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绿科技云安全纲领(上)

1.1.4 数据与隐私泄露风险 数据作为第五生产要素,其重要程度显而易见。考虑到各类数据上云趋势明显,云上的数据安全应特别得到重视。...5G为边缘计算产业的落地和发展提供了良好的网络基础,主要体现在场景(eMBB, uRLLC 和 mMTC)的支持、核心网用户面功能的灵活部署以及 5G 网络能力开放等方面。...2.1 云化趋势下的绿科技战略转型 绿科技2015年发布“智慧安全2.0”战略,提出了“智慧、敏捷、可运营”个特征,这个特征与云计算天然地匹配,构建了绿云安全服务。...a) 资源池纳管 将第方优势安全产品纳入到绿科技的安全资源池内做统一管理,实现安全能力快速扩展。...b) 安全组件能力集成 将第方安全厂商的安全原子能力嵌入到绿科技的安全能力池,丰富现有的安全能力。

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绿科技云安全纲领(下)

本文将对绿科技的云计算安全风险与发展的认知、价值主张、合作体系、参考体系、技术体系与建设方案进行阐释。因篇幅限制分为上中下篇,本篇为下篇。...绿科技对引入的开源及第方软件制定了明确的安全要求和完善的流程控制方案,在选型分析、安全测试、代码安全、风险扫描、法务审核、软件申请、软件退出等环节,均实施严格的管控。...绿科技建立了应对网络安全事件的响应流程,并针对关键基础设施、网络进行监控,可及时监测可能的网络攻击,避免数据泄露事件的发生。...绿科技对等级保护2.0下的安全建设,通过建设“一个中心”管理下的“重防护”体系。分别对通信网络、区域边界、计算环境进行管理,实施多层隔离和保护措施,构建网络安全纵深防御体系。...绿科技的总体安全体系架构设计如图7所示,其中,等级保护级的系统总体安全体系架构包括总体安全策略、网络安全等级保护制度、安全技术体系、安全管理体系和安全服务体系五个有机组成部分。

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绿科技云安全纲领(中)

绿科技自2012年开始研究并打造云计算安全解决方案,并于2022年正式推出“T-ONE云化战略”,将安全产品与方案全面向云转型,并构建开放的云化生态。...本文将对绿科技的云计算安全风险与发展的认知、价值主张、合作体系、参考体系、技术体系与建设方案进行阐释。因篇幅限制分为上中下篇,本篇为中篇。...上篇链接:绿科技云安全纲领(上) 云计算安全架构体系全景图 本部分给出了云计算安全的架构体系全景图及责任模型,并将技术体系中的安全能力分为基础云安全能力与复合云安全能力,最后给出了业界相关的优秀实践。...概述 云计算技术的重要特点是弹性、按需和接口化,所以绿科技的基础云安全能力也体现出这些特点。...所有原创内容版权均属绿科技研究通讯。未经授权,严禁任何媒体以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式使用,转载须注明来自绿科技研究通讯并附上本文链接。

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加“数”前行|绿科技数据安全十解决方案亮相2023网安周

绿科技首席技术官叶晓虎博士、副总裁陈珂受邀出席开幕式。在9月11日下午,绿科技隆重举办了“绿科技数据安全十解决方案发布会”。...绿科技数据安全十解决方案为各行业提供安全可靠可落地的数据安全建设思路。数据安全是“底线”,也是“目标”。...此次发布的数据安全十解决方案,就是绿科技数据安全领域中的重要实践成果。...教授级高工、省数字办、福州大数据专家委专家陈士骏 满足多场景的安全需求 助力构建数字安全屏障 会上,绿科技集团首席技术官叶晓虎博士、副总裁陈珂、首席代表黎展鹏联合发布了“绿科技数据安全十解决方案”...发布仪式 个维度五个层次 构建数字安全屏障 绿科技集团数据安全解决方案销售部总监施岭详细介绍“绿科技数据安全十解决方案”的核心能力,他指出面对数字中国的浪潮,绿科技推出“数据+”理念,利用技术创新与数据安全相融合

