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企业网络安全投资的法拉利陷阱

直播:近二十载从业老兵谈金融科技赋能的探索与实践 如果驾驶水平不够,购买昂贵的跑车不但浪费,而且可能会发生危险。 根据针对《财富》500强公司的网络安全调查,很多企业拥有先进的网络安全技术,而这些技术仅仅发挥了一小部分功能。不可否认这些都是很优秀的产品,但是企业决策者要么对产品缺乏全面了解,要么不完全了解实施前后的工作量。这就像购买了一辆法拉利却不会开一样。 术高莫用 购买大型网络安全解决方案时,尤其是附带硬件的网络安全解决方案时,企业决策者必须记住,这些解决方案通常需要大量的协调和高级技能才能“正确打开”。例如,有些云服务商告诉你他们的云端零信任方案是“开箱即用”的,这听上去是不是“too good to be true”? 确实,部署复杂的网络安全解决方案仅需几天时间,但真正有挑战的是构建高级用例,将环境中的技术作为基准,然后根据业务最有可能面临的风险对其进行更新和配置,这个过程需要数周甚至数月。 就像购买一辆时髦的豪华汽车前需要做充足的功课,企业不应该只看标价,笃信“一分钱一分货”,要知道乔布斯买台滚筒洗衣机还要用平衡记分卡召开多次家庭会议,耗时数周才能敲定。企业必须考虑在自身环境中日常维护和运营这些产品/方案的成本和时间。 此外,企业还需要评估团队成员的技能和专业知识,确定他们是否具有配置解决方案所需的能力,这里说的能力不仅是让解决方案正常运行起来,还包括对其进行优化和充分利用的能力。这绝非易事,如果从未使用过类似技术或从未参与过如此大规模的部署项目,即使是经验丰富的安全团队成员也会迅速掉进大坑。 我们经常在网络安全技术(例如端点检测和响应EDR、行为分析、欺骗技术和人工智能AI驱动的解决方案)的案例中看到这种情况,许多大型企业都有EDR解决方案,但实际上很少有公司在进行托管检测和响应。他们只是在EDR上收集事件,而绕过了对事件做出快速响应所必需的更深入的调查或威胁分析。 一些安全方案对其技术检测、缓解和消除威胁的能力的描述听起来令人印象深刻,安全专业人员和决策者很容易产生“剁手”冲动。但是,如果您的团队没有足够的资源来维护和有效地驱动产品,那么首先购买它就没有任何意义,并且最终将导致预算浪费。 框架优先 我见过的公司大多是下面这个常见问题的受害者。通常他们没有购买该网络安全解决方案的充足商业理由,他们可能已经看到了需求,或者被某个特定解决方案可以为他们提供即时可见性的想法所吸引,但是他们再也没有进一步询问自己,该产品将如何适应他们的安全生态系统。可见性到目前为止。如果您没有能力在您自己的团队中或通过合作伙伴审查可见性并采取行动,就不要急着出手。 为了从网络安全投资中获得最大收益,企业应该首先创建一个安全成熟度框架。该框架将帮助您的企业评估自身的安全能力,发现弱点和优势,并为开发更高级的网络安全计划选定一条前进道路。首先需要评估组织的风险承受能力。风险承受能力越低,您的安全成熟度就需要越高。 接下来,通过将程序与经过验证的行业框架(例如NIST网络安全框架和网络安全能力成熟度模型C2M2)的要求进行比较,评估您的人员、流程和技术。后者是由美国政府开发的,用于能源领域,但是基本模型可以应用于任何领域。 一旦建立了三到五年周期的安全性成熟度框架,您就可以确定存在哪些漏洞或风险领域,然后可以对技术或服务进行优先级排序以填补这些漏洞。安全成熟度框架可帮助组织专注于适合其计划的技术或产品,而不会被新技术新方案弄花了眼,盲目采购。 此外,企业还可以关注安全业界较为关注的CMMC安全成熟度框架,以及系统安全工程能力成熟度模型(SSE-CMM)和国标GB/T 37988-2019数据安全成熟度模型(DSMM),这些模型各有侧重,国内企业可以结合自身行业特性和实际情况参考借鉴。 此外,针对不同行业的安全需求,企业也可以开发自己的安全成熟度模型,例如在此前的文章中,安全牛介绍过立邦网络安全主管严伟设计的安全成熟度模型,针对制造业的安全需求进行了优化,特别适合注重实效的数字化转型阶段的制造业企业参考。 人的因素 在创建安全成熟度框架之后,评估您的团队管理,以及持续优化计划中的技术产品的能力。问问自己,您的团队能否胜任,是否需要借助外部资源的支持。问问自己,新产品功能现在是否是运营的核心,以及针对这些功能的专业知识是否很重要。如果是这样,请准备投资培训和继续教育,以提高当前和将来团队成员的技能。 每次购买网络安全产品时,企业决策者都应该进行全面的技能和服务评估。只有这样,您才能确保您正在优化和最大化领先的网络安全技术,将您的网络安全计划带入快速通道,充分发挥其潜力。 【本文是51CTO专栏作者“安全牛”的原创文章,转载请通过安全牛(微信公众号id:gooann-sectv)获取授权】 戳这里,看该作者更多好文

