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海量日志采集、解析实践

从Splunk进入这个领域以后,它就推出了一种叫做eps(每秒日志量)计费的方式,这种计费方式对于小规模可能是一个比较理想的状态,但是作为一个企业级的SIEM就会有问题,一方面是预算不太好评估,你很难评估日志量有多少,另一方面就算平台搭建完成,面临的一个问题就是日志越来越多,那么预算就会越来越大,很难承受

  • 2021-04-24
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中通零信任安全架构的探索和实践

快递业务体量行业第一快运、云仓业务国内领先最新市值超过250亿美元,2019年业务量达到121.2亿件。 “中通未来不仅是一家快递公司,也不是一家科技公司,未来中通一定是一家平台公司和生态公司”

  • 2021-04-24
  • 阅读489
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强化安全创新 助力数字化转型

从支付到企业安全和万物互联,飞天诚信的创新专注于数字安全的两个核心领域:身份安全和交易安全。

  • 2021-04-24
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公安部网络安全等级保护2.0主要标准介绍

新标准将于计算、移劢亏联、物联网、工业控制系统等列入标准范围,构成了“安全通用要求+新型应用安全扩展要求”的要求内容。 新标准“基本要求、设计要求和测评要求” 分类框架统一,形成了“安全通信网络”、“安全区域边界”、“安全计算环境”和“安全管理中心” 支持下的三重防护体系架构

  • 2021-04-25
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数据治理与安全.从隔空相望到并肩前行.刘晨

概念解读:数据管理、数据治理与数据安全 ? 实践回顾:数据治理的国内外案例分享 ? 行动思考:基于数据标准化的数据安全管理思路 刘晨认为通常数据治理多以数据标准化与数据质量为驱动力。 数据安全的重要性毋庸置疑,但从实践层面,数据治理与数据安全却似彼此犹抱琵琶半遮面。 此演讲促进了两个领域更好理解与融合,以期形成可落地的数据安全与治理方法。 他回顾了DAMA数据管理知识体系,概要介绍了数据治理、数据安全管理的定义。 介绍国内数据治理实践工作内容;提出以数据模型和数据标准化为基础的数据安全管理思路;提出要点思考和行动建议。

  • 2021-07-01
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安全研究的学术.与工业之领悟

保持学习,兴趣驱动 学生阶段,多看书,面可以广- -些,安全知识中基本概念和原理需要掌握扎实。以兴趣驱动, 可以多参加比赛和实践项目,迅速巩固知识和技能 在工作项目中迅速锻炼安全能力 工作阶段,要迅速熟悉甲方/亿方安全业务场景和产品,成为项目的主力,多接触实战中的漏洞 和攻防技术,能够独当一面 务实敢为,追求极致 成为项目owner,能梳理复杂业务的攻击面和防御架构,有技术规划和管理能力,具备安全研究 和创新能力,成为团队的核心

  • 2021-07-22
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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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智慧应急灾害应急广播系统解决方案

应急广播是指当发生重大自然灾害、突发事件、公共卫生与社会安全等突发公共危机时,应急广播可提供一种迅速快捷的讯息传输通道,在第一时间把灾害消息或灾害可能造成的危害传递到民众手中,让人民群众在第一时间知道发生了什么事情,应该怎么撤离、避险,将生命财产损失降到最低。

  • 2021-03-23
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中服云多模态工业物联网平台介绍

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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