? 反欺诈 ? 借款人是否是本人? ? 如果借款人是本人,他提交的资料是否是真的? ? 信用评估 ? 还款能力 ? 月收入是否足够覆盖还款? ? 还款意愿 ? 是否是老赖?是否有诚信?
概念 - 何为”大数据安全” 大数据安全与隐私保护 - “隐私泄露”是大数据安全首要风险 大数据安全策略 - “大数据安全”的关注点 大数据安全策略 - 边界安全( Walled Garden ) 大数据安全策略 - 边界安全:Data Proxy 数据网关 大数据安全策略 -访问控制:基于POXIS & ACLs 大数据安全策略 - 日志审计:Hadoop NameNode 日志审计 大数据安全策略 - 日志审计: Hadoop集群分析 大数据安全策略 - 日志审计: 血缘分析 大数据安全策略 - 数据保护:数字水印
1.Web安全数据组成部分(每天4T) ?收集20亿域名的漏洞信息 ?收集网络空间的组件指纹 ?收集60万+网站的被攻击数据 2.如何处理大数据 数据同步和查询机制 数据监控和分析 3.境外攻击情况 ?攻击数量统计 ?攻击方法统计 ?各国攻击例子 4.总结 大数据下的防护思路 研究安全大数据的意义
01 背景与挑战 02 Sentry实时风控系统 03 Q&A 数美 金融大数据解决方案提供商 核心业务 为金融行业提供大数据产品及服务开发,并提供基于大数据场景的解决方案。主营产 品(业务)分为风险控制类、 用户画像类、 精准营销类、 数据分析与挖掘类、 数据仓库类、 大数据 决策支撑类
安全环境及定位分析 大数据及模型应用 WEB攻击溯源分析与处理 WITS Demo及分析响应 随着信息安全的发展,国内的各类安全产品一直升级创新,但始终尚无对黑客攻击溯源的高效系统。本次主要讲解基于大数据模型的攻击溯源。 WITS WEB入侵追踪系统的定位(应急) 大数据分析与威胁建模实现的WITS 案例讲解及DEMO演示
数据分析很大,我们做的事很小 为什么选择做日志分析 核心作用 基础设施需求能达到的能力 我们计划做一个什么样的系统 满足用户场景 快速验证技术可行性 云分析架构层 动静分离,做合适的系统 CASE1-服务器安全分析(自动化APP) CASE1-服务器安全入侵 CASE-2邮件安全(钻取) CASE-2邮件安全 两个有价值的参考 Sumologic Splunk Q&A
? 基于预警监控的防御思路探讨 ? 内网安全需求探讨 ? 大数据分析下的内网安全检测 互联网的安全攻击? ? 对终端安全的防范? ? 对病毒的防范? ? 对服务器的保护? ? 网络隔离的需求? ? 身份认证需求? ? 安全审计需求?
大数据概念时下正热,成为时尚的技术标签。安全面临的挑战有多少可以归结为大数据问题呢?大数据安全在产品实践方面主要的挑战是什么?我们尝试讨论大数据安全概念落地之后的现实状态。议题特色:分享国内领先企业在大数据安全领域的产品实践经验 ? 定位 ? 技术路线 ? 技术要求 ? 数据要求 ? 处理流程 ? 关键技术 ? 产品部署 ? 未来挑战
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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,
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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