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蔷薇灵动.基于微隔离技术的零信任实战之路

创建微隔离是零信任解决方案的关键功能。一些供应商关注用户或身份作为隔离点;一些供应商则在网络层推动微隔离;少数供应商在设备层面提供微隔离。好的方面是,所有这些方法在实现零信任上都是有效和有用的。不好的是,由于许多不同的方法,使隔离有一些差异。每一种方法都有特定的优点来实现零信任,并且可以对不同规模的不同组织进行最佳的矢量化。最重要的是,现在没有理由不为任何公司或基础设施启用微隔离。你能否做这件事已不再是问题,现在的问题是你如何 做

  • 2021-04-28
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数字化转型下.软件定义广域网络如何实现业务安全高效在线访问.苏越

以“新基建”为牵引,夯实经济社会高质量发展的底座基石,对于引燃“十四五”产业动力新引擎、助力数字经 济发展、构建智慧和谐社会具有重要意义。2020年以来,国家关于新型基础设施建设的部署要求更 加密集,政策路线更加清晰,其内涵也更加丰富

  • 2021-04-28
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新基建·智能数字商业基础设施展望.德勤

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在释放历次科技革命和产业变革的巨大能量。持续探索新一代人工智能应用场景,将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,催生 新技术、新产品、新产业。作为数字经济转型升级的推动力和新一轮科技竞赛的制高点之一,近年来人工智能被提升到国家战略高度。

  • 2021-04-28
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用Dependency.Track管理软件供应链安全

DependencyTrack 特点解析 ? 自动、持续监测依赖安全性 ? 多种类的漏洞数据库 ? 丰富的可视化功能 ? 持续集成友好 ? 可通过多种渠道发送告警 ? AD/LDAP集成 ? 丰富的API ? DependencyCheck和DependencyTrack的区别

  • 2021-04-28
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云工作负载安全平台助力央企安全上云V2.脱敏精简

云工作负载安全平台(Cloud Workload Protection Platforms)是Gartner提出的一种云上安全的技术解决方案,是一种专门针对云工作负载的方案,和在网络边界上部署安全产品的传统方案不一样的是,云工作负载安全平台部署在操作系统层,因此可以横跨物理机、公有云、私有云、混合云等多种数据中心环境,部署方式更加灵活、防护层面更加丰富,可以实现高效维护云端工作负载安全的目标

  • 2021-04-28
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CIS2019.姬生利.腾讯云数据安全中台.v1.0.1

01 于安全风险趋势与数据安全保护挑战 02 腾讯于数据安全中台解决方案 03 极简于数据安全保护方案最佳实践

  • 2021-04-28
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云计算大潮中的关键信息技术设施防护

随着数字化转型的深入,“上云”已经成为常态,云计算的产业规模随之日益庞大。云计算在带来巨大好处的同时,也带来了更多的安全威胁,云计算的特殊性也给安全防护带来了新的挑战。当前云计算的安全威胁已经从简单的破坏变成赤裸裸的勒索和盗取数据,获得非法利益已经成为攻击的首要目的,云安全威胁的形式和来源也变得更加复杂多样

  • 2021-04-28
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数据泄密新挑战

随着 互联 网 、物联 网 、云计算等 技术 的快 速发展 ,以及智能终 端 、网络社会 、数字地球 等信息 体的建设 和普及 ,全 球数据量出现爆炸式增长 ,仅在 2011年就达到 1.8万亿 GB。IIX;预计 ,到 2020年全球数据量将增加 5o倍口]。无疑,大数据时代 已经到来。一方 面 ,云计算为这些海量 的、多样化的数据提供存 储和运算 平台 ,同时数据 挖掘和人工 智能从大数 据 中发现知识 、规律和趋势 ,为决 策提供信 息参考 。但 是 ,大数 据 的发展将进一 步扩大信 息的开放程 度 ,随之 而来 的隐私数据或敏感信息的泄露事件 时有发生 。面对大数 据发展 的新特 点 、新挑战 ,如何保 障数据安全是我们需要研究 的课题 。

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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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