的电子锁而言，密钥量一般不少于105。而对于采用生物识别技术的，密钥量都在256个字节以上。其密码强度远远大于现有的密码。 第三，选用的指纹识别和指纹采集器件的性能直接影响着指纹锁的安全性

负载。Oracle AI Database 在运营型数据库和分析型数据湖仓之间，将 Agentic AI 与数据进行一体化架构设计。它使 AI Agent能够在数据所在之处安全访问实时企业数据，并可轻松

近日，全国信息技术标准化技术委员会数据库标准工作组（SAC/TC28/WG31）秘书处组织召开分析型数据库标准研讨会。柏睿数据参会并开展起草《分析型数据库设计规范》相关工作。阿里云、华为、蚂蚁集团、浪潮集团、达梦数据、海量数据、人大金仓、山东省大数据协会等国内数据库企事业单位及专家参加本次会议。

6月17日，2017首届中国数据安全峰会在杭州召开。本次峰会将以“共建数据安全，共享安全数据”为宗旨，从网络安全、硬件安全、数据安全等全方位打造数据安全生态圈，共同探讨中国数据安全的未来，拟建立“中国数据安全共同体”，并发表数据安全宣言。

企业的大数据应用场景有一个明显的趋势，就是将大数据变小，数据价值变大。比如大刘的公司，通过用友iUAP大数据平台，可以压缩10倍以上的数据空间，效率提升10-50倍。通过iUAP UDH大数据引擎，把这些打数据解析出来，处理干净，变成能利用、好利用的数据。

“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物!数据化最核心的理念是：“一切都被记录，一切都被数字化”。最近2年所产生的数据量等同于2010年以前整个人类文明产生的数据量总和，更重要的是，数据来源极大丰富，形成了多源异构的数据形态，其中非结构化数据所占比重逐年增大。

数据质量问题关系到数据仓库项目的成败，ETL是数据仓库的最重要的基础，T意味着清洗转换数据，由于数据仓库过程的每一点错误都会在后续过程中被放大，所以我们必须把数据质量问题控制在最初阶段。本文即是对数据仓库数据质量问题进行的探讨和解决方案。

在中小企业数据保护系列第一篇里，我们介绍了中小企业该如何制定企业的数据保护策略，以及数据保护的几种方法。（详细内容请见“中小企业数据保护系列之一——策略”）。本篇我们将围绕数据安全的实现方法

交易数据和分析数据之间的关系总是有点紧张。通常通过他们共同的朋友——数据管道进行交流。它至少稳定了二十年。但现在不安情绪正在增长。

本次周盘点盘点近半月时间数据库圈重大事件，图数据库迎来广泛关注，CB Insights中国、Gartner发布相关报告，杭州悦数科技获数千万美元融资;国内数据库厂商多篇论文入选VLDB……