同的个人数据,除...

朱晔的互联网架构实践心得S1E3:相辅相成的存储五件套

朱晔的互联网架构实践心得S1E3:相辅相成的存储五件套 【下载本文PDF进行阅读】 这里所说的五件套是指关系型数据库、索引型数据库、时序型数据库、文档型数据库和缓存型数据库。 上图显示了一套读写服务搭配这五种类型数据库的例子: 1. 这里只是说明了我们可以这么来搭配这些类型的数据库,不是说我们所有的应用都需要用到这些类型的数据库。 2. 同步写服务负责第一时间把重要的数据落地和落缓存。 3. 异步写服务通过监听MQ来感知数据的变化,然后重新读取最新的数据来把数据写入其它次要数据源,比如文档性数据库和索引型数据库,需要的话可以在缓存中回写一个状态。 4. 由一个专门的数据查询服务来根据需求做数据路由,根据需求和性能因素,从不同的数据源读取数据。 5. 数据聚合服务根据需求从次要数据源进一步读取数据以时间维度进行聚合,聚合到时间序列数据库,供监控查询服务查询。 下面我们来具体说说这些存储系统。 关系型数据库 毫无疑问,强事务性的数据写入MySQL之类的关系型数据库是最可靠的,搭配SSD盘的使用,关系型数据库也很容易达到万级的QPS。对于超大数据量加上超大并发的应用来说,单表的数据量过千万...

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