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App统计平台大解析:友、Talking Data、openinstall

一、友+ U-App 友+是2016年初由友、CNZZ、缔元信.网络数据家阿里巴巴旗下的大数据公司合并而成。...在App统计方面,友提供了移动统计、游戏统计、移动广告监测个细分产品,可以根据需求选择对应的产品类型,游戏统计维度齐全,除了常规渠道指标外,还自带关卡、等级、付费等特色场景分析;广告监测主要提供短链和信息流广告的数据分析...友1.jpg 时段详情可以称得上特色功能了,分为趋势和详细数据,能实时反映各个渠道在每个小时维度下的数据表现。...友2.jpg 而用户洞察和生命周期这两块是友近期推出的移动统计 AI版卖点,象征着友数据统计服务进一步向数据分析领域纵深,能实现多大的价值还需要进一步观察。...TD 1.jpg 渠道统计方面,Talking Data 在渠道趋势方面仅提供TOP5,分为新增设备、活跃设备、启动次数类,与友相反,Talking Data 更多细致的维度体现在下方的数据指标和质量指标上

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成功科技产品的支柱

T客汇官网:tikehui.com 原作者:Nir Eyal 编译 | 李哲 如果你开科技公司是为了赚钱,那么很可能你的数学不好,或者是妄想症发作。...因为从数据上来说,你成功的几率在“零”和“几乎为零”之间。 92%的初创公司不出年就会倒闭。Apple应用商店里,只有1%的应用赚到了钱。...聪明人试图通过阅读行业报告、设计模型、分析统计数据等方法预测未来,殊不知,大家参考的信息都是类似的,得出的结论也都类似。这就是为什么只有正确的预测还不够。...“位一体” 业务增长、客户参与度和变现是相互联系的,单靠任何一个都不够。 某一产品即使有非常高的用户粘度,如果只有少量的人花极少的钱使用,它也会失败。同样,不能持续和变现的增长也是没有意义的。...正如红点投资的合伙人Tomasz Tunguz所说,这个标准能够帮助公司团队正确地分配资源。对于定期监测和传达什么才是最重要的事情,GEM框架是非常有价值的。

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SDN私享汇(十):绿科技深度解读WanaCry

MalwareTech注册了开关域名,蠕虫传播速度变缓 ☘ 2017.5.14 有2个二进制patch的变种出现 现对此事件进行详细解读,目录如下: 一、蠕虫的攻击流程 二、蠕虫启动安装逻辑分析 、...☘ 再次重定位文件指针到文件头,以0x40000小的缓冲区为单位向写随机数直到文件末尾。...5数据恢复方法分析 数据恢复不等于解密 本次爆发的勒索蠕虫WannaCry, 到目前为止还没有公布私钥,而从黑客采用的加密技术原理来讲,除非拿到本地私钥解密获得对称密钥,否则无法实现解密,而本地私钥又需要由黑客私钥解密获得...这种情况下,能减少用户损失的方法只有通过数据恢复技术,而非解密技术来还原数据。 恢复只读文件 在某些情况下,它在加密后并未删除文件。...存储在系统盘重要文件夹之外的其它文件能通过使用数据恢复软件从临时文件夹中恢复。原始文件会被移动到%TEMP%\%d.WNCRYT(%d用来递增计数)。这些文件包含原始数据且并未被填充覆写。

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数据迷思

现在很多有关大数据的讨论都是围绕着数据收集进行的,但是除非内外部用户能够方便地消费这些数据,否则它们将一文不值。...Michel Guillet 来自提供数据可视化的 Juice Analytics 公司,他认为有些公司在跟大数据打交道时往往会陷入这迷思: 迷思1:内部的数据用户需要的是灵活性而非指南 去杂货店的时候你有没有遇到东西太多不知道该选什么的情况大数据也一样...这些人不确定究竟要这些数据要干什么,因此他们认为也许把全部数据要过来更好。...迷思3:客户的数据我不能收钱 你卖的不是数据,而是合并进分析中的剖析、指标、算法和展示,这些提升了数据的价值。不要把数据产品定位为“容易访问裸数据”,而是可以解决问题的解决方案。...你能不能轻易地把客户的数据与其他客户群的进行比较?有没有第方来源来进行基准比较尽管客户的确拥有自己的数据,但你可以通过特定行业指标、客户基准以及建议等提供增值服务。

