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漫谈JSRC安全应急响应

从多年SRC审核视角出发, 分享了审核与运营的“痛苦”的日常,并表示 提升SRC运营效率与缩短整个漏洞的生命处理周期,都可以通过调整策略或是内部赋能去解决。JSRC肩负着发现企业安全问题的职责所在,可 通过技术对业务赋能、通过SRC推动企业安全建设等方式, 让现今企业的主要风险变成次要风险甚至0风险。

  • 2021-05-07
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密码学与数据安全体系建设

《中华人民共和国密码法》规定的密码,是指采用特定变换的方法对信息等进行加密保护、安全认证的技术、产品和服务。密码的主要功能有两个:一个是加密保护,另一个是安全认证。 ? 性能问题: “业务系统超时只有300毫秒,我们没有太多时间留给安全” ? 高可用问题:公司最核心的用户数据被加密了,安全系统故障无法恢复与解密怎么办 ? 通用易用问题:加密保护一个业务不难,如何加密整个公司的敏感数据 ? 安全闭环: 如何对用户的数据从终端到服务后台全链路进行保护

  • 2021-05-07
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企业安全防护:EDR建设实践与思考

? E-端点:网络中任意的终端设备,包括办公PC、移动设备、服务器设备、云上虚拟机、IoT设备等 ? D-检测:采集分析端点数据,发现端点安全风险、检测黑客攻击、检测可疑行为等 ? R-响应:安全风险快速响应,包括漏洞修复、入侵阻断追溯、可疑事件调查等

  • 2021-05-07
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CPU芯片硬件安全系统解决方案

1、芯片硬件安全问题比想象的来得更快、更严重:我国服务器CPU一段时期内依赖进口,硬件安全问题突出。 2、 提升芯片硬件安全性:软件手段+行政手段,效果并不明显 3、 软硬结合是解决CPU硬件全问题的关键手段: “CPU芯片硬件安全动态监控 + 软件技术”是有效手段之一

  • 2021-05-07
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大型企业威胁情报体系应用实践分析

? 安全治理体系和安全管理体系明确信息安全工作目标和机制,解决“想不到”和“做不了”的挑战 ? 以安全运营为核心,打通技术体系和管理体系,给安全团队赋能并有效运转,解决“看不见”和“抓不着”的问题

  • 2021-05-07
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建设银行网络安全防护体系演进及威胁情报探索应用

溯源分析:结合安全分析中心监测的本地数据提供情报关联,实现虚实映射,定位同源攻击、挖掘虚拟身份等。 策略联动:实现情报数据的与安全防护设备的实时联动,提高威胁检测和防护能力。 主动防御:利用外部情报,主动采取防护措施,降低外部入侵风险。

  • 2021-05-07
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基于情报内生的高级威胁检测实践

? SANS 2019年威胁情报的问卷调查显示80%受访者认为威胁情报是有用的,相较前一年的60%有较大增长 ? 目前最主要的威胁情报的形式为IOC,还是威胁情报的核心类型,因为效果立芉见影,接下来的为TTP。 SANS在2019CTI调研中披露,大部分组织只消费情报,能够既能生产又能消费情报的组织机构不到42%,这是国外的数据,国内的生产威胁情报的比例应该低得多。 ? 滑动标尺模型的启示:安全建设需要收集数据,将数据转换为信息,并将信息生产加工为评估结果(威胁情报)以填补已知知识的缺口。威胁情报阶段不但使用外部情报数据,还要收集和分析内部数据。

  • 2021-05-07
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金融行业SDL之威胁建模实践

在工业生产领域,传统的工 业控制系统(ICS)逐渐向网 络化转变,黑客、病毒等威 胁也随之像ICS扩展。如 Stuxnet病毒入侵伊朗布什尔 核电站,严重影响到核反应 堆的正常运行。

  • 2021-05-07
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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

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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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。

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数据智能服务产业发展研究报告

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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。

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