相同之处：1.       数据存储需求量大：无论是传统业务场景还是大模型场景，都需要大规模存储数据，以满足业务需求。2.      数据安全性要求高：对于任何业务场景，数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型也不例外，需要确保数据的安全性。3.      数据质...

在处理大规模金融数据时，减少数据泄露和滥用的风险至关重要。以下是一些最佳实践和技术措施：1.       数据分类和标记：对数据进行分类和标记，明确哪些数据是敏感的、需要受到特殊保护。对不同类别的数据采取不同的安全措施，例如对个人身份信息（PII）进行加密或匿名化处理。...

在长尾场景下，数据清洗是至关重要的。以下是清洗长尾数据的方法、措施和注意点：异常值处理：长尾数据中常见异常值，可利用统计学方法处理异常值，确保数据准确性。缺失值处理：长尾数据可能存在较多缺失值，需采用适当方法填充或处理，如均值填充、插值法等，以保证数据完整性。特征选择...

大概可以采取以下技术手段：1、威胁检测和预防：使用最新的防病毒软件，并确保其病毒定义文件得到及时更新。这些工具可以检测和阻止已知的勒索病毒变种。另外使用威胁情报服务和行为分析工具来监测网络和系统中的异常活动，及时发现并应对潜在的威胁。2、访问控制和权限管理：采用...

因为最近接触了一些产品的防勒索思路。就是在存储层面。通过存储层面的数据强制保留时间，防篡改等手段实现数据存储的安全保障。但我觉得这个和传统的终端，服务端的安全防护并不矛盾。综合资金，技术以及业务现状。可以多方面的方案共同配合实现多点防护。毕竟数据是企业的生...

对于安全防护来说。防入侵也好。防勒索也好。我都觉得不是单一技术来解决的。在技术和经济条件允许的情况下。尽可能的布置多道防线。多套防护方案。从前期预警。到中期防护，在到后期的应急预案都应该有响应的方案。存储层面作为pasc系统中重要的缓解。当然也不能马虎。通...

备份是我推荐的防勒索的首选，毕竟这是保命的东西。第二个就是终端防病毒。相比来说价格便宜。能够过滤掉大部分潜在的安全风险。算的上是一种性价比很高的投入。其次是有效的网络隔离。这个对企业来说也是不需要太多资金投入的。合理的规划可以起到很好的安全防护作用。...