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API

API译自:An Overview on API Security。 本文概括了API防护有关的方方面面,从上层视角介绍了API防护中主要注意的点,并给出了相应的建议。 目录APIAPI调用中的访问控制token颁发过程中的访问控制API调用过程中的访问控制消息防护后端服务的性基于分析的性APIs治理API部署防护API调用中的访问控制首先考虑一下APIs API层可以通过记录操作涉及的所有用户、时间戳以及其他细节来创建审日志。当发生问题时,就可以在审日志中追溯谁创建了API,谁允许该API以及那个应用使用了API。 在开发过程中,开发者使用了沙盒版本中的多个API,如CRM API和付款百分比API。 因此由密钥管理器执行token颁发层面的功能。分析模块会从网关收集API调用数据,用于评估限速策略。集成模块可以连接多个后端和服务,执行必要的消息转换、协议匹配、消息校验和服务编排等。

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异构

图1.GPU模型CPU的长项是整数,GPU的优势则是浮点。对于整机性能而言,CPU和GPU都是性能的保障,合理的搭配才是重中之重,才能给用户带来最强的合性能。 针对上问题,OpenCL一种新的并行技术出现,使用它可以调用机内资源,包括CPU、GPU和其它处理器,为软件开发人员能够方便高效的利用异构处理平台、充分挖掘机中所有设备的性能潜力提供了充分保障 图9.内存模型一个kernal既不能访问主机内存也不能动态分配局内存和常数内存,所有的内存都是由主机进行管理。下表描了内核与主机对内存区域的分配以及访问情况。 表1.CUDA与OpenCL术语对比表2.CUDA与OpenCL特点对比3、异构的典型应用异构并不神秘,目前已渗透各个领域,不仅是PC领域,也包括了手持移动设备领域、行业领域,甚至是、分布式领域 3.3星,这个词对于咱普通人可能觉得有些陌生,只知道通过各种太空望远镜和卫星拍摄的星图、星系图好漂亮!

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    推荐法设

    :推荐系统法免责声明:本文所内容部为作者本人观点,与其工作单位无关 一、前言推荐系统能够根据用户的兴趣推荐可能喜欢的条目,目前已经成为互联网中最常见的应用之一,被广泛应用于电商(亚马逊、淘宝、京东 本文针对推荐系统中的法设问题进行,介绍近二十年来主流的推荐法所采用的基本方法和关键技术,同时分析推荐法设中常见的难题以及解决思路,最后简要总结当前国内外推荐法研究中的热点方向。 ;3)多方,通过多个用户之间协议确保能够得到预期的结果但是对每个用户的隐私都不造成泄漏。 由于同态加密法对于原始推荐法没有改变,所以最终并不会影响推荐的准确性。 * 基于多方的方法。 由于是分布式进行的,这种多方的方法比上随机扰动的方法快14倍左右,比上基于同态加密的方法快386倍左右。

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    移动边缘

    因此,在移动性、性、时延性和可靠性等多个方面,移动网络都必须满足更高的要求。多访问边缘(MEC)(也称为移动边缘)是一种边缘,通过将其带到网络边缘来扩展的功能。 移动边缘(MEC)是一种基于移动通信网络的新的分布式方式,构建在RAN侧的服务环境,通过使一定的网络服务和网络功能脱离核心网络,实现节省成本,降低时延和往返时间(RTT), 优化流量,增强物理和缓存效率等目标 基于MEC,终端用户可以获取更加极致的体验,更加丰富的应用以及更可靠的使用。传统的发生在远离用户和设备的远程服务器上,而MEC允许进程在基站,中心办公室和网络上的其他聚合点中进行。 私有部署模型,其中通过私有网络向一组专用用户提供服务。私有还提供了公共的优势,例如可伸缩性和敏捷性,但主要区别在于私有通过内部基础架构托管提供更高的性和数据隐私性。 在众多垂直行业新兴业务中,对边缘的需求主要体现在时延、带宽和三个方面。目前智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网4个垂直领域对边缘的需求最为明确。

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    边缘技术概

    ----边缘随着智慧城市、智能交通等物联网应用的不断推进和空间位置服务、移动支付服务等新型服务模式的快速发展,物联网设备连接数量和产生的数据呈海量增长趋势。 传统的采用集中处理方式的模型已无法处理因各类接入设备产生的海量数据,让端不堪重负,造成更大的数据瓶颈。因此,边缘模型应运而生。 边缘的数据处理实时性、数据多源异构性、终端资源受限性和接入设备复杂性,使得传统环境的机制不再适用于边缘设备产生的海量数据的防护,边缘的数据存储、共享、传输和隐私保护等问题成为边缘模型必须面对的挑战性问题 我们参考了《边缘技术》,分析总结了边缘参考模型中的边缘设备层、通信层和边缘层容易遭到的攻击,了边缘中密码技术的研究成果,最后给出了边缘技术研究的几个建议。 结语文中我们总结了边缘中设备层、通信层和边缘层的攻击技术,了边缘领域能够落地实践的密码技术(包括基于身份标识的密码技术、RSA和ECC密码技术、基于配对的密码技术、格密码技术、多变量公钥密码技术