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物联网:企业网络需了解IoT背后的故事

除了让冰箱知道什么时候牛奶喝完了,物联网(IoT)还有更深层次的东西。在这个系列文章中,我们将分析三个IoT网络,以及用它们可以实现的企业服务。 在上世纪80年代,卡内基梅隆大学有一组计算机科学学生将他们公寓的一台可乐售卖机连接上互联网。这台机器可以报告库存量,以及新放置的饮料是否已经冰冻。 这就是所谓物联网(IoT)的开端,传奇仍在继续。 许多围绕IoT技术的公众宣传都集中在消费类应用上,例如大家所熟知的当牛奶喝完后就会自动下订单购买的电冰箱。这些IoT技术主要是一些具有收发数据连网功能的物件。但是,IoT网络也逐渐成为各种组织的强力支持,其中包括市政、校区和商业环境等。在11月,Gartner预测到2015年会有49亿连网“物体”,其数量比2014年增长30%。Gartner指出,这个数字很可能到2020年达到250亿。 然而,随着企业寻找到更多的IoT应用,他们需要考虑大师设备涌入对环境的影响,如它们所产生流量对有线和无线网络的影响。支持IoT网络的基础架构也需要负责处理密度、管理和安全性等需求的变化。 我们将探寻现在正在运行IoT网络的三个组织——拉斯维加斯Sands集团、圣何塞与田纳西啤酒零售商Del Papa,探讨他们部署的网络,了解背后支撑这些网络的技术。 原文发布时间为:2015年03月27日 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

