搜索结果 - 安全内参 | 决策者的网络安全知识库

网络与信息安全领域学术会议立体画像

安全会议爱思美谱 2019-07-24

本文从会议H-index、会议文章引用量、会议trade-off图、国家机构统计，会议核心作者、会议papermap、会议中稿量、会议星云图等八个角度分析了近十年来网络与信息安全ABC类...

海通证券如何建立匹配新时代科技生态的信息安全防护能力

金融保险金融电子化 2019-07-23

海通证券从2019年年初开展以大数据技术为基础、智能安全分析为核心的企业网络安全态势感知平台建设，支撑“威胁检测、态势感知、安全对抗”三项信息安全核心能力需要。

美国防信息系统局发布2019-2022年战略规划

军队军工防务快讯 2019-07-23

规划指出了DISA未来4年的三大战略目标：作战与防御；采用、采办并创建解决方案；提高人员能力并开展机构改革。

人工+智能：IBM SOAR的与众不同之处

安全运营安全牛 2019-07-23

与Gartner定义的SOAR不同，IBM的Resilient系统是由SOA、Case Management与AI & Human Intelligence三部分组成。

警惕：网络攻击已经威胁到航海领域

交通物流安全牛 2019-07-23

无论目标在陆上还是海上，攻击者都能带来极大危害，谁都不能免疫网络威胁。

石家庄某教育网站遭非法入侵，网络课程被低价倒卖

公检法石家庄网警巡查执法 2019-07-23

石家庄辖区某教育公司负责人贾某报警称，5月7日发现其公司的网站被非法入侵，网络上的直播课程被低价盗卖。

中国人寿如何建立匹配新时代科技生态的信息安全防护能力

金融保险金融电子化 2019-07-22

中国人寿财险公司结合保险业务及公司架构特点，将信息安全工作横向分为四个技术方向，纵向分为四个管理方面，“四纵四横”相互交叉。

美国陆军测试在反无人机系统上增加网络攻击能力

军队军工国际安全简报 2019-07-22

这个名为“增强网络赋能反无人机”的新能力，可帮助美军一线作战单位在训练和作战行动中及时预警出现在作战单位周边的常见无人机。

美国防创新委员会敦促国防部实施零信任架构

军队军工国防科技要闻 2019-07-22

美国防创新委员会近日通过《通往零信任安全之路》白皮书，探讨国防部如何实施该技术，并提出一系列问题以了解技术实施是否有效。

美军对战场物联网的网络安全考量

军队军工网电空间战 2019-07-20

美国国防部认为，连接到国防网络的设备数量的爆炸性增长要求美军必须能够更好地管理信息、开展作战、管理资产、调动人员和装备以及支持服务人员。

工信安全智库报告：2019年上半年工业信息安全形势分析

工业互联网国家工业信息安全发展研究中心 2019-07-19

报告梳理了2019年上半年的工业信息安全发展的基本情况，分析当前面临的问题挑战及发展趋势，提出了推进我国工业信息安全发展的政策建议。

从最新《开放政府数据法》看美国开放政府数据的思路

政务中国信息通信研究院 2019-07-23

人民法院应充分认识实施国家大数据战略的重要意义

公检法人民法院报 2019-07-23

人民法院应当充分认识实施国家大数据战略的重要意义，深刻领会国家大数据战略的实施要求，妥善处理大数据时代的各种新型关系，综合精准施策保障大数据战略实施。

Gartner：正确规划人工智能边缘产品的五点问题

人工智能 GartnerInc 2019-07-23

Gartner概括了在规划人工智能产品组合时必须解决的五个关键问题，所有此类决定都是建立在隐私、安全和较长使用寿命这些基础之上。

企业上云后的安全风险概览

云计算安全牛 2019-07-23

企业上云后究竟会面临什么样的安全风险？本文是一个可作参考的 checklist。

机器学习是云原生安全的未来

云计算安全牛 2019-07-23

若不用机器学习，安全团队会被大量无关紧要的琐碎细节绊住，错失真正应该关注的东西。

数亿条借贷用户数据在地下疯狂交易，被清洗数百次

金融保险一本财经 2019-07-22

这些数据的清洗速度惊人，很多数据甚至被清洗了几百次，用户正在加速“坏死”。

虹膜识别技术在金融业的应用思考

金融保险金融电子化 2019-07-22

目前，虹膜识别技术在金融业主要有三类应用场景，一是银行内控，二是支付结算，三是自助设备。

美国实施DotGov项目确保政府域名DNS安全

政务嘶吼专业版 2019-07-21

为了应对近期影响顶级域名的攻击活动，当注册商的DNS记录发生变化时，经过认证的.GOV域名管理员会收到系统警告邮件。

AI最前线：“对抗性图像”数据集可欺骗大多数图像识别AI

人工智能新智元 2019-07-21

UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现AI的准确率下降了90%！在某些情况下，软件只能识别2%-3%的图...