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    边缘力网络

    对边缘力网络的定义、发展、标准化现状进行合性阐,特别介绍了通信领域边缘力网络的球标准情况及最新进展。认为边缘力网络将成为驱动各行各业变革的重要解决方案。 这些对网络时延提出了极高要求,同时对数据性、可控性也提出了差异化要求。为了应对这些需求,边缘应运而生。 • 2020年10月,腾讯首个5G边缘中心对外开放。该边缘中心融合腾讯在 5G、边缘、物联网、等领域的多项前沿科技,成为独具创新性的一站式边缘产品 。 5.边缘力网络的主要技术挑战及展望边缘发展至今已取得巨大进步,但仍面临诸多技术挑战,目前仍有三大问题亟待解决。首先是性的问题。 边缘的分布式架构增加了攻击向量的维度,客户端越智能就越容易受到恶意软件感染和漏洞攻击。由于网络边缘设备的资源有限,现有数据的保护方法并不完适用于边缘架构,因此需要寻求新的解决路径。

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    2020年13篇人脸排上

    导读我们对2020年机视觉论文进行了分方向梳理,本文为人脸识别方向,包括人脸识别、检测、面部反欺骗、3D人脸重建、deepfake等方向。 引言在过去的一年中,机视觉领域出现了许多优秀的工作,并推动了相关领域的技术发展与进步。去年上半年,极市曾盘点过机视觉领域论文,并进行了分类整理,得到了很多读者的支持。 因此,在2021年初,我们对2020年出现的机视觉论文进行了分方向梳理,希望能帮助大家学习进步。本文是第五篇,人脸方向。 在本文中,由于蓬勃发展的深度学习技术极大地提高了它们的能力,因此我们对端到端深度人脸识别各个元素的最新进展进行了面的调查,分别回顾了基于深度学习的每个元素的进展,涵盖了许多方面,例如最新的法设,评估指标 本文对操纵人脸的图像技术(包括DeepFake方法)以及检测此类技术的方法进行了。论了四种类型的面部操作:脸合成、面部身份交换(DeepFakes)、面部属性操作以及面部表情操作。

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    还是更不

    此次事件后,专家疑苹果iCloud端系统漏洞被黑客利用,对此观点苹果公司始终否认iCloud有隐患。即便是被很多专家诟病的未限制登录次数的机制也被苹果否认。 然而,人员对iCloud的测试显示并非苹果所阐的那样,iCloud事实上并没有登录次数的限制。 在近日的乌首届峰会上,乌主站负责人“疯狗”认为,黑客通过收集网络上已泄露的用户名及密码信息,生成对应的“字典表”,到其他网站尝试批量登录,得到一批可以登录的用户账号及密码。 在明星照片泄漏事故后,各大媒体和业内专家都在纷纷质疑性。很多资深评论家都表示,“我早就告诉过你,存在危险!”并期望这个世界回到内部部署解决方案。 同时,有相当一部分人始终持此种观点:1)从未被标榜为完;2)将会继续发展壮大。并不是卖点,功能和价格才是卖点。

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    合管理

    目录课程目标 1.管理概 管理的重要性管理的六大措施阿里管理三字经管理的注意事项远程管理的最佳实践:VPN+堡垒机阿里的堡垒机服务2.阿里上监控服务 监控的使用场景监控的价值态势感知 态势感知的使用场景态势感知的价值3.监控和管理的实践 读懂常见的风险报警自定义的报警规则用好监控大屏课程目标? 1.管理概管理的重要性??管理的六大措施?阿里管理三字经?管理的注意事项?远程管理的最佳实践:VPN+堡垒机?阿里的堡垒机服务?2.阿里上监控服务? 监控的使用场景?监控的价值?态势感知态势感知的使用场景?态势感知的价值?3.监控和管理的实践读懂常见的风险报警??自定义的报警规则?用好监控大屏??

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    最佳实践:你的是否面?

