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李浩-DevSecOps智适应解决方案落地实

? 作为DevSecOps关键工具链技术,连续入选Gartner2014年、2016年的年度十大安全技术; ? 规避了DAST黑盒安全扫描和SAST白盒代码审计技术的主要技术缺陷; ? 通过部署在服务端的轻量级微探针技术,实时监测应用漏洞触发执行情境并进行动态污点数据流追踪; ? 接近于零的误报率,漏洞触发点可定位到代码行,可回溯漏洞堆栈信息,可检测任意文件操作类漏洞;

  • 2021-05-06
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云时代,数据库容灾解决方案

DTS:Data Transmission Service,是阿里云提供的一种支持多种数据源之间数据交互的数据流服务。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力。在数据库灾备解决方案中,使用阿里云DTS可实现各数据库间的数据迁移与实时同步,从而为数据库灾备打好最重要的基础。 DBS:Database Backup Service,是为数据库提供连续数据保护、低成本的备份服务。它可以为多种环境的数据提供强有力的保护,包括企业数据中心、其他云厂商。DBS提供数据备份和操作恢复的整体方案,具备实时增量备份、精确到秒级的数据恢复能力。在数据库灾备解决方案中可使用阿里云DBS实现各数据库间的数据备份。

  • 2021-05-06
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企业安全体系发展与最佳实践

阿里巴巴副总裁、阿里云安全事业部总经理、阿里巴巴集团第一位安全工程师肖力为大家带来企业安全体系发展与最佳实践的介绍。内容包括企业安全体系的演变,阿里在整个企业安全体系各个基础风险域当中的一些最佳实践,以及云计算对安全体系的影响。

  • 2021-05-06
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内生安全与威胁情报体系构建

为信息化发展的各领域、各层面注入安全基因,融入多样化的安全防护机制,实现网络安全与信息化的深度结合,并 覆盖信息化环境的方方面面,实现全面覆盖、深度结合、实战运行、协同响应。 安全数据的驱动,是实现威胁感知、有效运营、协同指挥、快速响应的关键保障;信息化数据对于全面感知安全态势, 进而对IT风险进行重点调整,有着至关重要的作用,二者在安全实践中互为驱动,才能让运营变得有活力。

  • 2021-05-07
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飞腾携手中新赛克推出工业互联网安全解决方案

飞腾携手中新赛克推出的工业互联网安全解决方案,面向钢铁、石化、电力、制造等行业和工业互联网云平台,针对其工控网络数据采集、安全监测等需求,提供高端数据采集设备——国产工业智能采集探针,以旁路方式部署在工控网络各层汇聚交换机侧,在不影响正常工业生产的前提下,实现对工业企业OT网络中的数据全量实时采集,支持设备运行状态数据采集、工业协议深度解析、多维度安全元数据提取、数据加密、格式化日志生成、单向安全传输等功能,具有工业级可靠性,具备高端口密度、高性能和灵活部署能力。

  • 2021-05-17
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默安科技DevSecOps落地实践

解决安全技术栈:需由安全人员评估以往安全设计中不完善的坑点,并给出解决方案 确定DevSec的衡量指标 威胁建模 安全工具培训:SDL所涉及的安全服务更多,但DevSecOps基本靠自动化,因此需要包含针对安全工具的使用培训

  • 2021-05-07
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机器人对抗纵深防御安全解决方案

数字化加快了信息的传播与交流,改变了传统的商业模式,便利了人们的生活。移动应用、Web应用已融入金融科技、生产生活的方方面面。随之而来的是金融线上业务正面临黑产及网络攻击的严重威胁。黑产通过工具或脚本程序对应用和业务进行攻击,不仅对应用系统进行漏洞探测与利用,也通过业务设计缺陷或合法逻辑,模拟正常用户请求执行批量注册、薅羊毛、数据爬取、暴力破解等操作。从2014年互联网金融初具规模至今,黑产的能力不断工具化、组织化、规模化,在金融企业数字化对抗转型中,黑产不断形成完整的生态链,攻击趋势也发生了显著变化。在与黑产博弈的过程中,黑产利用机器人展开攻击只需要花费较低的成本就可以对企业造成较大的危害。面对日新月异的新兴机器人攻击,商业银行迫切需要建立一套完备的机器人对抗安全解决方案。

  • 2021-06-07
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华大电子_物联网安全芯方案

随着物联网以及智能化产品的不断涌现,信息安全问题也日渐受到关注。信息安全是一个从系统层面需要统一考虑的问题:在提供服务的云端、通信管道、边缘及终端节点都需要部署完整的安全策略,终端节点设备不应该因为资源和处理能力有限而成为整个系统信息安全的薄弱环节。STM32Trust正是在这样的背景下应运而生,目标是让客户在其新产品的设计中能够加强安全性并充分利用STM32MCU硬件特性及其生态系统资源来实现安全设计。

  • 2021-05-28
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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