搜索结果 - 安全内参 | 决策者的网络安全知识库

终结密码：DISA正在测试步态识别系统

军队军工网电空间战 2019-05-18

DISA确定了46种可以用来帮助人们摆脱移动设备上密码的手段，包括使用步态、刷卡的方式以及你拿手机或平板电脑的方式。

51信用卡金融风控场景下实时计算引擎的设计与实践

金融保险 AI前线 2019-05-17

本文介绍了51信用卡在主业务的A卡全新模型上使用的自主研发实时计算引擎的设计与实践。

熔断2.0：英特尔CPU面临新攻击

漏洞安全牛 2019-05-16

新漏洞可致虚拟机、安全飞地及内核内存泄密，英特尔已做缓解措施。

旧金山，全球首个禁用人脸识别的城市

政务机器之心 2019-05-15

虽然美国加州可以看做是人工智能时代科技进步的驱动引擎，但一项刚刚通过的条例却让其中一座大城市成为了全球首个禁用特定AI技术的地区。

到底什么才是真正的自主可控CPU？

国家安全自主可控新鲜事 2019-05-13

随着国际形势的变化以及政策的出台，市场上涌现了各种号称生产“国产自主可控CPU”的企业，究竟什么才是真正的自主可控CPU？

通用电气的身份和访问管理基础架构实践

安全建设安全牛 2019-05-22

从2014年到现在，通用电气已将7个独立的跨越多个业务部门身份管理系统集成到一个平台上，这个平台管理着200万名员工和承包商。

美军人工智能应用发展现况与挑战

军队军工电科小氙 2019-05-21

本文基于近期CRS报告，梳理了AI在美国防领域的应用现状，总结了美军将AI集成到军事应用中面临的各种问题，讨论了AI技术为军事应用带来的机遇。

中国在人工智能领域的科研与试验现状

人工智能知远战略与防务研究所 2019-05-21

作者认为中国的AI企业发展势头良好，同时也面临着明显的短板。中国政府积极引进人才与技术，目前已经成为AI领域最具潜力的竞争参与者。

未来终端安全防护的发展方向

安全运营信息安全与通信保密杂志社 2019-05-21

本文从网络准入、硬件、软件、数据、物联网终端和云终端六个层面分析终端存在的安全威胁，并从接入控制、身份认证和监控与审计三大方面提出了未来终端安全防护的发展方向和...

IPv6对网络安全治理的挑战及影响

信息通信信息安全与通信保密杂志社 2019-05-20

本文试图以 IPv6 发展过程以及 IPv6 地址配置为入口，分析 IPv6 部署带来的安全风险以及对网络安全治理的影响，并提出应对建议。

网络武器对核与太空态势和大国关系的影响

国家安全中国信息安全 2019-05-19

本文以美国“主动抑制发射”为例，探讨网络武器对核与太空态势和大国关系的影响。

美国网络司令部高官谈论如何应对全球网络战争

军队军工网电空间战 2019-05-18

军方需要一个遍布全球的网络来应对任何单个战区司令部都无法应付的威胁，这不仅仅是需要技术的问题。

全球士兵“数字化”发展历程

军队军工光明军事 2019-05-17

地面战场的最后胜利，还要靠新型步兵——数字化士兵去实现。那么数字化士兵到底是什么样的？

DevOps成熟度与安全性的关系

安全运营安全牛 2019-05-17

DevOps的成熟度究竟是什么？在本文中，我们将详细探讨这个主题，同时展示DevOps成熟度与安全性的关系。

数据链：信息化作战的破局者？

军队军工学术plus 2019-05-17

本文简要回顾了近现代史上战争形态的发展与变化，分析了数据链对信息化作战的贡献和意义，并结合多种新兴技术发展趋势对数据链未来发展方向提出设想。

小米金融用户按时还款被告知贷款逾期：对接系统异常，不影响征信

金融保险隐私护卫队 2019-05-15

有小米金融用户反映，一直按时还款，却收到民生银行逾期的短信。

三周三次屏蔽Facebook，斯里兰卡恐袭背后的社交媒体难题

互联网极客公园 2019-05-15

技术不再中性，反而被当作武器，发展中国家是在遭受着“数字殖民主义”吗？

英特尔芯片两年内第三次爆出严重安全漏洞

漏洞 DeepTech深科技 2019-05-15

最近，英特尔芯片又爆出新的严重漏洞，被命名为“僵尸负载”，2011年以后的芯片几无幸免。

字节、炸弹与间谍：美国关于网络空间进攻作战政策的讨论

军队军工知远战略与防务研究所 2019-05-14

斯坦福大学网络政策项目在2016年组织召开了一次研讨会，主要研究网络空间进攻作战行动战略运用的问题，本文梳理介绍了美国学术界当时对于网络进攻作战能力的一些基本看法。

ITIF报告：数据的价值取决于使用方式而不是存储地点

专家观察数字经济与社会 2019-05-13

网络安全是数据本地化最重要的正当化理由。但如果不能充分认识到数据本地化可能带来的经济损失和社会代价，我们就不能在全面把握数据本地化成本收益的基础上，做出恰如其分...