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大数据与人工智能对企业安全带来的挑战与应对

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

  • 2021-06-23
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.郑斌.大数据下的数据安全

数据下的数据安全 数据的那些年 大数据:新的生产要素 互联网+ 激活大数据 互联网+ 的动力之源 万物互联,边界在模糊 越来越复杂的数据安全 正面临的挑战:新技术风险+政策风险 数据与数据风险无处不在 阿里数据保护的两大重点 阿里数据保护的目标 阿里数据保护的应对 组织保障 三分管理,七分治理 技术框架 结论

  • 2021-06-23
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云时代的下一代安全战略思考

群体 黑客行 动 主 义 松散的黑客 组织 攻 击团队 基于政治、 意 识 形 态 或 商 战 目的的有 组织团队 ! 攻 击 目 标 更重要、 更明 ? ! 研制更 为 先 进 的攻 击 技 术 或工具 "

  • 2021-06-23
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大数据可视化技术面临的挑战及应对措施

本文从大数据本身的特点及其应用需求出发,结合数据可视化的研究现状,介绍了适用于大数据的数据可视化技术;分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题;讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。

  • 2021-05-31
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如何0改造 让单体或微服务应用成为Serverless Application

0 改造+ 0 门槛+0 容器基础 即享Serverless+K8s+微服务带来的技术红利。支持多种微服务框架、多种部署渠道(UI、Jenkins/云效、插件等)、多种部署方式(war、jar、镜像)核心场景主要面向在线应用:微服务应用、web 应用、多语言应用等。

  • 2021-05-06
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1.26-Serverless 如何在阿里巴巴实现规模化落地

? 传统 Web 单体应用:SpringBoot, Wordpress, Flask, Express, Rails ? 场景特性、挑战: o 应用现代化细粒度责任拆分、服务治理等运维负担 o 历史包袱不易 Serverless 化:云上云下业务代码,依赖、配置不统一 o 容量规划,自建运维、监控体系 o 资源利用率低 (低流量服务独占资源)

  • 2021-05-06
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阿里云 SAP 云化转型方案与案例分享

? SAP应用 ECS实例灵活地横向扩展,在 1 分钟内即可完成多个 ECS 实例的创建与删除 (ROS & ESS) ? SAP应用 ECS实例灵活升配与降配,在短时间内完成 ECS 实例规格,网络带宽的配置变更 ? SAP HANA ECS实例支持 256GB 到 6TB 规格的灵活升配,支持跨代 & 跨规格族 & 跨形态升配 ? SAP HANA ECS实例数据卷支持在线扩容,无需停应用 & 操作系统

  • 2021-05-06
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陆龟(刘军)透过 3.0 Preview 版本看 Dubbo 的云原生变革 - 刘军(1)

阿里巴巴及社区厂商的云原生微服务实践之选 ? 充分融入了 HSF 的服务治理能力 ? 考拉、饿了么、工商银行落地未来将支撑更大规模电商系统 ? 大厂背书,持续的创新能力与社区生命力

  • 2021-05-06
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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采用基于1oT、大数据、5G、边缘计算、云计算和A应用技术的通用全平台,搭建感知设备接入管理平台,实现对感知层的设备的接入和管理,实现设备部署、帐号注册、配置更新、固件升级、业务分析、设备监控管理、主动监控等功能服务于一体,提供WEB图形化用户界面,带来安全可靠、便捷高效、易用易部署的全方位设备管理解决方案。

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数据安全建设方案

结合数据流相关的业务流程,加强数据在访问、运维、传输、存储、销毁各环节的数据安全保护举措: ·及时梳理和更新数据资产清单,增加/修改核心数据资产信息及安全访问角色; ·监控数据安全指标,加强敏感数据的用户访问行为管控; ·主动响应最新合规需求,新增或移除数据安全管控策略; ·当业务模式或组织结构发生变化,及时调整敏感数据的访问权限和行为方式;建全高效数据安全组织结构,调整和持续执行数据安全策略和规范。

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