資料外洩案例的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

資料外洩案例的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦黃秀鳳寫的 個人資料保護法遵科技系列:個資檔案與資料庫個資管理電腦稽核實例上機演練(兩冊附CD) 和이승환的 元宇宙:全面即懂metaverse的第一本書都 可以從中找到所需的評價。

另外網站網購品牌如何避免消費者個資外洩?刑事警察局165 X 91APP ...也說明:根據知名科技媒體iThome 最新公布《2021年企業資安大調查》指出,駭客、勒索軟體導致資料外流、資安漏洞是10 大資安風險前3 名。

這兩本書分別來自傑克商業自動化股份有限公司 和三采所出版 。

國立中央大學 土木工程學系 蔣偉寧所指導 徐昊宇的 結合FAIR與NIST資安框架分析資安風險:以醫療產業為例 (2020),提出資料外洩案例關鍵因素是什麼,來自於資安風險、資安保險、保費計算、資料外洩、FAIR、NIST。

而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系 陳奕明所指導 張瑋倫的 基於Bloom Filter之雲端環境下使用者匿名機制查詢研究 (2016),提出因為有 隱私保護、布隆過濾器、增量變數、布穀鳥過濾器、誤報的重點而找出了 資料外洩案例的解答。

最後網站數位時代個資外洩事故之通知機制研究 - 立法院則補充:個資意外或被無權限者取得或揭露之情形;2.可得性外洩(Availability Breach):指個人資料意外. 或被無權限者毀損或滅失,使資料無法被取得之情形;3.完整性外洩(Integrity ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了資料外洩案例,大家也想知道這些:

個人資料保護法遵科技系列:個資檔案與資料庫個資管理電腦稽核實例上機演練(兩冊附CD)

為了解決資料外洩案例的問題,作者黃秀鳳 這樣論述:

史上裁罰最嚴資料保護令GDPR來襲!你還在用傳統的方式進行查核嗎?     史上裁罰最嚴資料保護令GDPR來襲!個資外洩事件頻傳,你還在用傳統的方式進行查核嗎?本教材可有效協助您學習與體驗最新法遵科技(Regtech)之應用,透過電腦稽核輔助工具(CAATs) 實務演練,善盡遵循查核與管理責任!。     個資法遵循查核主要可分為個資檔案管理查核、資料庫個資管理查核與電子郵件個資管理查核三大重點,本教材以個資檔案管理查核與資料庫個資管理電腦稽核為實例演練重點,並以全球第一品牌ACL資料分析與電腦稽核軟體進行實例操作說明,為ICAEA國際電腦稽核教育協會認證教材,由具備國際專業的電腦稽核實務

顧問群精心編撰,深入淺出,與一般純談理論與概念的教材不同,歡迎會計師、內部稽核、資訊安全、法令遵循、風險管控等相關人員共同參與學習。

結合FAIR與NIST資安框架分析資安風險:以醫療產業為例

為了解決資料外洩案例的問題,作者徐昊宇 這樣論述:

隨著網路的蓬勃發展,各國之資安風險逐年上升,因此保險產業也積極在資安領域發展保險市場,但台灣之保險產業至今於該領域發展仍有限,原因在於對資安風險之歸類與衡量了解不足。事實上即便在資安保險起步較早的美國,保險業者也並未對於自身之風險評估模型抱持足夠信心,台灣有類似狀況自然也不足為奇。本研究將先彙整與介紹各種資安風險事件之分類、頻率、途徑、損失狀況、嚴重性分級等,並以現實或假想案例具體重現情境,不僅可供保險公司設計產品及擬定保費時參考,也可被投保企業做為研擬資安對策時的依據。之後則講解Jack Freund與Jack Jones發展之FAIR(factor analysis of informa

tion risk)模型,以及NIST(National Institute of Standards and Technology)之資安框架,再根據論文前半部提及的資料擬定FAIR之參數,並結合NIST之資安框架,以醫療機構為例評估其資料外洩時的風險大小,最後再進一步模擬保險公司以風險值求取保費的過程,以供其參照。研究結果呈現了以醫療產業為例的分析成果,且由於業務性質的相似性,我們可預期本研究的風險評估流程也可套用於許多其他類型的投保企業。此外,各產業遭遇不同資安事件時的損失型態差異也已列表整理,不論是投保企業或保險公司,皆可以此為基礎調整營運方針。

元宇宙:全面即懂metaverse的第一本書

為了解決資料外洩案例的問題,作者이승환 這樣論述:

是什麼,讓演唱會容得下7800萬名觀眾? 是什麼,讓Google、蘋果、Amazon、微軟爭相布局? 又是什麼,甚至讓馬克.祖克柏為公司改名!   ――――答案是元宇宙――――     ★NVIDIA執行長黃仁勳:「元宇宙的經濟規模,終將大過實體世界。」   ★臉書創辦人祖克伯:「元宇宙是下一世代的網路。」   ★韓國政府集結三星、LG、KT等大企業成立元宇宙聯盟。   如果,失智症老人可以走進回憶裡?   如果,低視能人士有機會重見光明?   如果,我們能360度體驗火星?   如果,有一座超越時空的元宇宙大學?   這些都不是未來式,而是現在進行式。   事實上,人類早在

1840年代發明反光立體鏡時,便一腳踏入了虛擬世界。「元宇宙」一詞不過是集結了數十年的發展,一次爆發,讓人意識到,原來「未來,即是現在」。   「低頭看畫面」已瀕臨淘汰,   下一個畫面不再需要低頭尋找,   這個世界就是畫面!   未來將與雙眼所見完美整合在一起。   但依然不能忽視這些聲音:   「上週,我在虛擬實境中遭到性騷擾。」   「有虛擬角色一直跟著我,感覺毛骨悚然。」   「接到銀行來電,卻是深偽技術的詐騙。」   「我的虛擬化身,洩漏了生物數據個資!」   接下來,元宇宙會怎麼改變產業與社會?Made in Metaverse,將如何顛覆價值觀?元宇宙原住民有什麼不一樣?

