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传统金融业务与互联网金融并存模式下的数据安全设计

01问题与挑战分析 02安全体系整体设计 03数据安全解决方案 04金融行业成功案例 行业趋势:国外备份厂家依然独大,有海量数据(PB级)保护需求,如云环境下的海量虚拟机保护、大数据平台的数 据保护等;每天增量数据达TB级。数据需要归档;此外国产化的驱使力带来了一些国产化平台下的数据保护机会点;受监 管要求趋严的因素,部分金融客户逐步从脚本方式转向专业备份软件产品,考虑国产备份厂家;

  • 2021-07-19
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云网络开放生态

网络应用开放:PrivateLink让生态合作伙伴通过私网提供应用服务; UIS让生态伙伴的应用网络加速:基于阿里全球网络构建加速PAAS平台,帮助用户构建全球范围的优质网络通道,解决抖动,拥塞,延迟大等网络问题

  • 2021-06-29
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进击的黑客 - 大数据时代攻击方式的新思考

黑客的三生三世 第一世 : 传统的攻击方式 第二世 : 大数据发展下的黑客攻击 第三世 : 未来的安全憧憬 从新闻看安全 共和党数据库泄露导致美国 2 亿选民个人信息曝光 220 万恐怖分子嫌疑人数据泄漏 14 亿身份信息泄露案从新闻看安全 共和党数据库泄露导致美国 2 亿选民个人信息曝光 220 万恐怖分子嫌疑人数据泄漏 14 亿身份信息泄露案

  • 2021-06-23
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APT实践分享

企业内网环境中,DNS协议是必不可少的网络通信协议之一,网络设备和边界防护设备在一般的情况下很少对DNS进行过滤分析或屏蔽,因此将数据或指令藏匿于DNS协议中进行传输是一种隐蔽且有效的手段。这类手段常用于APT中维持访问和数据窃取阶段。在实际场景中,当攻击者拿下某台服务器权限,或服务器被恶意软件、蠕虫、木马等感染之后,通过建立DNS隧道从而达到敏感信息盗窃、文件传输、回传控制指令、回弹Shell等目的。 相比于基于规则的静态阈值检测误报高,易被绕过等问题,可以使用机器学习技术从历史数据中学习出一个DNS隧道模式用于检测。使用机器学习构建DNS隧道检测模型,重要步骤是对DNS隧道流量进行特征挖掘分析,需要以DNS协议标准中各字段的统计分析、DNS隧道实现原理为基础,同时结合安全专家知识提取模型特征。在机器学习算法模型选择方面,鉴于在安全检测类产品中要求模型具有高效性、结果便于解释性等特点,在模型选取上更侧重选用一些基于特征的浅层学习模型。

  • 2021-06-23
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网络安全等级保护2.0之云计算安全测评指标选取原则

网络安全等级保护的意义? 是党中央有关文件和《网络安全法》确定的网络安全基本制度。 保护关键信息基础设施、重要网络和数据免受攻击、侵入、干扰和破坏。 切实维护国家网络空间主权、国家安全和社会公共利益,保护人民群众的合法权益,保障和促进经济社会信息化健康发展。

  • 2021-04-26
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信息安全等级保护与整体解决方案

安全定义:防止任何对数据进行未授权访问的措施,或者千万信息有意无意泄漏、破坏、丢失等问题的发生,让数据处于远离危险、免于威胁的状态或特性。网络安全:网络的组成方式、拓扑结构和网络应用

  • 2021-04-26
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智慧交通综合管控解决方案

智慧交通综合管控平台是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效的集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。 智慧交通综合管控平台作为智慧交通建设的核心和数据采集、处理、融合、应用的枢纽,将智能交通建设的各个外场子系统的数据进行实时的采集、转换、处理及存储,并在数据集成、融合、分析挖掘的基础上,汇聚于公安交通的智慧应用中,大大推进了交通业务的智能化和智慧化,提高了交警各部门人员的工作效率。

  • 2021-04-23
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零售业中的物联网解决方案

在过去的十年里,人工智能 (AI)、机器学习、大数据和物联网等数字技术推 动着传统零售业的快速发展。随着物联网不断向零售市场渗透,预计到 2021 年, 全球 80%的零售商将采用物联网。物联网应用使得零售商可以提高生产力、改善 顾客体验、降低成本并提高销售额。据 Frontier Economics估计,将 M2M 连接增 加 10%,仅美国 GDP就会增长 2.26 万亿美元

  • 2021-04-22
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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