当前移动安全中恶意攻击的现状可以归结为四个主要方向：网络安全、数据安全、代码安全、设备安全。
成果名称 内含 来自 用于 变更请求 纠正、预防、缺陷补救、更新；其状态在实施整体变更控制输出中被改变 各知识领域规划、执行、监控过程组指导与管理项目执行、监控项目工作、核实范围、控制范围、控制进度、控制成本、管理质量、管理团队、管理相关方参与、控制项目工作、监控
目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域，都在运用数据科学技术，改善自身业务的发展状态。
拥有有效的企业网络安全不仅仅是让你的员工创建一个不是他们宠物名字的密码--除非他们的猫的名字至少有12个字符长，由大小写字母和符号组成。无论是经过充分研究的鱼叉式钓鱼尝试，还是绕过MFA，威胁者都变得更加大胆。随着全球各行业数据泄露事件的数量和速度不断增长，2022年71%的组织成为勒索软件的受害者，创历史新高，制定可靠且强大的网络安全战略不仅可以保护您的组织的财务，还可以保护其声誉。
活动属性是指每项活动所具有的多重属性，用来扩充对活动的描述，活动属性随时间演进。在项目初始阶段，活动属性包括唯一活动标识 (ID)、WBS 标识和活动标签或名称；在活动属性编制完成时，活动属性可能包括活动描述、紧前活动、紧后活动、逻辑关系、提前量和滞后量（见 6.3.2.3 节）、资源需求、强制日期、制约因素和假设条件。活动属性可用于识别开展工作的地点、编制开展活动的项目日历，以及相关的活动类型。活动属性还可用于编制进度计划。根据活动属性，可在报告中以各种方式对计划进度活动进行选择、排序和分类。
相信大家对Session-Cookie认证并不陌生，它是一种利用服务端的 Session（会话）和 浏览器（客户端） 的 Cookie 来实现的前后端通信认证模式，长期以来一直处于主流地位。
软件供应链是一个全球分布的、具有供应商多样性、产品服务复杂性、全流程覆盖等诸多特点的复杂系统，在软件供应链各个供应活动中均可能引入安全隐患，导致软件漏洞、软件后门、恶意篡改、假冒伪劣、知识产权风险、供应中断、信息泄露等安全风险。
业务要求安全架构师（SA）提供安全的解决方案和服务，这些解决方案和服务可以安全地支持诸如增加利润和生产力、改进客户服务、创新以及更快地将新产品和服务推向市场等活动。
项目的成功完成绝不仅是项目经理或项目组的责任，它是所有项目利益相关者（stakeholder）共同努力的如果，调查结果表明，项目成功的第一保证是利益相关者在项目全生命周期中的有效协作。
在今天的数字时代，安全问题不仅仅是一个技术问题，更是一个业务和战略问题。而威胁建模作为一种系统化的安全分析方法，正在成为我们解决这一问题的关键工具。本文将详细介绍威胁建模的概念、方法和实际应用。
近年来，数据科学和机器学习在应对金融领域诸多任务的处理能力已经成为大家关注的焦点。公司希望知道新技术能够为公司带来什么改进以及它们如何重塑公司的经营策略。
源：数据科学与人工智能 作者：Igor Bobriakov 本文约2639字，建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点
近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。
身份和访问管理 (IAM) 是一个安全框架，可帮助组织识别网络用户并控制其职责和访问权限，以及授予或拒绝权限的场景。IAM 通常指的是授权和身份验证功能，例如：
互联网时代，由数据库引发的安全事件越来越多，数据库防火墙作为保护数据库安全必不可少的防御工事，也越来越受到企业关注。
这并不夸张:任何公司都可能成为网络犯罪的受害者。有关网络攻击的报告来自政府机构、教育和医疗机构、银行、律师事务所、非营利组织和许多其他组织。
7.在没有对变更进行全面评估之前，不能找CCB，更不能立即实施变更，但是，较小的变更需不要报告给CCB.
