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J0ker的CISSP之路:复习-安全架构和设计1

本文同时发表在: [url]http://netsecurity.51cto.com/art/200711/59827.htm[/url] 在《J0ker的CISSP之路》系列的上几篇文章里,J0ker给大家介绍了CISSP学习内容的第一个CBK—— Information Security Management的内容,接下去J0ker将给大家介绍第二个CBK—— Security Architecture and Design,安全架构和设计。 如果把信息安全管理比作指引组织进行安全项目的路标,那么安全架构和设计便是组织通往信息安全这个目标所用的交通工具的基本结构,它包括用于设计、实施、监控和保护操作系统、设备、网络、应用以及用以实施各种级别保密性、完整性和可用性控制的概念、原则、结构和标准。 安全架构和设计CBK的内容大概可以分为四个部分:概念部分、保护机制、安全模型和系统测评,J0ker打算用5到6个文章的篇幅,逐一介绍这些内容并总结CISSP考试的重点。本文先从第一部分: 概念部分开始。 在进行一个信息系统的设计时,我们需要对目标系统的众多需求进行平衡,这些需求包括功...

BNN - 基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架

写在最前 本文介绍阿里IDST部门研发、基于low-bits量化压缩的深度学习框架BNN(Binary Neural Network),BNN具有以下特点: 1) 跨平台:BNN可以在不同的主流硬件平台上进行部署,包括ARM系列移动端处理器、Intel系列服务器以及正在开发中的NVidia的图形处理器; 2)压缩比高:使用了自研发low-bits量化压缩技术,在算法精度几乎无损的前提下能达到40-100倍压缩率,而且我们也提供无需重新训练的压缩方式,极大简化了迭代周期; 3)内嵌高度优化的矩阵运算库GEMMi8:和市面多种主流计算库相比GEMMi8有多至4倍的性能优势; 4)框架灵活:无第三方依赖,BNN定制化后大小不超过200K。 基于以上技术,BNN的手机端加速效果比市面上同类产品的快2-3倍; AI趋势 近年来,人工智能已经逐渐融入到我们的日常生活,而深度学习作为其中一个分支,在计算机视觉、语音识别等领域也取得了重大突破。深度学习的开源框架也层出不穷,如Caffe[1],Tensorflow[2]等等。与此同时,各大芯片巨头(Intel、NVidia、X...

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