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滴滴SDL体系建设

背景:各项工作通过人肉开展、自动化程度低;过程依赖邮件、钉钉等方式,知识不能沉淀、各项工作无流程闭环。 ? SDL一站式工作平台上线--数据沉淀、流程线上闭环--建设漏洞知识库及方案库 ? 自研黑盒与测试环境打通--多渠道流量采集进行扫描 ? 商用白盒与部署系统打通--自研检测规则 ? 三方组件检测上线--打通构建平台拉取组件依赖

  • 2021-05-07
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APP隐私合规实践

1、制定发布SDK、手机操作系统个人信息安全评估要点。 2、针对面部特征等生物特征信息收集使用不规范,App后台自启动、关联启动、私自调用权限上传个人信息,录音、拍照等敏感权限滥用等社会反映强烈的重点问题,开展专题研究和深度检测。 3、对违法违规收集使用个人信息行为加大发现力度、曝光力度、处罚力度。 4、发布免费技术工具,指导中小企业开展个人信息收集使用行为自评估,提升中小企业个人信息收集使用活动的合法合规性。 5、推进App个人信息安全认证工作,有序开展认证证书和标识发放,建立持续动态的认证跟踪机制。

  • 2021-05-07
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网络安全威胁捕获与追踪关键技术分析

01 网络安全攻防的新形势 02 体系化防御运营中威胁hunting的价值 03 威胁Hunting系统建设思路及关键技术

  • 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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CIS.2019.云安全自动化.Fortinet

? Terraform用来创建、管理、更新基础架构资源; ? Provider是由各个厂商来维护,并让Terraform来理解如果配置各个厂商的产品; ? 利用Terraform在主流云平台自动化部署网络及安全架构,包括FortiGate

  • 2021-04-29
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AIPHA大数据全方位保卫内网安全

新时代内网安全挑战;内网安全解决方案“平台产品现状;内瓦安全核心技术问题;”收集不全“ - AiLPHA大数据全方位高保真收集;”检测不准“ - 当前将测方法误报过多;”检测不准“ - AiLPHA大数据改进模型;”检测不准“ - AiLPHA大数据自适应学习;”模型不灵“-AiLPHA大数据改进分析视角;”模型不灵“-AiLPHA大数据资产智能模型;”模型不灵“-AiLPHA大数据账号画像异常分析;”模型不灵“-AiLPHA大数据时序基线异常分析;”处置不解“-AiLPHA大数据资产网络分析;AiLPHA Lambda 大数据技术架构

  • 2021-04-29
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如何应用机器学习提高Web应用安全效率

黑白名单的优缺点: 黑名单:优点:配置简单,易于实现; 缺点:容易产生误报,只能拦截已知攻击。 优点:准确拦截攻击包括:已知、未知攻击,误报率低; 缺点:需要大量的分析工作,了解网站有多少页面,每个页面里有多少变量,每个变量值是什么类型的

  • 2021-04-29
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AI芯片的产品设计与安全设计

? 以AI芯片构建的边缘计算方案,未来有机会通过区块链智能合约,构建安全认证和访问体系; ? 5G+AI时代来临,千亿级的物联网设备,安全问题会更加突出。我们愿与滴滴和各界朋友合作,打造一个具有算力之美的、安全的智能世界;

  • 2021-05-07
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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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2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。

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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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2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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