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钱文祥.腾讯.再看云虚拟化安全.QEMU通用漏洞挖掘新思路

? 云虚拟化背景介绍 ? 云虚拟化的安全探索 ? QEMU结构简介 ? Fuzzer的制作 ? 发现的安全问题 ? 安全研究展望和企业Hypervisor开发安全思考

  • 2021-06-24
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刘霖.BDSA大数据安全探讨PPTDUEBAUCS技术

概述 · 人员(P: PEOPLE) · 过程(P: PROCESS) · 技术(T: TECHNOLOGY) · 数据(D: DATA) · 小结

  • 2021-06-23
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在云计算时代中安全专家如何取胜.FrankYam

云计算能为我们实现基于按需付费的灵活、可靠的服务交付模式,但这种模式已在大型机运算时代中使用了数十载。我们可以这样认为:云计算是对集中化管理的一种回归。 随着网络攻击的持续增长以及新名词的不断涌现(如:IoT, BYOD, AI等),公司高管们正在寻求新的业务模式,从而更好地确保公司成功。因而,很多组织正在使用云计算,将其纳入企业风险管理的框架中,并制定了清晰的指南、程序和流程。这无疑是正确的做法。不论你是否愿意,云计算技术都将伴随我们。作为安全专业人员,我们必须适应并取胜。 本次演讲将阐述以下话题:理解云计算的模式和环境;学习云的全面风险框架及相关的安全策略;洞察云计算和大数据带来的机会点;了解董事会讨论的话题,洞察信息安全职业的新方向;给安全专业人员做出在云计算时代取胜的建议——战略及工具。

  • 2021-06-23
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《网络安全法》背景下的大数据安全案例解读与风险控制.翁小平

经实施了大半年的《网安法》,其内容包括个人信息安全、数据存储的关键信息基础设施安全、跨境数据传输、网络安全等级保护制度等等,基本覆盖了大数据安全的方方面面,改变了我国网络安全领域长期以来缺乏权威上位法的现状。随之而来的,是对互联网企业以及从业人员的巨大法律风险。什么是以前能做的但是现在不能做?不能逾越的法律底线到底在哪里?大数据安全领域的法律风险又应该如何去防范?我将努力为您呈现…… 目录 大数据管控的趋势分析 案例与风险研判 国外关于数据安全的一些立法趋势 大数据安全风险防控,律师能做什么?

  • 2021-06-23
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2018应急响应分论坛安全架构上的应急响应.岑欣伟.莫情..阿里云

安全事件频发,我们如何在第一时间快速止血? ? 云计算坏境下海量的数据,如何做到对威胁的全面覆盖? ? 互联网黑灰产猖獗, 魔高一尺、道高一丈,如何对抗专业团伙,确保业务安全? ? 安全对抗成本很高,是否有方式可以高效、智能、低成本进行日常应急响应?

  • 2021-06-23
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大数据安全和隐私保护标准化进展

大数据安全标准化工作情况 ? 2016年4月 , 全国信息安全标准化技术委员会(TC260)成立大数据安全特别工作组 ( SWG-BDS) ? 启动了第一批大数据安全标准制定和研究工作 ? 制定项目(3个) ? 大数据安全管理指南(征求意见稿) ? 大数据安全能力服务要求(送审稿) ? 个人信息安全规范(送审稿) ? 研究项目(2个) ? 大数据安全能力成熟度模型(转为制定项目) ? 大数据交易服务安全要求(转为制定项目

  • 2021-06-23
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走向大融合!共建云安全生态圈

我们有一个安全生态的共识 - 开放心态、开放交流、开放合作 百度的安全现状 比情报更重要的是分析能力 - 基于大数据与机器学习的实践 复杂的业务线 ? 用户群体广泛 ? 大规模敏感数据 ? 试手的首选 ? 黑灰产的首选 ? 每个业务都被紧盯 ? 网络与信息安全 ? 业务&内容安全 ? 企业&行业安全

  • 2021-06-23
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企业安全威胁统一应对指南

第一章 概述 政策法律驱动网络安全行业发展 IT 技术革新注入安全行业创新动力 企业安全事件频发聚焦社会关注 信息安全的智能时代正在悄然来临 传统安全边界已经日渐模糊 安全威胁呈现多样化增长趋势 第二章 企业安全威胁 企业在线业务与运维层威胁 企业基础设施安全与访问控制威胁 企业内部安全威胁 其他威胁 第三章 企业安全应对流程 预防环节 检测环节 保护环节 响应环节 持续改进 第四章 企业安全产品推荐名录 研究背景介绍 入选企业融资情况 各大类得分整体情况 细分分类下安全产品推荐名录 第四章 附录 企业安全威胁统一指南

  • 2021-06-23
  • 阅读344
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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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