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源雀 Scrm AI 开源版升级: 企微文件防泄露

企微文件防泄露 本次开源版聚焦企业微信客户文件交互场景,推出「企微文件防泄露」模块,通过智能检测+日志追溯双机制,为企业核心数据资产构建“事前预警-事中记录-事后溯源”的全链路防护体系: ✅ 敏感文件智能检测:当客户通过企业微信发送合同、图纸、代码等敏感类型文件时,快速识别高风险文件,为后续风险处置提供精准依据。 ✅ 风险操作全程日志追溯:系统自动记录所有敏感文件操作日志,包括文件名、发送人、接收人、发送时间、操作类型(如发送/转发/查看)等关键信息,且日志永久保留。一旦发生信息泄露,管理员可通过日志快速定位泄露源头(如具体员工、发送时间及接收方),为后续追责提供有力证据。 ✅ 员工安全意识强化:既向客户传递安全边界,又避免因直接拦截导致的客户体验受损,实现“安全管控”与“服务效率”的平衡。

Karmada v1.15 版本发布

Karmada 是开放的多云多集群容器编排引擎,旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用。凭借兼容 Kubernetes 原生 API 的能力,Karmada 可以平滑迁移单集群工作负载,并且仍可保持与 Kubernetes 周边生态工具链协同。 Karmada v1.15 版本现已发布,本版本包含下列新增特性: 多模板工作负载的资源精确感知 集群级故障迁移功能增强 结构化日志 Karmada 控制器和调度器性能显著提升 多模板工作负载的资源精确感知 Karmada 利用资源解释器获取工作负载的副本数和资源请求,并据此计算工作负载所需资源总量,从而实现资源感知调度,联邦配额管理等高阶能力。这种机制在传统的单模板工作负载中表现良好。然而,许多AI大数据应用的工作负载 CRD(如 FlinkDeployments,PyTorchJob 和 RayJob 等)包含多个 Pod 模板或组件,每个组件都有独特的资源需求。由于资源解释器仅能处理单个模板的资源请求,无法准确反映不同模板间的差异,导致多模板工作负载的资源计算不够精确。 在这个版本中,Karmada 强化了对多模板工作负载的资源感知能...

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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。

Rocky Linux

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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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