大型央企新形势下的应急响应实践 数据驱动的安全运营响应体系建设 一)全球网络空间军备竞赛风险加剧 (二)敌对势力和黑客组织的严重威胁 (三)关键信息基础设施安全隐患严重,影响国家安全 (四)新技术新应用带来了新的安全挑战 (五)互联网快速发展使网络犯罪升级
国家大数据综合试验区与大数据安全示范试点城市 贵阳大数据及网络安全攻防演练活动 风险管理和应急管理 应急响应前移的必要性 2017贵阳大数据及网络安全攻防演练活动
.Hadoop平台简介 2.Hadoop攻击之道 3.目前的解决办法 4.大数据安全解决方案 Hadoop 是一个开源框架,它允许使用简单的编程模型 在计算机集群中对大型数据集进行分布式处理。
随着信息技术的进步,数字时代的“大数据、云计算、平台化、移动互联、社交应用”蓬勃发展,传统的IT架构防护思路向新的IT架构防护思路转变。演讲者不仅剖析了当前企业面临的安全挑战与危机,并详细罗列了对应的安全策略和方法。 我们面临的安全形势 我们正处在一个数字时代 新技术带来新的安全挑战 几个典型的安全事件 应对-安全防护思路的转变 建立自适应的、自动化的安全架构 关键控制要素 案例分享
“它”是个什么东西? - 一个能够协助我们进行应用指纹提取、通 用漏洞挖掘、日常辅助使用等等····· 我要创造它 从设计框架到数据爬取,从爬取到可视化分析。 一步一步往前走。 后续·可持续发展 网络那么大,我想去看一看。
01-金融业大数据技术应用情况 02-大数据风险管控的机遇和挑战 03-大数据风险管控能力建设 04-智能风控体系建设
详细介绍了互联网公司常见的web安全层面的痛点,各种应用安全的需求无法防护,0day的应急响应等,并且列举了想要防护时所必须面对的难点,最终技术选型为基于云的Web应用防火墙。 在构建过程中,分别围绕规则源、部署、日志处理等方面进行闭环设计,形成各自的数据落地方式。并通过镜像流量的实时计算、防护日志的机器学习分类,分别来提高该系统的拦截率和降低误报率。 目前该系统已成熟稳定的运行,每天防御十亿级别的请求,每次处理的时延均在单位毫秒级,在每天拦截数十上百万的攻击同时保证误报率低于千万分之一。而且计划将来进一步提高自动化效率,通过机器学习和实时计算,能够做到无人值守,自动识别可疑访问。
安全研究人员挖掘、跟 踪漏洞,分析攻击数据, 组件识别爬虫,输出组件 库 2. 漏洞防御规则等安全数 据与云端同步 3. 云端捕获的攻击数据自 动分析并输出到数据中心 5. 数据中心分类输出需求 库 4. 安全研究员分析攻击, 与捕获漏洞,并输出研究 成果
没有账户,需要注册
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南