【新智元导读】本文用一个机器学习评估客户风险水平的案例，从准备数据到测试模型，详解了如何随机森林模型实现目标。 机器学习模型可用于提高效率，识别风险或发现新的机会，并在许多不同领域得到应用。它们可以预测一个确定的值（e.g.下周的销售额），或预测分组，例如在风险投资组合中，预测客户是高风险，中等风险还是低风险。 值得注意的是，机器学习不是在所有问题上都工作得非常好。如果模式是新的，模型以前没有见过很多次，或者没有足够的数据，机器学习模型的表现就不会很好。此外，机器学习虽然可以支持各种用例，但仍然需要人类的验
美国科技产业与投融资分析公司CB Insights发文介绍了80余家面向网络安全的人工智能公司。 2016年，网络安全公司的融资交易数量创造了记录。2017年第一季度是过去五年中私有网络安全公司交易最
美国科技产业与投融资分析公司CB Insights发文介绍了80余家面向网络安全的人工智能公司。 2016年，网络安全公司的融资交易数量创造了记录。2017年第一季度是过去五年中私有网络安全公司交易最活跃的一个季度。随着整体投资活动规模的上升，许多网络安全公司开始利用人工智能(AI)的优势，为网络威胁提供新的解决方案。 CB Insights公司的人工智能交易追踪器显示，在应用了人工智能技术的领域中，网络安全是活跃度排名第四的行业。 我们使用CB Insights的数据对超过80家使用人工智能的网络安全私营
近日，某家电企业在官网商城举办五一促销，活动期间，用户可以购买特价电饭煲、电饼铛等小家电，吸引了众多消费者的关注，也被羊毛党盯上。活动刚开始不久，羊毛党们就几乎全部扫空了特价小家电，导致企业损失数十万元。该家电企业迅速部署了风控系统，并对活动规则进行细化。活动再次重启后，风控系统发现了大量涉嫌参与羊毛党的账号，并及时对其进行了拦截，保证了活动的顺利进行。
很多人对威胁建模这项活动抱有陌生感，什么是威胁？什么是建模？和安全威胁情报是不是有关？和架构安全分析（Architecture Risk Analysis）什么关系？ 能否用Kill Chain替代？
企业主机安全(Host Security Service，HSS)是提升服务器整体安全性的服务，通过主机管理、风险防御、入侵检测、安全运营、网页防篡改功能，可全面识别并管理云服务器中的信息资产，实时监测云服务器中的风险，降低服务器被入侵的风险。使用主机安全需要在云服务器中安装Agent。安装Agent后，您的云服务器将受到HSS云端防护中
企业数据安全治理，除了熟悉法律法规条文，信息采集最小化，服务入口明确隐私协议外，更多的是需要建设内部基础能力，如数据识别、分类分级、数据加密、权限管控等数据安全的基础能力。 本文数据为中心的理念，围绕数据识别、分类分级、基础防护几个方面，结合开源软件做一次梳理和功能演示，希望能帮助有需要的人员对数据安全有个直观的了解。 在数据识别基础上，建立数据资产大盘，实现数据资产风险识别、监测、运营的资产全生命周期管理； 在数据分类分级的基础上，对不同数据资产进行分类、分级，将优势资源投入到关键资产的安全防护上； 在数
本文档为数据安全思维导图与知识点整理。共分为6个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
大数据文摘作品，转载需授权 作者：Keith Furst 选文：卞峥 翻译：王竞苧Selene、Junwei Guan 代理银行业务可以被称为是AML（反洗钱) 可疑性活动系统中最困难的一个业务，但是是否有机会改善呢？合规部门监控代理银行支付活动的基本难题是他们必须依赖于代理银行AML的政策,程序,控制和技术系统来识别可疑活动并采取适当的措施来减轻可能导致代理银行终止与不法客户合作的风险。为了确保银行积极的通过代理银行关系来连接美国金融市场,需要考虑如何根据现有电汇和监管列表信息,来提升可疑行为模型的成熟
机器学习 (ML) 应用程序已经无处不在。每天都有关于自动驾驶汽车人工智能、在线客户支持、虚拟个人助理等的新闻。然而，如何将现有的商业实践与所有这些惊人的创新联系起来可能并不明显。一个经常被忽视的领域是应用自然语言处理 (NLP) 和深度学习来帮助快速有效地处理大量业务文档，从而在大海捞针。
AI作为一项具有革命性的技术，其重要性可与微芯片、个人电脑、互联网、智能手机和云计算技术在各自时代所起的作用相媲美。目前大众媒体报道较多、也引发争议的AI应用，是它在写作、演示文稿生成和音乐创作等方面的应用。
在企业云上安全中，除了服务器内部漏洞风险和DDOS攻击等外部攻击风险外，还有一种风险是内部用户风险，由于这类风险往往是由内部用户的异常操作造成的，且内部用户的操作在安全检测中天然拥有高可靠性，因此具有极高的隐蔽性，在真正发生安全事件后往往引起巨大危险。
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
