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当下一代防火墙遇上机器学习,智能威胁防御新篇章就此开启

2020年6月18日 - 北京——随着企业需要保护日益增多的网络入口,以抵御不断进化和升级的网络攻击,全球网络安全企业 Palo Alto Networks(派拓网络)日前宣布推出基于机器学习技术的下一代防火墙(NGFW)。该产品将机器学习(ML)技术嵌入防火墙核心,主动帮助并智能地阻止威胁,保护物联网设备,并推荐安全策略,此举再次树立了网络安全新标杆。 Palo Alto Networks(派拓网络)创始人兼首席技术官Nir Zuk表示,“13年前我们曾创造了下一代防火墙,彻底改变了网络安全格局。随着企业网络的扩展——混合云、物联网设备和家庭办公环境——以及攻击方式的快速且自动化演进,我们再次需要一种全新的方式来应对网络安全问题。PAN-OS 10.0开创了全球首款基于机器学习技术的下一代防火墙,在多个领域不断学习并主动提升安全性能,助力安全专业人员不仅仅是跟上安全趋势,而是保持领先地位。” Palo Alto Networks(派拓网络)PAN-OS®10.0基于机器学习技术的下一代防火墙引入了多项业界首创功能,包括: 1. 基于机器学习技术的本地恶意软件和网络钓鱼防御功能 随着攻...

Nebula Graph 在大规模数据量级下的实践和定制化开发

本文作者系微信技术专家李本利 图数据在社交推荐、多跳实时计算、风控和安全等领域有可期待的前景。如何用图数据库高效存储和查询大规模异构图数据,是一个重大挑战。本文描述了开源分布式图数据库 Nebula Graph 实践中遇到的问题,并通过深度定制,实现:大数据集存储、小时级全量导入、多版本控制、秒级回滚、毫秒级访问等特性。 背景 为大众所熟知的图数据库大多在大数据集合上束手无策,如:Neo4j 的社区版本,采用 Cypher语言,由单机单副本提供服务,广泛应用于图谱领域。互联网公司只能在小数据集合下使用,还要解决 Neo4j 多副本一致性容灾的问题。JanusGraph 虽然通过外置元数据管理、kv 存储和索引的方式解决了大数据集合存储问题,但其存在广为诟病的性能问题。我们看到大部分图数据库在对比性能时都会提到和 JanusGraph 相比有几十倍以上的性能提升。 面临大数据量挑战的互联网公司,普遍走向了自研之路,为了贴合业务需求,仅支持有限的查询语义。国内主流互联网公司如何解决图数据库的挑战呢: 蚂蚁金服:GeaBase[1] 金融级图数据库,通过自定义类语言为业务方提供服务,全量计算...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。