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frp 流量加密压缩对比

frp 是一个专注于内网穿透的高性能的反向代理 应用,支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多 种协议。可以将内网服务以安全、便捷的方式 通过具有公网 IP 节点的中转暴露到公网。

  • 2021-07-29
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企业数据安全体系建设

◆数据安全管理制度 ◆数据系统安全 ◆数据生命周期 ◆应急响应与灾备 开发环境管理 技术措施管理 上线流程管理 网络环境管理 加密方案管理

  • 2021-07-23
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企业上云后的安全建设思考

aws 中国:北京/宁夏/海外 ? qcloud 北京/广州/海外 ? 金山云 ? 阿里云 ? 。。。 多云 ,多region 01020403 流量获取 资产识别 主机agent 访问控制 05 其他问题 A. 交换机几条命令搞定 B. 只需要考虑交换机性能、 解包服务器性能即可 1. 支持多种常见的协议类型(如:http、mysql、dns 等),动态分析应用程序级协议,并将消息关联到事 务中。 2. 支持自定义协议类型 3. 支持多种格式输出,如:Elasticsearch、Logstash、 Kafka、Redis 等 4. 支持跨平台部署,轻量级、部署简单、配置灵活 伴随着企业规模的扩大, 防御的面也随之扩大, 即意味着受攻击的面增大 STRUTS2 你修了没有? Fastjson 你用了多少? 域名,接口 对外开放端口 服务运行组件 管理人员 补丁情况 历史告警信息 。。。。 ? 传统IDC: ? 专线访问 ? 端口集中管控,按需开放(对内,对外) ? 公网IP范围可固定,访问控制容易实施 ? 后期更改访问控制也比较容易 010203

  • 2021-06-22
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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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云环境下的数据安全.杨海峰

安全性是企业面对云计算的首要考虑 公共云数据安全的新挑战和老问题 公共云数据多层防护框架 按需采用数据加密技术保护数据资产 依托持续监控和行为分析感知风险 利用脱敏保证数据合规 结合主动策略和风险感知进行威胁防护 公有云数据安全技术架构 演讲指出:近些年云计算发展风起云涌,政府、企业、金融、公共事业等都在建设或者规划上云; 目前,云计算按照部署模式主要分为公有云、私有云(也称作内部云或企业云)、混合云。 如何选择何种模式的关键点在于:云环境的安全合规性问题,也就是云环境的法规遵从、云数据的安全如何保障、 云环境风险管理;这个问题也越来越成为公有云、混合云发展中被讨论的核心问题。 根据目前国内外数据(库)安全的发展现状和经验,结合亚马逊 AWS[1]、阿里 云、腾讯云、UCloud、华为云等国内外云服务厂商,和 IBM、微软等 IT 巨头的云服务情 况,从云数据(库)安全角度,归纳介绍云环境下数据(库)安全四种技术路线与安全模型 架构和云数据(库)安全关键技术。

  • 2021-07-01
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基于ML的用户风险识别技术与应用

数据改造:改造接入日志数据,保证基本字段一致 数据处理:数据预处理流程标准化 业务行为:进行业务访谈,确认敏感行为及业务逻辑 样本确认:无监督+专家研判

  • 2021-07-01
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网络空间安全人才培养与教育

当前,网络空间在某种程度上已成为继陆、海、空、天之后的第五大主权空间,国际上围绕网络安全的斗争日趋激烈。习近平同志指出:“没有网络安全就没有国家安全,没有信息化就没有现代化。”维护网络空间安全成为维护国家安全新的战略制高点。维护网络空间安全,必须加快培养壮大高素质人才队伍。可以说,如何培养靠得住、本领强、打得赢的网络安全专业人才,是维护我国国家安全和发展利益的重大课题。为此,必须深化教育改革,着力培养熟练掌握信息系统安全知识、网络基础设施安全知识、信息对抗知识,具有较强实践能力和创新能力的专业网络安全人才队伍。实现这一目标,应协调推进学科建设、人才培养、实践锻炼等各方面教育改革工作。 网络战场战役已经打响 缺乏专业人才制约网络安全发展 安全教育的困惑 安全人才的现状 人才需求的层次 就业靶向引导安全教育 安全教育体系构建 1.营造安全文化 黑客竞赛的意义 互联网深度及黑灰产研究 2017年计划的事 2.完善学科教育 传统安全教学的问题 3.未来网络安全教育体系 4.加强社会教学 社会教育是学科教育的补充 5.普及安全意识

  • 2021-07-02
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可信人工智能

可信人工智能应该具备与人类智能类似的特质 鲁棒性:对未知或对抗条件 自我反省:对自身性能或错误有感知 自适应:对新的环境或目标 透明性、可解释性::对分析过程 公平性:对决策过程

  • 2021-06-30
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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