搜索结果 - 安全内参 | 决策者的网络安全知识库

谷歌Play商店下架50多个恶意应用：总安装量超3千万

病毒木马 E安全 2019-04-25

Google Play上存在50多个恶意应用程序，安装量超过3000万次。恼人的广告播放时长最久长达45分钟！

美国网络事件响应问题研究：机构、行动及特点

国家安全网信军民融合 2019-04-23

美国从国家战略层面、行动协调层面，以及威胁响应协调、设施响应协调、情报支撑保障等角度阐述了美联邦政府应对网络事件采取的基本协调机制和战略框架，为应对重大网络事件...

人脸识别惹祸：苹果错把无辜学生当贼抓，现被起诉索赔10亿美元

公检法每经网 2019-04-23

纽约一名18岁的学生起诉苹果公司要求索赔10亿美元，原因是苹果的面部识别软件错误地将他与苹果商店的一系列盗窃案联系在了一起。

CNCERT：关于Oracle WebLogic wls9-async组件存在反序列化远程命令执行漏洞的安全公告 (第二版)

漏洞 CNVD漏洞平台 2019-04-23

经分析，该服务的境内用户规模约为2.9万，共有2017个网站受此漏洞影响，所占比例为6.9%。

五年内云安全开支将增至126亿美元

云计算安全牛 2019-04-23

Forrester报告称，到2023年，公司企业在云安全工具上的开支将增长至126亿美元，2018年这一数字是56亿美元，其中主要增长点是公共云原生平台安全。

北京警方开展净网行动：一季度破获2000余起涉网案件

公检法北京青年报 2019-04-23

北京市公安局“净网2019”专项行动期间取得阶段性成果，行动期间下架违法应用2万余个，破获2000余起涉网案件。

上海网安APP专项治理研讨会：你的APP安全吗？

个人隐私网安一起行_上海网警 2019-04-24

目前APP运营和使用中存在哪些问题？个人用户该如何防范？涉网主体应承担的法律责任是什么？如不履行将承担什么样的法律后果？

基于知识图谱的国内外互联网创业研究的可视化分析

互联网互联网天地杂志 2019-04-24

为了更加全面地了解互联网创业领域的研究概况、研究热点和前沿，本研究采用知识图谱可视化分析工具，对国内外的文献数据进行分析。

一张贴纸欺骗AI，让人类“隐身”完美绕过监控摄像

人工智能新智元 2019-04-24

证券期货监管数据脱敏方案研究与实践

金融保险金融电子化 2019-04-24

本文对数据脱敏的难点与痛点进行了分析，之后提出了脱敏方案实施中的三项关键问题的解决方案。

英国提出新在线服务行为守则，以保护儿童上网

政策互联网治理蓝皮书 2019-04-23

英国信息专员办公室发布《适合年龄的设计：在线服务的行为守则》草案文件，就如何确保在线服务妥善保障儿童的个人资料提供了涵盖16项标准的实用指引。

黑产大军破解人脸识别，消费金融攻防大战升级

金融保险一本财经 2019-04-23

业内人士称，现在在消费信贷申请流程的每个环节，都发现了黑产的身影。

国外海军电子战装备近期发展动态

军队军工电科小氙 2019-04-23

本文简要介绍近期几个国外海军电子战项目和装备进展情况。

音频输出设备安全风险分析：耳机也可泄密

网络攻击 MottoIN 2019-04-23

包括耳机在内的音频输出设备可能会给用户带来安全和隐私风险，耳机从来没有被设计用于干扰心脏设备，但却确实可以干扰心脏设备。

腾讯企鹅号如何打击“做号党”？

互联网浅黑科技 2019-04-23

“做号党”和内容平台的无限战争。

大数据集群管理系统设计与实现

大数据信息安全与通信保密杂志社 2019-04-22

本文提出的大数据集群管理系统解决了在现有系统中存在的各种弊端，为集群管理提供了一个有效的解决方案。

加强防范重大政治外交活动前后的境外有组织网络威胁风险

政务网信军民融合 2019-04-22

通过近期综合多个网络威胁信息源大数据分析看，2019 年“一带一路”高峰论坛期间网络安全形势不容乐观，应着力防范重大网络威胁事件发生。

基于SM9标识密码智能变电站安全防护技术

电力能源工业安全产业联盟 2019-04-22

本文基于IEC 61850智能变电站自动化系统要具备防伪造、篡改及重放等安全威胁，参照IEC 62351标准提出基于国密算法SM9标识密码在变电站的安全防护技术。

邬贺铨院士：5G将以产业应用为主，安全与发展需同步

专家观察中国新闻周刊 2019-04-17

5G未来将会以产业应用为主。与面向消费应用相比，面向产业的应用对安全要求更高，5G需要对产业应用的安全有敬畏之心。

当AI表现出种族或性别歧视，除了震惊我们还能做什么？

人工智能 Nature自然科研 2018-08-04

James Zou和Londa Shiebinger认为，计算机科学家必须弄清偏差的来源，去除训练数据中的偏差，开发出能够应对数据偏差的人工智能算法。