专注于云软件安全的8种方法 1、云软件安全审查 云软件安全至关重要。例如，医疗保健：医生和其他医疗保健专业人员是云软件的最大用户之一，但最近的研究表明，超过15％被认为是在安全漏洞的高风险下运行，一
在最基本的层面上，架构风险是指由于软件架构设计和实现中的问题或者不确定性导致的潜在问题。这些问题可能影响到系统的性能、稳定性、安全性、可扩展性、可维护性等关键方面，进而对业务造成重大影响。
实现持续交付不仅仅是买些工具，做一些自动化的工作。它依赖于交付过程中所涉及的每个人的协作，来自行政管理层的支持，以及基层人员的改进意愿。
SBOM 是软件材料清单（Software Bill of Materials）的缩写。它是一份详细记录软件构建过程中使用的所有组件、库和依赖项的清单。
使用数据和其他尖端工具可以帮助组织做出更好的决策，并加强监控欺诈性交易的工作。
随着通讯技术的发展和人们对质量的不断追求，电话质检语音识别技术应运而生。这项技术通过对电话录音的自动分析和识别，能够快速准确地得出通话双方的交流情况、语音质量和服务质量的评估等信息，进一步帮助企业做好客户服务管理和提升客户满意度。
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ArcGIS Pro 近期更新了三个非常好的教程，每个都展示了 ArcGIS Pro 强大的地理信息系统（GIS）功能。下面是这些教程的介绍，它们不仅各具特色，还非常实用。
许多具有传统思维定势的网络安全专业人员认为，安全架构只不过是具有安全策略、控制、工具和监视。实际上，所有安全专业人员都必须了解业务目标，并尝试通过实施适当的控制来支持这些目标。任何企业中的企业安全架构，都必须基于该企业的可用风险来定义。
NIST网络安全框架，是美国国家标准与技术研究所发布的一份指南，旨在指导各种企业和组织重视信息安全。该框架最早在2014年2月颁布，在今年的1.1新版本中也新增了内容。该框架最早应用在美国国家基础安全设施机构，如电力机构等等。由于它提供了一个通用性的指导，因此能够适应并应用在不同需求的企业中，现在已得到在美国国内及世界各地的广泛应用。 该框架使企业和组织有可能应用风险管理的原则和最佳实践案例，来提升关键基础设施的安全性和弹性。它为各种组织和机构提供已实施在行业中的最佳案例。尽管这个框架是自愿性的，许多组织和
风险和机会管理（PSK）包括：识别威胁和机会；评估其发生和影响的可能性；减轻潜在威胁；利用潜在机会
11月30日，IEEE金融风控大模型标准启动会在深圳召开。该标准由腾讯主导发起，是全球范围内首个金融风险控制领域的大模型国际标准，旨在为金融机构风控建模环节中应用AI大模型技术提供参考和指引，使金融机构能够在日益复杂和数据驱动的金融环境中高效预测、衡量和管理业务风险。
对关键工业设备和流程进行预测性和主动维护有助于减少计划外停机时间并提高流程可用性和稳定性。用于过程数据分析的人工智能 (AI) 方法可以为工厂操作员提供决策支持和预测性工厂维护策略所需的见解。让我通过一个具体项目为您带来更多见解。
顾翔老师开发的bugreport2script开源了，希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript，
继2018年5月25生效的《欧盟一般数据保护条例》（江湖人称“GDPR”）后，今年4月21日，欧盟首次发布了针对人工智能技术的监管法规草案（如下），长达108页，探讨了企业与政府应该如何使用人工智能技术。
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云计算的高速发展也为试图重新聚焦关键业务目标的企业带来了许多利好，例如提高产品上市的速度、增加企业竞争的优势以及降低资本和/或运行的开支等等。 通常来说，对诸如软件即服务(SaaS)或基础设施即服务(IaaS)的云计算技术进行投资就能够降低对企业内部传统信息技术部门的服务需求。而由企业业务部门管理(例如培训、人力资源、工资和医疗管理等)的服务也会随着云计算的应用而逐步减少。 虽然投资资本与运营运行的成本有所降低，但是由于黑暗网络中信息经纪人的兴起云计算的风险也有所增加。这些恶意的组织会交易和销售包括个人身份
AI 时代，DevOps 与 AI 共价结合。AI 由业务需求驱动，提高软件质量，而 DevOps 则从整体提升系统功能。DevOps 团队可以使用 AI 来进行测试、开发、监控、增强和系统发布。AI 能够有效地增强 DevOps 驱动流程，从开发人员的业务实用性和支持的角度来看，评估 AI 在 DevOps 中的重要性是十分必要的。
数据的安全性变得越来越重要，安全性里面包括很多方面，在这篇文章里介绍一下MySQL企业版里提供的数据屏蔽与去识别功能。
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