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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 。

  • 2021-04-28
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中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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