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等保测评师角度浅谈等保2.0

前言 目前网络安全话题越来越火,网上关于网络安全的话题比比皆是,但大都是从甲方或乙方的角度写的,鲜有从测评机构的角度分析和总结,因此,本文将从一个4年的测评工作角度进行探讨和分析当前网络安全行业的问题,并窃以展望未来网络安全行业的发展趋势。 以下仅为笔者个人意见,不代表任何机构,如果异议,欢迎讨论。 甲方存在的主要问题 这几年做过的甲方的测评项目中,其中主要分布在政府、事业单位,人社、国土、财政、卫生和交通类,私企也有,但不多,一般是金融类私企。 (1) 等保初衷:从各行各业的开展等保来看,基于网络安全的初心开展等保的单位企业少之又少,而绝大都是单位企业都是政策要求,其中具体又可以细分为 行业主管部门要求开展等保,比如电力行业和金融行业,这两个行业都有文件要求开展等保,所以在众多民营企业中不愿意做但是必须需要做等保。 寻找背锅侠,部分政府单位对等保不感冒,但是被等保机构销售忽悠后以为做的等保就可以给自己上一道“保险”,纯粹为了事后找等保机构给自己背锅。 利益关系,部分单位的信息化负责人也想通过项目采购实现利益共同体,这里就不多说了。 (2) 技术能力不强,重设备轻管理,众多甲方单位没有...

AWS机器学习云服务实例成本大降18%,今年刚刚落地中国

近日,AWS表示,其Amazon SageMaker机器学习服务两个云实例ml.p2和ml.p3 GPU成本大幅降低,高达18%。 Amazon SageMaker是AWS针对机器学习全栈技术平台,满足企业在云中进行机器学习的应用的构建和模型训练,该服务在2017年推出,并与今年在中国市场正式上线,是目前市场上最佳的全栈机器学习云服务。 AWS表示,用户在Amazon SageMaker三年内的总拥有成本(TCO)与其他选择相比要低54%以上,开发人员的生产率最高可以提高10倍。 究其原因,Amazon SageMaker作为全栈的机器学习平台,管理着机器学习通常需要的所有训练模型和预测服务的基础架构,让企业可以专注于研究和解决当前的机器学习问题。 AWS强调,研究表明Amazon SageMaker已经降低了构建机器学习模型的成本,因为SageMaker提供了对最流行的机器学习库的高度优化版本的访问权限,以及对CPU和GPU的选择,方便用户可以为其特定项目选择最有效的云实例选项。 相信很快中国用户将能够以更低的成本使用Amazon SageMaker。 【责任编辑: 赵宁宁 TEL:...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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