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【xin站大全】优秀.xin域名终端企业网站推荐

诚信经营 从.xin开始 阿里巴巴推出的首个新顶级域! 音同“信”,让用户信赖的 域名! 唯一基于阿里巴巴企业诚信体系和蚂蚁金服 芝麻信用打造的网络诚信专属域名后缀! 阿里云 网站地址:aliyun.xin 阿里云——阿里巴巴集团旗下公司,致力于打造公共、开放的云计算服务平台。 芝麻信用 网站地址:www.xin.xin 芝麻信用管理有限公司是蚂蚁金服旗下独立第三方信用评估机构 阿里巴巴企业诚信体系 网站地址:cheng.xin 阿里巴巴企业诚信体系是阿里巴巴于2016年6月16日正式推出企业诚信体系。该体系是阿里巴巴集团电子商务领域推动建设的提升全球中小企业信用价值的服务体系。旨在搭建包括广大内,外贸企业,数据提供商,海内外征信,金融,学术,企业社交平台,搜索引擎,政府监管,以及其他第三方机构的生态体系,以企业贸易数据为核心,帮助中小企业汇集社会经济活动中的孤岛数据,运用大数据技术实现阿里巴巴诚信体系建设,提升企业间协同效率,降低企业获取订单、融资成本, 帮助第三方机构控制信用和欺诈风险等,为更快更好地实现互联网+的新经济模式贡献一份力量。阿里巴巴企业诚信体系内涵目前由电子通行码、诚信等级、诚信档案、诚信管家四个部分组成,并通过内贸、外贸、金融、企业服务等四大领域应用,将广泛运用在企业各个商业场景中,让企业信用成为未来商业时代通行证。 阿里巴巴企业诚信体系-查诚信 网站地址:cha.cheng.xin 阿里巴巴企业诚信体系,查诚信,7000万企业实力查询平台。 钉钉官网 网站地址:dingding.xin 钉钉是阿里集团专为中国企业打造的通讯、协同的免费移动办公平台,帮助企业内部沟通和商务沟通更加高效安全。特色支持:消息阅读状态一目了然,重要事DING电话使命必达,紧急事免费电话多方通话,企业通讯录随时随地找人,多端互动。 运满满 网站地址:ymm.xin 物流找车找货神器—寻找物流车源信息、货源信息,发布物流车源信息、货源信息。车场:车场中可定制希望关注的线路。定位管理:在征得车主同意的情况下对车辆司机手机进行定位。“运满满”是国内首家基于移动互联网技术,开发的全免费手机物流配货平台,致力于公路运输行业,为车找货(配货)、货找车(托运)提供全面的物流信息服务。全面满足中小企业的公路长途整车运输需求。同时可提高车主配货效率,降低回头车空返率,提升物流公司找车效率,改善整体物流行业的配货效率。0元享有海量一手货源车源信息,就用口袋里的物流配货站—运满满! 诚信贵州 网站地址:guizhou.xin 主办单位:贵州省人民政府 诚信贵州好品大数据平台 滴滴出行 网站地址:www.didi.xin 滴滴出行是全球领先的一站式多元化出行平台。 简信 网站地址:jian.xin 简信 (MailTime) 一款极简的邮件聊天应用,把烦人的邮件从此变得像短信一样简单。支持QQ邮箱、网易邮箱、企业邮箱等主流邮件服务商。 金润德旗下品牌:芬陀利华 网站地址:www.jrd.xin 山东金润德新材料科技股份有限公司【股票代码:838672】是江北地区较大的不锈钢水管生产企业,是一家专业从事不锈钢自来水管、节能产品的研制、开发和推广的高科技企业。 快捎 网站地址:www.kuaishao.xin 快捎-校园物流服务共享平台 草珊瑚药业集团官方网站 网站地址:www.cshjt.xin 江西草珊瑚集团坐落于江西南昌国家高新技术产业开发区,是一家集现代化高科技生物工程、医药保健食品、植物草本饮品为一体的生产型企业。 他们都在使用.xin域名 了解更多xin站大全www.dizhi.xin