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干货 | WE大会透视未来科技发展的趋势

飞行探索、人工智能、虚拟现实堪称当下最为热门的前沿科技话题,11月8日在北京举行的2015腾讯WE大会给出了最新回答。...WE大会上,曾被《时代》杂志评为2010年50最佳发明之一的光启马丁飞行包将来到中国。背上这套飞行装备,通过操作按钮,个人即可实现垂直起降,也可以快速前行。...值得一提的是,马丁飞行包腾空的背后,浮现出一家年轻的国内科技公司。深圳光启科学董事局主席刘若鹏在WE大会上分享了他和马丁飞行包的故事。 关于出行的奇思妙想,还不止如此。...从听从命令到拥有自我意识,传统机器人到iCub的变革被媒体形容为“大哥”与智能手机之间的巨大跨越。...另一家年轻的国内科技企业格灵深瞳则基于维计算机视觉和深度学习技术自主研发出深瞳TM技术,在人和车的检测、跟踪与识别方面居于世界领先水平。

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数据库MySQL范式

数据库设计的黄金法则:范式在构建任何系统时,数据库设计都是一个至关重要的环节。一个良好的数据库设计不仅能提高数据的一致性和完整性,还能优化性能和简化数据管理。...在这篇文章中,我们将深入探讨数据库设计的范式,并提供Java代码示例来加深理解。准备好了吗?让我们一起探索如何让你的数据库设计更加健壮和高效!...public void addOrder(Order order) { // 插入订单数据数据库 } // 省略其他方法}第范式(3NF):无传递依赖第范式要求表中的字段不仅完全依赖于主键...public void addProduct(Product product) { // 插入产品数据数据库 } // 省略其他方法}实战演练:整合范式现在,我们将整合以上个范式...Orders表 } public void addProduct(Product product) { // 添加产品到Products表 }}在这篇文章中,我们不仅学习了数据库设计的范式

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数据篇:指标

数据篇:指标 上一篇文章中文章讲了如何用服务等级协议(SLA)来评估我们的系统,并讲解了几个常用的SLA指标 今天我们来讲分布式系统中另外几个基本概念 可扩展性(Scalability) 先从我们为什么需要分布式系统说起...在大数据时代,数据增长速度越来越快,数据规模越来越大,对数据存储系统的扩展性要求也会越来越高。...传统的关系型数据库因为表与表之间地数据关联,经常会进行Join操作,所有数据放在单机系统中,很难支持水平扩展。...在强一致性系统中,只要某个数据的值有更新,这个数据的副本都要进行同步,以保证这个更新被传播到所有备份的数据库中,直到这个过程结束,才允许服务器来读取这个数据(这里有点像锁一样)。...举个例子,张给李四转500块钱,张扣款了,但是李四并不一定会收到500块钱。这里便会产生一个不一致性的时间窗口:张扣款,而李四没有收到钱的时候。

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数据库的范式

当你应聘后端岗位的时候,数据库的知识必不可少,今天给大家分享一下数据范式的通俗理解 第一范式:无重复的列 第二范式:属性完全依赖于主键 第范式:属性不依赖于其他非主属性 总结: 第一范式(1NF...) 原子性:保证数据不可再分 第二范式(2NF) 前提:满足第一范式 每张表只描述一件事情,就是主键对应着所有信息 第范式(3NF) 前提:满足第一和第二范式 第范式需要保证表中的数据和主键直接相关...,而不是间接相关 注意: 阿里巴巴要求 关联查询的表不得超过3张,数据库的性能更加重要,适当考虑规范性就好 其实目前关系数据库有六种范式: 第一范式(1NF),第二范式(2NF),第范式(3NF),巴斯...-科德范式(BCNF),第四范式(4NF),第五范式(5NF,又称完美范式) 目前我们用的最多的就是第一范式(1NF),第二范式(2NF),第范式(3NF) 第一范式:要求数据库的每一列都是不可分割的原子项...如下图表就是一个满足第范式的数据库表 订单编号 订单项目 负责人 业务员 订单数量 客户编号 001 冰箱 小明 张 2台 1 002 洗衣机 小红 李四 8台 2 003 油烟机 小青 王五 7台

