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大数据分析系统及其应用实践

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

  • 2021-06-23
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基于大数据分析的专网异常检测

? 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?

  • 2021-06-23
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云中利剑—百度云查杀.final

安全现状 云端安全体系概述 文件云 特征云 URL云 大数据时代的安全 云端智能启发式引擎 威胁情报数据平台

  • 2021-06-23
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知道创宇.赵毅.大数据安全新思路

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

  • 2021-06-23
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安全威胁情报与基础数据

威胁情报这个概念这两年持续升温,越来越多的业内公司根据自身的业务以及产品形态开始对这个概念给予不同角度的解读。无论国内国外,各个老牌新兴厂家都开始搭威胁情报这班车,宣传和强调自家产品与威胁情报千丝万缕的基因联系和产出情报的及时及准确度。 然而在实际运用中,作为用户,不难觉察目前这个领域虽然吵得很火热,但实际应用落地不多,不少用户对威胁情报到底是什么,应该是什么样子,是否真的有实际案例,是否有效果等不是很明确。 本次讲座中,我们将从技术视角讲述我们对威胁情报的理解,观察和思考。并带领大家感受威胁情报的实际案例。

  • 2021-06-23
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大数据金融风险监管实践.–.陶思南

简单介绍当前普惠金融野蛮发展面临的风险与监管挑战;针对当前金融企业面临的大规模的骗贷风险,重点阐述腾讯通过网络黑产知识图谱构建的金融反欺诈业务实践;针对当前政府机构面临的金融平台风险监管难点,介绍腾讯基于安全大数据构建的金融风险监管平台实践经验;最后,介绍当前与政府和金融企业共建金融风险防范体系的成功案例并对未来安全发展做出思考。 目录 普惠金融爆发式增长带来的问题挑战 腾讯大数据金融业务风控服务系统 腾讯大数据金融业务风险监管平台 大数据金融安全总结与未来安全思考

  • 2021-06-23
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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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开源大数据平台安全实践

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

  • 2021-06-23
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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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当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业,医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程, 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点,已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。

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