搜索结果 - 安全内参 | 决策者的网络安全知识库

原国开行主管：全国电子联行系统建设始末

金融保险金融电子化 2019-11-13

全国电子联行系统项目的提出和开发过程，充斥着很多刻骨铭心的经历，现在回想起来其情此景仍历历在目，给我们带来了许多有益的启示。

个人信息保护实用技巧：公共场合篇

个人隐私 App个人信息举报 2019-11-13

我们每天穿梭在各种公共场合中学习、工作、生活，如果有一些不好的习惯、错误的操作，稍不留意就会造成个人信息泄露。

企业调研：新华三怎么看超融合市场？

云计算计算机兄弟会666 2019-11-12

新华三云计算部门有700-800人，今年部门收入增速30%保底，其中又以超融合为收入增长的主要来源。

广州警方查处APP超范围获取权限案件近90宗

公检法广州网警巡查执法 2019-11-12

2019年以来，广州公安组织对700余款APP开展监督检查，截至11月，共查处超范围收集用户信息案件近90宗。

专盯亚太地区的APT组织Platinum最新后门分析

APT 代码卫士 2019-11-12

Titanium后门是经过一系列释放、下载和安装阶段之后的最终结果，它通过模拟常用软件在每一步都将自己深藏。

Check Point旗下终端安全公司论坛因未打补丁被黑

数据泄露代码卫士 2019-11-12

官方建议论坛用户立即更改论坛账户密码，并指出黑客已经越权访问了他们的姓名、邮件地址、哈希密码和出生日期。

来自星星的危险：针对卫星通信链路的安全研究

信息通信 360 IOT安全 2019-11-12

Comtech调制解调器可被重放攻击，可恶意切断卫星链路；BlockStream的比特币卫星项目，空口数据未加密，可向卫星发射伪造交易信号。

云安全变革性技术：Gartner提出安全访问服务边缘 (SASE) 模型

云计算安全牛 2019-11-12

Gartner声称，SASE有潜力将已建立的网络和安全服务堆栈从一个基于数据中心的服务堆栈转变为一个将身份焦点转移到用户和终端设备的设计。

安全厂商的调查报告可信吗？

互联网安全牛 2019-11-12

读者通常难以区分夸张和真正令人震惊的调查统计数据。

上海警方深入推进“APP违法采集个人信息”集中整治工作

公检法网安一起行_上海网警 2019-11-12

上海公安网安部门持续加强对APP运营企业的信息安全管理工作，接连整治了一批APP违法采集个人信息乱象，保障了人民群众网络合法利益。

中情局投资机构In-Q-Tel成立20年的里程碑回顾

军民融合资本实验室 2019-11-12

In-Q-Tel对其在20年来的里程碑事件做了回顾，主要包含各年度具有代表性的投资案例、与政府相关部门建立的合作关系，以及组织自身的发展变化等。

iOS 13越狱工具Checkra1n发布，适用iPhone与iPad

互联网 cnBeta 2019-11-11

该工具仍处于测试阶段，因此并不稳定，需要在后续开发中继续深入。

没人会黑自己？《赛马邮报》数据泄露历史披露

广电媒体安全牛 2019-11-13

《赛马邮报》首席信息安全官Johan Pieterse在任职时被告知 “没人会想黑《赛马邮报》”。10 个月后，该公司遭遇了数据泄露。

忠诚僚机、集群作战，无人空战时代靠什么取胜？

军队军工学术plus 2019-11-13

尽管无人机集群作战仍有诸多环节需要改进和完善，但其造价低廉、操作简单、作战灵活、代价小、战果大的优势已经开始显现。

中科院专家：人工智能治理的全球图景与技术探索

专家观察三思派 2019-11-12

人工智能不仅仅能够提升经济，虽然很多目标不直接与经济挂钩，但与全球可持续发展愿景息息相关。

算法会带来垄断吗？法德《算法与竞争》报告摘要

数字经济数字市场竞争政策研究 2019-11-12

德国联邦卡特尔局与法国竞争管理局共同发布《算法与竞争》调研报告，本文是对该报告“执行摘要”的翻译，来看看他们的观点。

供应链安全：安全建设中的第三方组件依赖问题

安全建设安全乐观主义 2019-11-12

本文重点阐述一些做软件依赖安全的一些方法论，以及为读者介绍如何借用开源软件力量尽力做好依赖安全。

美政府机构及安全企业谈如何应对深度伪造内容

国家安全国际安全简报 2019-11-12

在CSIS举办的一个座谈会上，各方探讨了在增强公众对抗虚假宣传能力、推动相关技术创新等方面可做的工作。

AI最前线：让中文GPT-2为你生成定制故事

人工智能机器之心 2019-11-12

想要GPT-2生成中文故事，听听它对各种主题的看法？你可以试试这个中文预训练GPT-2项目。

机器学习对军事作战的安全威胁亟待解决

军队军工国防科技要闻 2019-11-12

人类对机器学习的依赖度以及机器学习本身易受欺骗的脆弱性对军事作战有重大影响。