    去年,英国政府内阁办公室概了2014年8月14日公布的涉及传输中的数据保护的指导性文件构成的“原则”这些原则。 但是,只要进行,并实现原则到位,环境可以是的,而且在许多情况下甚至比企业内部IT还要合规性企业没有必要从头开始开发自己的原则,因为具有有据可查的最佳实践,如英国内阁办公室的指导性文件。 还有一些标准并不局限于原则。的相互联系意味着,他们往往涉及企业的整个IT系统。 以下是最佳实践:国际标准组织(ISO)正在努力帮助企业开发和实施的最佳实践。例如,联盟(CSA)公布了一个顶级的威胁报告。

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    YOLO法最:从YOLOv1到YOLOv5

    通过将两个数据集混合训练,如果遇到来自分类集的图片则只分类的Loss,遇到来自检测集的图片则完整的Loss。 分类时的概率借用了决策树思想,某个节点的概率值等于该节点到根节点的所有条件概率之积。最终结果是一颗 WordTree (视觉名词组成的层次结构模型)。 为了条件概率,模型预测了一个包含1369个元素的向量,而且基于所有“同义词集”softmax,其中“同义词集”是同一概念的下位词。 通过上方案构造WordTree,得到对应9418个分类,通过重采样保证Imagenet和COCO的样本数据比例为4:1。 YOLOv5:2020年2月YOLO之父Joseph Redmon宣布退出机视觉研究领域,2020 年 4 月 23 日YOLOv4 发布,2020 年 6 月 10 日YOLOv5发布。

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    YOLO 法最:从 YOLOv1 到 YOLOv5

    通过将两个数据集混合训练,如果遇到来自分类集的图片则只分类的Loss,遇到来自检测集的图片则完整的Loss。 分类时的概率借用了决策树思想,某个节点的概率值等于该节点到根节点的所有条件概率之积。最终结果是一颗 WordTree (视觉名词组成的层次结构模型)。 为了条件概率,模型预测了一个包含1369个元素的向量,而且基于所有“同义词集”softmax,其中“同义词集”是同一概念的下位词。 通过上方案构造WordTree,得到对应9418个分类,通过重采样保证Imagenet和COCO的样本数据比例为4:1。 YOLOv5:2020年2月YOLO之父Joseph Redmon宣布退出机视觉研究领域,2020 年 4 月 23 日YOLOv4 发布,2020 年 6 月 10 日YOLOv5发布。

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    发展惹质疑 厂商竞逐“

    不过,随着越来越多厂商加入的生态圈,相信服务的方案也会渐趋成熟。”来自中国联通公司的一位专家向记者表示。 早在2010年5月,埃森哲与中国电子学会共同发布的一份名为《中国发展的务实之路》的报告指出,“问题是球对最大的质疑。 “未来,产品将逐步软件化,特别是随着NFV和SDN的逐步应用,产品就更多以软件形式存在。”上中国联通公司的专家向记者表示。的发展推动了大数据的应用。 谭晓生表示,服务不是零和博弈,的复杂性超出了一家企业的掌控能力;威胁是产业链中所有人的敌人。“因此,只有合作才能共赢,赢得。”他说。 国内专家指出,目前的标准化尚处于初级阶段,我们要尽快开展标准研究,填补国内外标准空白。

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    风险:你的行业吗?

    信息解决方案并非万能,在制定划前,你需要将行业特性考虑在内。涉及到企业部署带来的风险及危险时,更是如此。 正因如此,CloudLock的第四季度网络报告中提到了八个不同行业的威胁以及预防措施。首先,让我们看下共同的趋势。 零售业,高等教育,K-12教育,政府,科技,金融服务,制造业,医疗行业都面临着以下的隐忧:1:账号被盗2:恶意软件3:数据过度暴露4:个人身份信息(PII)及支付卡信息(PCI)数据泄露5:协作也许企业能做的最简单的保护用户的是保护他们的证书 K-12随着越来越多的平板电脑及Chromebook类的轻量级终端开始进入K-12学校系统,毫无疑问也变成一个越来越大的隐忧。潜在的法律风险非常巨大,年轻的用户群让情况变得更加复杂起来。 高等教育高等教育中,保护学生信息及内容是最优先考虑的事。PII是最大隐忧,PCI紧随其后,分别占77%和61%。

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    】情感的“前世今生”

    作者:郭晴、刘伟摘要:情感作为一个世界范围内的学术热点,研究方向遍及心理学、生理学、神经科学、语言学、医学、社会学等学科。情感的研究使形式化的机器更加形象化,是实现自然人机交互的前提。 一.引言大约半个世纪前,美国心理学家“认知心理学之父” 奈瑟尔(Neisser Ulrich)描了人类思维的三个基本和相互联系的特征,这些特征在机程序中也明显存在着:1.人类的思维总是随着成长和发展过程积累 许多关于情感的研究并没有完区分情绪和情感(包括本文引用的大部分论文),为与情感研究领域保持一致,本文除在此处对情感和情绪进行区别说明外,尽可能的统一使用情感一词。 世界学多实验室都在积极的对情感相关技术进行研究,本部分总结近三年国内外情感主要的应用研究。 2014年MIT实验室的AutoEmotivethe通过置在机器比如汽车上的硬件设备(如相机等)结合基于程序语言的语音识别应用、可穿戴设备(对当前情绪进行实时调节),尤其是面部识别法,获取一系列情绪指标

