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万物互联背景下的边缘计算安全需求与挑战

作为万物互联时代新型的计算模型,边缘计算具有的分布式、“数据第一入口”、计算和存储资源相对有限等特性,使其除了面临信息系统普遍存在网络攻击之外,还不可避免地引入了一些新的安全威胁。为此,从4个方面对边缘计算的安全需求进行阐述,同时对其主要安全技术的设计以及实现所面临的挑战进行分析,较为全面地指出了边缘计算在身份认证、访问控制、入侵检测、隐私保护、密钥管理中存在的具体安全问题。

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AIOps:自适应机器学习异常检测

智能时序监控系统的基础能力:? 准确并全面的发现异常? 系统具有一定的适应能力? 算法将异常程度进行量化? 系统能感知外部的反馈

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2021前端热门技术解读

随着前端领域边界的不断拓展,前端工程师的日常工作内容 已经与几年前有着巨大的不同。Serverless、微前端、智能化 等新兴技术使得前端的技术闭环越来越完整而又错综复杂,前端 交付的也早已不再只是简单的 HTML 页面,前端已经参与到业 务的核心逻辑和关键链路。

  • 2022-01-08
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基于零信任的软件定义边界网络隐身技术研究

软件定义边界(Software-Defined-Perimeter,SDP)作为零信任安全的最佳实践落地技术架构,打破了旧式边界防护思维,从传统的以网络为中心转变为以身份为中心进行最小权限访问控制。通过网络隐身技术,不区分内外网,确保只有合法的身份以及设备和网络环境才能接入。在访问过程中,对用户行为持续进行安全等级评估,并对风险行为进行动态控制,在云计算及数字化转型的大趋势下能有效地保护企业的数据资产安全。

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“零信任”在云化业务中的安全技术研究

信息安全包含了网络安全、数据安全、应用安全、行为安全等,未来还有更多安全形式出现。过去我们在规避信息安全的风险问题上更多是从网络安全这个层面来考虑的,基本上保护的都是网络和网络设备本身。在业务系统迁移到云上的趋势下,用户更加关注的是云化应用自身的安全和应用产生的数据的安全。基于传统网络安全模型或者网络攻防的安全策略属于被动的防御,是一种被动的安全,组织往往要提前识别可能遭受到的网络攻击风险,然后考虑应对策略。现在和未来,需要一系列的主动安全,比如零信任的安全方案,对于应用安全来说,就是主动安全,通过账号安全将安全边界前移用户侧,可视化技术实现从用户访问上下文行为分析,从而实现零信任的控制接入,控制访问细颗粒度的权限来实现对应用系统的主动防御。

  • 2022-01-08
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元宇宙视域下的用户信息行为:框架与展望

元宇宙的构建需要理解物理、人类、信息三元世界的融合以及信息、用户两大主体的互动。其中,物理世界,由客观存在的自然力和物理规律构成;人类世界,是人类各种社会活动与人类智慧的总和;信息世界,以比特为单位要素跨越时间和空间的限制,极大扩展了人类的生活范围与思想边界。

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分布式架构在云计算平台中的应用及优缺点

云计算平台虽然可以解决数据中心资源使用和效率问题,但如果不解决IT架构问题,云计算平台一样无法满足业务的使用需要,分布式架构自然也成为云计算平台的一种选择。本文针对分布式云计算平台架构四个主要应用场景:分布式存储、分布式VXLAN网络、分布式数据库、分布式安全,结合云计算平台的实际建设方案做具体的说明和优缺点分析。

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云计算用户使用趋势研究报告

当公司在细化他们的期望并了解云服务时,数据在变化。很难分析不同云服务趋势的变化率。有些减缓是因为公司到了云服务接受程度的后期阶段,但定义的变化像水中的泥浆一样。本报告主要解释目前的趋势,这些趋势和之前的研究一致。

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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