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2.改善从业人员的幸福指数.安全自动化.傅奎

01 案例分享 - 关于日常 02 现实困境 - 关于时间 03 关于自动化 - 关于效率 04 流程编排 - 关于未来 做安全行业的都很清楚,漏洞出现时,应急的工作人员是要在最短的时间内做出响应和处理的,应急人员要按照内部响应流程“响应-调查-评估-隔离-复盘-跟进”来完整的处理整个事件,但是要在短时间内完成整个流程,只能说非常理想化。 其实在事件发生时,会有很多的意外阻挡着我们溯源的脚步。上海雾帜智能科技有限公司CTO傅奎通过亲身经历的故事,介绍了安全团队从一个事件发生,止血到复盘分析的整个流程,足足花了近5个小时,如果是在半夜,应急的工作人员是没有办法休息的。(真实的故事分享可见VSRC文章:一次云上病毒事件的应急响应——阿云的阿里云安全技术实践) 演讲者分析了安全运营的现状,时间就是企业安全威胁响应最大的敌人,加速威胁响应也是未来安全运营的趋势,那何不利用自动化来省去不必要的时间呢?演讲者介绍了通过安全编排后的机器人,实现告警触发后自动化的调查止血,以及事件自动化溯源。 总结下来,安全自动化这将是威胁响应未来方向的发展趋势。我们何不给自己多留一杯咖啡的时间呢?

  • 2021-07-06
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TenSec2019.1.3.赵弼政.大型互联网企业的入侵检测

入侵案例 入侵的定义与特征 ATT&CK整理的攻击手法大盘 NSA/CSS技术网空威胁框架 入侵检测方法论的演进 入侵检测的本质:采集数据标记异常 入侵检测的代价很昂贵 工程能力决定入侵发现效果 应对之道 最低成本防御/检测 效果展示:大事件里的小失误 从0开始建设怎么做 总结

  • 2021-07-06
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用中医理念为企业安全把脉

中医 西医 西医治疗胃病 中医治疗胃病 中医、西医区别 中医、西医解决相同问题的不同方法 现有安全模式 中医理念下的安全管理

  • 2021-07-06
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企业安全技术架构演进

小米加步枪 单兵作战系统 指挥和作战平台 安全技术发展简史 浏览器收集爱好者 事件处置闭环:a long long story 刚才还是告警准确的情况,这里还有更“赤鸡”的 方向选择 本质和内在联系 安全技术重心从工具向平台转移 安全运营业务需求:一切围绕场景 大规模消除误报并实现事件分级 建设高阶威胁感知能力 大规模消除误报并实现事件分级 守方就像一个鸭梨,表示自己很大。。。 SOAR VS OODA IACD集成的自适应网络防御框架 PLAYBOOK 安全运行技术需求 资源池和全家桶:一线部署,即插即用,独立运行,统一管理 部署示例 数据流程

  • 2021-07-06
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互联网企业安全建设实践

联网企业安全建设怎么做 互联网企业安全建设整体思路 互联网企业面临安全挑战分析 互联网企业核心安全目标 互联网企业安全能力建设与提升 互联网企业整体安全视角 互联网企业基础安全体系建设框架 互联网企业安全建设蓝图 互联网企业安全建设如何落地实施 分阶段安全体系建设 如何评价企业安全建设的效果 基础安全链路纵深防御架构 API安全监控实践 GITHUB安全监控实践 做好企业安全建设的必要条件 写在最后

  • 2021-07-06
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企业如何赢在SRC的起跑线

SRC为何成为众多企业的安全解决方案必选项目 国内众多企业SRC的生存现状分析 健康的企业SRC都有哪些特质值得我们学习 联网企业初试 2017 企业收取的漏洞数量已经有质的 变化,参与测试的人数也发生巨 大变化。 市场逐步成熟 2018 这个时间点大多数企业已经开始 有专属资深的民间安全力量,这 些工程师更熟悉企业的业务,能 挖掘出更多质量更好的漏洞

  • 2021-07-06
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转转权限管理系统的落地.20181224150409

两个运维安全问题的解决方案 服务器权限管理系统的自研路程 思考:为何上述体量的互联网公司会出现这种问题? ? 血泪教训:运维安全应该在企业成立之初就介入,否则下面的剧本难以避免 我们为什么要自研权限管理系统 ? 互联网企业商业堡垒机的问题-与自动化运维与生产冲突 我希望在我的mac上执行一个.sh脚本调用远程ansible执行playbook给管理服务器推送命令 我在我的服务器上写一个crontab,能定期从某台服务器上拉取数据,然后消费写入kafka …商业堡垒机能否进行ssh穿透?是否需要二次开发? 服务器不行加key呗,这样服务器之间的自动化运维和生产就能解决了?

  • 2021-07-06
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vip企业安全攻与防之看不到的上帝视角.HackPanda

不同视角下的安全 u 边界在哪里 u 威胁场景多样化 u 安全设备本身的风险 边界在哪里? u 企业网站 u WiFi u IoT/智能硬件 u 门禁系统 u 安全设备 访客需要前台开门 上下班高峰期需要常开 - > 无线遥控开门

  • 2021-07-06
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随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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