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Gartner公布2017年顶级安全技术

Gartner今天强调了2017年顶级信息安全技术机器对安全组织的影响。 Gartner副总裁、接触分析师、Gartner名誉研究院Neil MacDonald表示:“2017年,企业IT的威胁级别仍然处于非常高的水平,在各种媒介中的日常账户遭受大量漏洞威胁和攻击。随着攻击者不断提高他们的能力,企业也必须加强他们保护访问和防范攻击的能力。安全和风险负责人必须评估并了解最新的技术,以防范高级攻击,更好地实现数字业务转型,拥抱像云、移动和DevOps这样的新计算类型。” 信息安全的顶级技术包括: 云工作负载保护平台 现代数据中心支持运行在物理设备、虚拟机、容器、私有云基础设施中的各种工作负载,并且几乎总是涉及一个或者多个公有云基础设施及服务(IaaS)提供商。混合云工作负载保护平台(CWPP)为信息安全负责人提供了一种集成的方式,通过使用单一管理平台保护这些工作负载,以及表达安全策略的一种方式,不管这些工作负载是运行在哪里。 远程浏览器 几乎所有成功的攻击都是源自于公共互联网,基于浏览器的攻击是用户攻击的主要来源。信息安全架构师无法阻止攻击,但是他们可以通过将最终用户互联网浏览会话与企业端...

从TensorFlow到Theano:横向对比七大深度学习框架

在深度学习项目开始前,选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近,来自数据科学公司 Silicon Valley Data Science 的数据工程师 Matt Rubashkin(UC Berkeley 博士)为我们带来了深度学习 7 种流行框架的深度横向对比,希望本文能对你带来帮助。 在 SVDS,我们的研发团队一直在研究不同的深度学习技术;从识别图像到语音,我们也在各类框架下实现了不少应用。在这个过程中,我们意识到需要一个简明的方式来获取数据、创建模型、同时评估这些模型的表现。但当我们一次次开始新的深度学习项目时,我们却一直没有找到一个可以参考的标准来告诉自己如何开始。 现在,为了回馈开源社区,同时帮助后来者,我们决定以我们的经验对目前流行的几种工具(Theano、TensorFlow、Torch、Caffe、MXNet、Neon 和 CNTK)进行一次横向对比。以下图表展示了各类深度学习工具的优劣,希望对大家能有所帮助。 先放结论 这组对比参考了多种公开基准评测,以及我们在图像/语音识别应用时对这些技术的 主观印象。此外,你需要注意: 语言 当你开始一个深度学习项目时,你最好使...

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