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数据库设计范式

为了建立冗余较小、结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。...在实际开发中最为常见的设计范式有个: 1.第一范式(确保每列保持原子性) 第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库表满足了第一范式。...第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中,一个表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。...3.第范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关) 第范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关,而不能间接相关。...如下面这两个表所示的设计就是一个满足第范式的数据库表。 ? 这样在查询订单信息的时候,就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录,也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容,减小了数据冗余。

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超阿里、大华,澎思科技行人再识别(ReID)技术刷新数据集记录

行人再识别,澎思科技 ReID算法的突破 行人再识别起源于多摄像头跟踪,指在非重叠视角域多摄像头网络下进行的行人匹配,即确认不同位置的摄像头在不同的时刻拍摄到的行人目标是否为同一人。...近日,在行人再识别(Person Re-identification,简称ReID)算法上澎思科技取得了突破,在主流ReID数据集测试 Market1501、DukeMTMC-reID 和 CUHK03...在数据集上,Rank-1 指标分别达到 96.73%、92.01% 和 84.57%超过了阿里巴巴、腾讯、大华、云从科技等头部厂家;在 CUHK03 数据集的实验中,mAP 也超过了之前的成绩。...澎思科技 Market1501 部分测试结果 澎思科技通过对算法的自研创新和融合探索,算法上的突破有以下点: 1、金字塔水平分块策略:采用 human parsing 对人体分割,结合金字塔水平分块策略...在智慧零售领域,行人再识别技术可以帮助商超收集“人”与“场”之间的关系数据并以可视化的方式重现。

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数据思维与陷阱

应用大数据进行精准营销,要注意规避如下陷阱: 1,有数不一定有据; 2,而不全; 3,内生变量模糊了因果关系。...一要养成大数据思维,二要避开陷阱。 大数据思维 大数据思维有如下四个维度。 定量思维:一切皆可测。POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡,都是大数据的来源。...第,大数据管理要与KPI结合起来,协调各个部门的利益,否则大家对数据采集不积极甚至不合作。例如,运营部门如果看重节省运营成本,可能就对数据采集的意愿不强烈。 实验思维:一切应可试。...陷阱 应用大数据进行精准营销,要注意规避如下陷阱。 有数不一定有据。应用大数据需要什么样的统计或逻辑背景?首先,描述。要能辨识出我们描述的人跟心里想的目标人群是不是一群人。其次,预测。...第,优化。理解因果关系,否则无法优化。简言之,预测需要相关性,而优化则需要因果性,而描述关键在样本的代表性。 而不全。有些大数据应用收集的数据非常多,但对其倾向性却不清楚。

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数据库的范式

数据库的范式 一、介绍 没有规矩,不成方圆。这句话在数据库的规范中同样适用,所以就有了这几项规定,数据库的范式。...我相信很多人都听过范式,面试题中也经常会问到,什么是数据范式,这太常见了。 以前我只是机械式的回复面试官,但以后不会,不仅要学会说概念说规范,还能从实际出发,要不要严格遵守范式。...对于数据库主键而言,其他的字段需要完全依赖于主键,而不能依赖主键中的部分。...,一定要严格遵循范式的原则设计库表结构吗?...这个肯定不是,如果完全按照范式进行设计,那么数据查询就一定需要大量的表关联,这样就会造成查询性能上的问题。 所以,冗余一部分常用的查询字段,避免表关联,这对我们的项目最有帮助。

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