DLP(Data Loss Prevention)とは?
正規のIDを持つ社員による社内情報の持ち出しや、攻撃者がランサムウェア等を利用して情報を持ち出そうとする行為から、情報漏えいを防止したい、という状況の時に利用されるのがDLP(Data Loss Prevention)と呼ばれる技術です。 DLPそのものは、10年以上前から存在していたものの、日本では導入が進んでいなかったこともあり最近再び脚光を集めています。 本記事では、DLPについて解説します。 ■DLP(Data Loss Prevention)とは? DLPとは、Data Loss Preventionの略であり、機密情報として分類したデータの漏洩や消失を防ぐための技術です。正規のユーザによる「悪質な情報漏洩」だけでなく、ヒューマンエラーによる「うっかり情報漏洩」を防止するのにも有効です。 歴史は古く、DLPという言葉が市場に登場したのが2006年、そして2007年に初期のブームが
Databases in 2024: A Year in Review
Like a shot to your dome piece, I'm back to hit you with my annual roundup of what happened in the rumble-tumble game of databases. Yes, I used to write this article on the OtterTune blog, but the company is dead (RIP). I'm doing this joint on my professor blog. There is much to cover from the past year, from 10-figure acquisitions, vendors running wild in the streets with license changes, and the
履歴テーブルから最新の1件を取ってくる方法 - そーだいなるらくがき帳
例えば次のようなテーブルがあったとする。 -- PostgreSQL CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- MySQL CREATE TABLE history ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, data TEXT, created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First
Back at my old job in ~2016, we built a cheap homegrown data warehouse via Postg... | Hacker News
Back at my old job in ~2016, we built a cheap homegrown data warehouse via Postgres, SQLite and Lambda.Basically, it worked like this: - All of our data lived in compressed SQLite DBs on S3. - Upon receiving a query, Postgres would use a custom foreign data wrapper we built. - This FDW would forward the query to a web service. - This web service would start one lambda per SQLite file. Each lambda
Exploring Notion's Data Model: A Block-Based Architecture | Notion
A generation of pioneers (Doug Engelbart, Ted Nelson, Alan Kay, and many more) saw the computer as tool to augment human problem-solving by giving people power over information. Today, that information mostly remains siloed across tools. Take cloud-based document editors, where pages are their smallest atomic unit. Information is locked inside of pages and files and folders — that’s reminiscent of
データ基盤は「データで」改善する − 中間テーブル作成の事例｜Mercari Analytics Blog
メルカリAnalytics Infraチームの@__hiza__です。 この記事では、メルカリにおけるデータ基盤の整備について紹介します。 今回は、膨大な生のテーブルについてどのテーブルから中間テーブル化すると効果的か、データにもとづいて優先順位を付けた事例を説明します。 また、あわせて大規模なデータ基盤を改善する際に「データ基盤の利用状況のログ」が役立つことをお話したいと思います。 中間テーブルを作る意義データ分析用の中間テーブルを作成する意義を簡単におさらいします。 例えば、WebサービスのRDBに入っているデータで分析を行う場合に以下のような加工をしたテーブルを用意すると分析が便利になります。 例) 生テーブルを分析に使いやすくする加工の例 よくjoinして利用する複数のテーブルをあらかじめjoinしておく コード化された値を人が見て分かる値に変換しておく(都道府県コード01→北海道
Project RADAR: Intelligent Early Fraud Detection System with Humans in the Loop
You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction Uber is a worldwide marketplace of services, processing thousands of monetary transactions every second. As a marketplace, Uber takes on all of the risks associated with payment processing. Uber partners who use the marketplace to provide services are paid
GitHub - fatiando/pooch: A friend to fetch your data files
Just want to download a file without messing with requests and urllib? Trying to add sample datasets to your Python package? Pooch is here to help! Pooch is a Python library that can manage data by downloading files from a server (only when needed) and storing them locally in a data cache (a folder on your computer). Pure Python and minimal dependencies. Download files over HTTP, FTP, and from dat
The Building Blocks of a Modern Data Platform | Towards Data Science
A beginner’s guide to the best of breed tools and capabilities for your Data Platform initiative Photo by Adam Nowakowski on Unsplash If you Google "modern Data platform", you’ll immediately be bombarded with advertisements and lots of companies professing that they are the one true data platform. Not so helpful, right? So what the heck is a modern data platform? What does that even mean, and ****
Nemo: Data discovery at Facebook
Large-scale companies serve millions or even billions of people who depend on the services these companies provide for their everyday needs. To keep these services running and delivering meaningful experiences, the teams behind them need to find the most relevant and accurate information quickly so that they can make informed decisions and take action. Finding the right information can be hard for
How to analyse 100s of GBs of data on your laptop with Python
Many organizations are trying to gather and utilise as much data as possible to improve on how they run their business, increase revenue, or how they impact the world around them. Therefore it is becoming increasingly common for data scientists to face 50GB or even 500GB sized datasets. Now, these kind of datasets are a bit… uncomfortable to use. They are small enough to fit into the hard-drive of
dataset 1.6.2 documentation
Although managing data in relational databases has plenty of benefits, they’re rarely used in day-to-day work with small to medium scale datasets. But why is that? Why do we see an awful lot of data stored in static files in CSV or JSON format, even though they are hard to query and update incrementally? The answer is that programmers are lazy, and thus they tend to prefer the easiest solution the
DBLog: A Generic Change-Data-Capture Framework
Andreas Andreakis, Ioannis Papapanagiotou OverviewChange-Data-Capture (CDC) allows capturing committed changes from a database in real-time and propagating those changes to downstream consumers [1][2]. CDC is becoming increasingly popular for use cases that require keeping multiple heterogeneous datastores in sync (like MySQL and ElasticSearch) and addresses challenges that exist with traditional
Presto Infrastructure at Lyft
OverviewEarly in 2017 we started exploring Presto for OLAP use cases and we realized the potential of this amazing query engine. It started as an adhoc querying tool for data engineers and analysts to run SQL in a faster way to prototype their queries, when compared to Apache Hive. A lot of internal dashboards were powered by AWS-Redshift back then and it had data storage and compute coupled toget
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専門家向けメディアプラットフォーム“theLetter”でニュースレターの配信を開始します。初回配信は3月6日で、国民民主党の選挙結果について論じます。国会議員白書に関する記事も配信予定です。ぜひご登録ください。 登録はこちらから（2025/03/04） 議員立法、委員会発言など各議員のデータはリアルタイム更新ではありません。データの入手日は各ページに記載しています。最新のデータを入手したい場合は各自お調べいただくか、そのようにご依頼ください。（2025/01/10） 当サイト運営者の新刊 荻上チキ編著『選挙との対話』（青弓社） 【内容紹介】「あなたにとって選挙とは？」「政治参加の手段？」「民主主義の根幹？」、それとも「行っても／行かなくても変わらないもの…？」科学的な分析に加え、杉並区長へのインタビューやお互いの話を聴き合いながら思索を深める哲学対話から、選挙を、そして政治をより身近にた
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GitHub - sdv-dev/SDV: Synthetic data generation for tabular data
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Netflix - データ重視のシリコンバレー文化と人間関係重視のハリウッド文化の衝突
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