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用机器学习预测飓风强度, NASA 的 AI 宇宙

9月2日,NASA 官网消息显示,南加州航空航天局喷气推进实验室的研究人员已经使用机器学习开发实验计算机模型,有望提高检测快速增强事件的准确性。这项研究可以帮助预测飓风在24小时内的严重程度,给沿途的人们更多的准备时间。 预测飓风强度的机器学习辅助工具 (飓风劳拉在登陆路易斯安那州前不久,经历了一个快速强化的过程,风速在24小时内跃升至35英里/小时或更高 图片来源:NASA 官网) 飓风预报分为两部分:轨迹和强度。经过筛选多年的卫星数据,研究人员选定几个因素:降雨率、冰水含量和留出温度预测值,将这些添加到美国国家飓风中心正在运行的模型中,通过机器学习得出自己的预测。NASA 表示,机器学习能够更好地分析复杂的内部动力学,并确定哪些因素可能导致飓风强度突然上升。 这个机器学习模型是使用 IBM Watson Studio 的算法实现的。研究团队通过1998年至2008年的暴风雨数据训练模型,使用2009年至2014年的暴风雨数据测试模型,并将测试结果与美国国家飓风中心的预测模型比较,对于“在24小时内风速至少增加了35 mph(56 kph)的飓风”的预测,准确率提高60%。 NASA 的 AI 尝试 在2019年6月26日华盛顿特区举行的 AI 世界政府会议上,NASA 数据科学家兼开放创新计划经理Brian Thomas 谈到,NASA 正在利用 AI / ML 做四类工作:航空,作战,人力资本和 IT 支持。 Thomas 说,NASA 最不想看到是机翼或模型在风洞中被炸毁,但他们现在无法使用传统模型和技术做建模,了解真实世界(太空)的复杂结构。人们认为,在航空领域,NASA 可以通过 AI / ML 造出更好的飞船和设备。 作战方面,Thomas 表示,NASA 可以用 AI / ML 技术来协助天线定位,从而最大程度接触卫星。人力资源方面,NSAS 计划通过文本分析,分析职位描述,然后将其分类,把需要做的事情与员工应该在的位置做预测。IT 支持方便包括用 AI / ML 帮助理解网络入侵,已经如何避免入侵。 下面是 NASA 一些具体的 AI 应用、助手与尝试案例。 使用 AI 助手查找太空中的电磁爆发 9月1日的一篇论文,介绍了 AI 助手帮助 NASA 科学家的算法 MMS。新罕布尔什大学的空间物理学家,该论文主要作者 Matthew Argall 表示,MMS 实施的第一个机器学习任务就是 NASA 的。MMS 执行的任务是:检测航天器何时可以从地球磁场穿越到太阳磁场,反之亦然。 在没有 AI 助手介入的情况下,需要人工在24小时内检索84个小时中有价值的数据,然后选择最合适的穿梭瞬间。过去是73名训练有素的志愿者轮流值班,确保将最好的数据传输到地面。这被认为给研究人员在繁忙的工作日程中,增添了志愿服务的压力。 因此,用 AI 短发模仿人类如何读取数据,根据经验识别磁绝经。难点在于,大多数神经网络都是在孤立的快照中处理数据,而科学家的观察和预测是动态随时间展开的。所以研究团队通过存储网络,看到过去的数据,并添加将来数据数据,提供当前决策北京,接近科学家的能力,“当网络决定是否要穿越磁层顶时,可以访问周围的数据点提供帮助。” 目前,新算法与人类判断约有70%的重合。 CIMON:空间站第一批智能助手 2018年7月,NASA 发布消息,CIMON 将成为第一批在空间站使用的智能助手,主要任务是处理常规任务。 CIMON 是可在空间站中使用的头形 AI 机器人,有空中客车公司和 IBM 在德国航空航天中心的资助下开发的“基于 AI 的宇航员助手”,也被 NASA 送入太空。 (图片来源:DLR德国航空航天中心) 寻找生命之源的设想与 FDL 2019年11月的一则消息显示,NASA 科学家试图与硅谷的科技公司合作,将 AI 算法应用于太空科学。 NASA戈达德太空飞行中心的天体生物学家 Giada Arney 希望,机器学习可以帮她和同事在望远镜和天文台收集的一大堆数据中找到生命之源,“由于我们将从未来的观察中获得的数据稀疏且嘈杂,真的很难理解,因此,使用这些工具可以极大帮助我们。” 为了帮助更多类似 Arney 的科学家达成目标, NASA 的Frontier Development Lab每年夏天会召开为期8周的夏季计划,集合科学领域研究人员与数据科学家做研究。 今年的研究内容就包括:太阳物理学;行星科学;地球科学,如预测未来干旱图像;灾害管理,如雷电与极端天气预测、绘制洪水淹没底图;天体物理学,如寻找不寻常恒星和行星系统;宇航员健康,建立因果推断方法试验台。 用 AI 找恒星 2017年,FDL 参与者开发的机器学习程序可以快速创建附近小行星的3D 模型,从而准确估算其形状,大小和旋转速度,这些信息对探测并偏转对地球有威胁的小行星至关重要。 2017年12月,NASA 称开普勒太空望远镜有了新发现。最新发现是研究人员使用 Google 的机器学习技术完成的,即使用 AI 发现了第八颗围绕地球旋转的恒星。 前面提到的今年 FDL 夏季计划中有关于寻找不寻常恒星和行星系统的挑战: 最近 NASA 的太空望远镜任务发现了恒星亮度随时间变化的奇特恒星,同时每个新发现的太阳系都对我们对太阳系演化的理解提出挑战,但搜索空间巨大,机器学习可以提供帮助吗? 基于 Python 的太空探索课程 近日,NASA 还和微软合作,创建了三个基于 Python 制作的学习模块,可以教初学者使用 Python 和机器学习算法探索太空,对太空岩石做分类,以及预测天气和火箭发射延迟。 综上,可以看到,NASA 的许多 AI 探索,都是为了帮助天文科学家或数据科学家处理复杂的太空数据。就像 Thomas 说的,“机器学习,我们创建的每个解决方案都是定制的,这在监督学习中很特别,这一切都与数据有关。”

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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