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    的简 使用的优势

    而提到大数据,大家可能第一时间还会想到一个名词——。对大数据的处理就是依靠这种方法来实现的。然而很多人并不了解究竟什么是“?“”是指什么?这种方法的优势在哪里? image.png一、的简从字面上来说似乎并不好理解。实际上,这是一种分布式。 正如字面来说,“”就是如同真正的,负责将数据进行收集,之后再分发的作用。大家目前所说的服务中,已经不是只有了,而是包括多种机技术复合而成的一种多功能合技术。 二、的巨大优势有着十分巨大的优势。其优势首先体现在储存的性方面,用户将机数据存放在自己的电脑上,很有可能会由于一些特殊的原因造成数据丢失。 以上就是关于服务的简单介绍,相信大家已经了解了什么是“”,也认识到了使用的巨大优势。实质上这就是社会科技发展带给人类的巨大便利,大家应该去好好利用这项技术。

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    中国加强话语权:明确重点标准研制方向

    发展的背后还存在着规划不合理、基建不达标、配套有缺失、管理靠人工、能源虚耗严重、隐患大等缺陷,核心根源在于相应的产业规范和标准的缺失。 这两项标准规范了的基本概念和常用词汇,从使用者角度和功能角度阐参考架构,不仅为服务提供者和开发者搭建了基本的功能参考模型,也为服务的评估和审人员提供了相关指南,有助于实现对的统一认识 公布29个重点标准研制方向,三原则推动产业发展《合标准化体系建设指南》明确指出,我国生态系统主要涉及硬件、软件、服务、网络和五个方面。 合标准化工作的重点是从发展实际出发,构建合标准化体系,用标准化手段优化资源配置,促进技术、产业、应用和协调发展。 依据我国生态系统中技术和产品、服务和应用等关键环节,以及贯穿于整个生态系统的,结合国内外发展趋势,构建合标准化体系框架,包括“基础”、“资源”、“服务”和“”4个部分

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    威胁集中营

    联盟是中立的非盈利世界性行业组织,致力于国际面发展,也是领域的权威组织。 联盟在2016年的报告中提出十二大威胁,本文依据此并结合实际应用,总结出威胁“集中营”。 传统划分域做隔离已经行不通了,哪里有提供的服务,哪里就需要防护要贯穿到整个的所有环节,这无疑将提升部署的成本,即便这样防御效果还不见比以前好。 解决好威胁问题,将会为的发展打下坚实的基础,让更多的人乐于接受,将自己的信息数据心放到应用中来。 在这里将威胁比作了集中营,就是希望放到集中营中的威胁越来越少,最后集中营能够解散掉,彻底消除各种威胁。

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    时代的风险

    之前,企业在内部服务器甚至文件柜上来存储他们的信息。现在,很多服务提供商(CSP)依靠第三方平台来容纳和保护他们的信息。由于需要存储大量的数据,公司在这些平台提供的服务器上租用时间更便宜。 除了明显的问题之外,数据泄露不仅危及这些数据来源的保密性和可访问性,而且可能损害CSP和用户的声誉。当你的数据存储在端,你必须对这些信息进行一些控制。 许多第三方平台提供强大的层,但如果代码不好,没有正式的程序显示他们在应用程序性方面很强,用户应该重新评估他们的。 辨别并投向一个提供商随着企业在端寻找能够容纳敏感信息的平台,他们必须寻求一个承诺了服务的提供商。保护有价值的信息应该是任何平台的企业核心价值观,也是任何技术线路图的核心要素。 好处如下:☘ 强大的和合规性策略,公司有专门的部门,每年花费数千万美元使得技术领先于黑客☘ 所有文档的中央存储库,索引,分类,且容易找到☘ 简化合同和其他重要内容的可访问性☘ 频繁的软件升级

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    从端到面解析策略

    2、环境下的等级保护问题研究上所,用户在选择的时候首先会考虑性,对普通用户来说,服务的合规性是上很重要的参考依据。 上工作表明,环境下的等级保护问题得到了广泛的关注。3、的等级保护建设方案阐3.1 业务模式的发展已经深刻的影响到了IT架构、业务系统部署方式,以及服务模式。 中心(端):针对中心区域边界、环境、虚拟化环境,中心合采用身份认证、访问控制、入侵检测、恶意代码防范、、防病毒、数据加密等多种技术和措施,实现业务应用的可用性、完整性和保密性保护 通过SNMP、Syslog、ODBC、API等协议接口和数据文件,进行合分析形成报表、整体态势报告。使得风险可视化、风险告警面化和风险处置专业化,从而实现风险集中化管控。 本文阐环境下等级保护面临的挑战,指出了当前环境的等级保护要求研究工作的不足,提出了面向等级保护要求的方案,并从可行性、适用性、合规性等方面进行了方案分析,为建设提供给了参考

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