刘霖.BDSA大数据安全探讨PPTDUEBAUCS技术

概述 · 人员（P: PEOPLE） · 过程（P: PROCESS） · 技术（T: TECHNOLOGY） · 数据（D: DATA） · 小结

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邵付东.守护网民安全.大数据驱动反诈骗

信息诈骗无处不在信息诈骗成最大的网络黑色产业信息诈骗的三大新特点反信息诈骗面临三大严峻挑战幕后推手:黑色产业链黑色产业链走精细分工模式,形成规模经济黑色产业链运作流程支付类病毒黑产腾讯守护者计划:大数据驱动腾讯守护者计划:开放合作腾讯守护者计划:反诈骗联合实验室腾讯的五朵安全云库涵盖黑产作恶的主要要素欺诈号码云库腾讯网址安全云库腾讯APK安全云库打击社工诈骗:腾讯优势过去的反诈骗反诈骗流程革命反诈骗流程革命反诈骗流程革命鹰眼盒子-北京实践效果数据麒麟伪基站实时监控系统麒麟伪基站系统合作案例与效果数据

2021-06-23
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在云计算时代中安全专家如何取胜.FrankYam

云计算能为我们实现基于按需付费的灵活、可靠的服务交付模式，但这种模式已在大型机运算时代中使用了数十载。我们可以这样认为：云计算是对集中化管理的一种回归。随着网络攻击的持续增长以及新名词的不断涌现（如：IoT， BYOD， AI等），公司高管们正在寻求新的业务模式，从而更好地确保公司成功。因而，很多组织正在使用云计算，将其纳入企业风险管理的框架中，并制定了清晰的指南、程序和流程。这无疑是正确的做法。不论你是否愿意，云计算技术都将伴随我们。作为安全专业人员，我们必须适应并取胜。本次演讲将阐述以下话题：理解云计算的模式和环境；学习云的全面风险框架及相关的安全策略；洞察云计算和大数据带来的机会点；了解董事会讨论的话题，洞察信息安全职业的新方向；给安全专业人员做出在云计算时代取胜的建议——战略及工具。

2021-06-23
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《面向信息安全的大数据分析》安恒信息.王卫东

大数据分析的基本概念面向安全的大数据分析过程面向安全的大数据分析应用面向安全的大数据分析实现面向安全的大数据分析实现

2021-06-23
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基于模糊粗糙集方法与威胁情报工作流的__技术分享

当前网络规模不断扩大，网络环境日趋复杂，安全威胁也日益加剧，网络态势感知是在此大数据背景下的时代产物。网络安全态势感知包含态势理解、态势评估、态势预测及态势可视化4个环节。态势评估是网络态势感知的核心环节，针对评估方法中的粗糙集方法，由于粗糙集只能应对离散型的态势因子，对于连续型的态势因子需要做离散化处理，离散化方法将损失精度，若离散化方法选取不当，甚至将改变原始态势信息。模糊粗糙集方法是粗糙集的扩展方法，利用模糊集在描述模糊性上的优势，使得该方法能够直接处理连续型态势因子，但由于计算时间复杂度过高，难以应对大规模数据。通过大量实践，我们得出了一种基于聚合的模糊粗糙集方法，该方法通过一种规则聚合方式，缩减了规则数量，并通过定义聚合后规则的相似性度量，继而应用模糊粗糙集方法进行属性约简，得到约简的态势决策规则，使得模糊粗糙集方法在时间复杂度上变得可行。

2021-06-23
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互联网业务安全-趋势、__挑战与应对

通过互联网的漏洞进行牟利已经成为一种趋势困扰互联网企业的典型业务安全问题挑战一 – 黑产产业链化挑战二 – 黑产组织专业化挑战三 – 新型手段层出不穷,隐蔽性增强依赖大数据应对挑战应对方式1 – 依赖数据打造风险控制产品闭环应对方式3 – 联防联控、行业联盟

2021-06-23
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大数据安全在教育行业的应用与实践.安恒信息.杨勃

中国互联网协会《中国网民权益保护调查报告 2016》显示，近一年的时间，国内6.88亿网民因垃圾短信、诈骗信息、个人信息泄露等造成的经济损失估算达915亿元。粗略估计，仅网络诈骗产业链上，就至少有160万从业者（诈骗犯），其“年产值”超

2021-06-23
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广东省大数据标准体系规划与路线图（2018-2020）

以《广东省促进大数据发展行动计划2016-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础, 以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。

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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。