虛擬世界會帶來什麼副作用?   縱橫產官學的元宇宙推動者~李丞桓,從科技、政策、管理、娛樂、慈善、醫療、教育......全方位切入,打造全面即懂metaverse的第一本入門書。   不論是正在自我探索或準備就業的學生,還是想要提升職場競爭力,甚至打算創業;如果你希望掌握新商機或推動社會進步,這本書都能幫助你認識即將來襲的元宇宙時代。   不想當宇宙級邊緣人,   未來世界的想像全面升級,就靠這一本!     【這些事,正在發生中......】   ⊙BMW打算將整座工廠虛擬化   ⊙奇異公司作業人員以AR技術進行遠端檢修   ⊙LV與《英雄聯盟》合作推出虛擬商品   ⊙F1賽車透過元宇

宙舉辦了虛擬F1賽事   ⊙新加坡打造虛擬國土,掌握都市即時資訊   【關於元宇宙,你誤解了嗎?】   →元宇宙就是XR技術?   就所提供的服務層面來說,AR與VR只是具體呈現元宇宙服務的類型之一,並非等同於元宇宙。透過本書可以想像,透過五感登入元宇宙,還有哪些可能?   →元宇宙是遊戲?   遊戲本身並不是元宇宙。元宇宙超越了遊戲,不只改變工作方式,也是讓整體社會經濟產生變化的一種典範轉移。未來你可能在元宇宙工作、學習,甚至上太空?   →元宇宙還很遙遠?   由「平台、技術創新、投資」三大條件觀察,一來,元宇宙因為與遊戲、社群網路等服務平台結合,正在迅速擴展至各產業;二來;全球企業

的元宇宙創新競爭均加速進行中;三來,方舟投資已經選定虛擬世界為具有前景的領域,帶動了相關企業的投資。這一次的元宇宙風暴,將不再是空穴來風,現今企業要如何不被拋在腦後?   【這本書要告訴你……】   元宇宙重組了「人×時間×空間」的關係,企業必須從新的角度進行競爭與合作,因為戰場已經改變。   ◆元宇宙如何被運用?   ――――55個產業的現況與前景,全面囊括!生活、商業、教育、職場、遊戲、政府......各領域應有盡有。   ◆搶先體驗元宇宙!   ――――45種網站、app、平台全收錄!Gala360、虛擬新加坡、虛擬體驗CSI、虛擬航空碰撞實驗室、漫步失智症……多采多姿的應用實景。

  ◆元宇宙有何風險?   ――――10大隱藏危機,搶先預防!犯罪、隱私權、智慧財產權.......不能避而不談。 國內推薦   創新推薦   JC財經觀點創辦人 Jenny   財經主持人/作家 朱楚文   只要有人社群顧問執行長 陳思傑   比爾的財經廚房主持人 楊書銘   新科技傳教士《寶博朋友說》 寶博士(葛如鈞)   (依姓氏筆畫排序)   元宇宙象徵實體世界的全面虛擬化,未來人類將有更多形式的多重身分,企業有更多虛擬門面,國家政府也將在虛擬世界中翻轉「公民」概念。本書涵蓋元宇宙趨勢的機會與隱憂,值得入門者參考,一窺堂奧!─ 新科技傳教士《寶博朋友說》 寶博士(葛如鈞)  

 

基於Bloom Filter之雲端環境下使用者匿名機制查詢研究

為了解決資料外洩案例的問題,作者張瑋倫 這樣論述:

現今雲端服務的普及,使用者享受雲端服務所帶來便利下,並不曉得雲端服務商是否會要求過多個人及Android裝置上的辨識資訊(如IMEI碼),而後在未經使用者同意下利用其隱私資料進行使用者輪廓(User Profile)偏好分析或將資訊變賣給廣告商謀利,此行為大大侵犯到使用者的隱私與權利。本研究提供一機制以保護使用者隱私,使得使用者要求服務時並不需要傳送任何可辨識之個人資訊至雲端,即在完全匿名狀況下,雲端服務商依然能正確地提供服務給使用者。但在大量且不同的使用者同時提出請求狀況下,雲端服務商要如何能夠在使用者匿名狀況下快速辨別不同的使用者以提供適當服務?因此本研究首先使用一次性匿名化代號取代雲端

上使用者傳輸之可識別資訊,接著使用布隆過濾器實作這項保護機制,讓使用者得知其服務是否得到滿足。我們創新性地使用雜湊表與布隆過濾器的配合,其優點在於時間複雜度為O(1)且布隆過濾器具有無法反查(Reverse)的特性,因此使用者在得到匿名化的保護下,不會消耗太多時間於此機制上,且雲端方面則是面對著陣列向量而無法獲知使用者為何者,我們的預期實驗結果顯示,我們結合了VI-CBF,在誤判率上較標準的布隆過濾器低上約四倍,如何可使搜尋過濾器有更好的效能,又本匿名機制在搜尋上採用Cuckoo Filter作為雜湊表優化,讓整體機制在使用者與雲端之間不會消耗太多的時間,且不會影響到使者者其他操作的運行。