应急响应-redis入侵应急响应
大模型通常指的是能够理解和生成自然语言的大规模语言模型。它们利用深度学习技术，通过在大规模文本数据上的预训练和微调，获得了对语言的深刻理解和生成能力。GPT是最著名的大模型之一，能够处理复杂的语言任务。2022年，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）推出的ChatGPT迅速获得了广泛的用户基础，成为近20年来用户增长速度最快的消费者应用程序之一。从最初的GPT模型到最新的GPT-4o，参数数量
CN2专线。
网络安全已经成为全球企业和政府的首要任务之一。从信息泄露到国家级的网络战，网络安全的挑战正在变得越来越复杂。随着数字化转型的推进，互联网、云计算、大数据、物联网等技术的发展，带来了新的安全风险。因此，网络安全的需求也在持续上升。预计到2025年，全球网络安全市场将继续增长。网络安全是一个充满机遇与挑战的行业。从入门到高级岗位，职业规划的成功取决于持续的学习、实践经验积累和软技能的提升。随着技术的不
黑客从入门到精通需要经过深入的学习和实践，这是一个需要长时间投入和大量精力的过程。在这份学习路线中，我将为你介绍黑客学习的基本知识和技能，帮助你逐步掌握黑客技能。黑客学习黑客技术需要有一定的基础，同时也需要不断地学习和实践。在学习的过程中，要注意合法合规，遵守相关法律法规，不要利用黑客技术进行非法活动。同时也要注重安全意识和道德伦理，尊重他人的隐私和权利，不要侵犯他人的合法权益。总之，学习黑客技术
网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。
CVE-2020-14883 是 Oracle WebLogic Server 中的一个远程代码执行（RCE）漏洞，属于未授权访问漏洞，可用于获取 WebLogic 管理权限。攻击者利用该漏洞可以远程执行恶意代码，最终导致服务器被控制。CVE-2019-2725 是 Oracle WebLogic Server 反序列化远程代码执行漏洞，主要影响 WebLogic 的 XMLDecoder 组件，
最近连续收到PHP学员的求助，都是因为API Key硬编码导致的安全事故。今天我们就来聊聊：如何在PHP项目中优雅地隔离敏感信息？ 本文涵盖5种实战方案——从.env基础操作到云密钥管理，手把手教你用“最小成本”筑起安全防线。文末还附赠田辛老师独家总结的《三阶防护检查清单》，记得看到最后哦！
有时候在处理一些文本的时候，例如资产测绘平台导出的数据要交给另外一个工具去调用，但是另外一个工具需要制定的格式，那么我们就可以输入少量的源文本和少量的样本格式，让AI写脚本，把源文本转换成样本格式。我输入源文本，这个文本可以是任何文本，我这里用的是HTML，然后我想匹配样本格式，AI就会给我很多正则表达式供我参考。红蓝对抗，Web渗透测试，红队攻击，蓝队防守，内网渗透，漏洞分析，漏洞原理，开源 工
当DeepSeek走向千行百业，企业是否能应对随之而来的“AI安全攻防战”?数美科技CTO梁堃对大模型安全问题进行干货解析，并基于100+AIGC企业的实战经验给出自己的专业见解。
Ollama是一个本地私有化部署大语言模型（LLM，如DeepSeek等）的运行环境和平台，简化了大语言模型在本地的部署、运行和管理过程,具有简化部署、轻量级可扩展、API支持、跨平台等特点，在AI领域得到了较为广泛的应用。近日，Ollama存在安全漏洞，该漏洞源于默认未设置身份验证和访问控制功能，未经授权的攻击者可在远程条件下调用Ollama服务接口，执行包括但不限于敏感模型资产窃取、虚假信息投
另外一个是量化，量化是通过牺牲模型参数的精度，来换取模型的推理速度。llama.cpp 提供了大模型量化的工具，可以将模型参数从 32 位浮点数转换为 16 位浮点数，甚至是 8、4 位整数。训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提供服务。大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相
通过接入DeepSeek等通用大模型，将缺陷真实性智能判断和智能修复建议融入到缺陷审计的功能中，极大程度提升了企业代码审计的效率和准确性。
网络犯罪分子利用DeepSeek AI的知名度和公信力，创建仿冒域名、应用程序和通信渠道，实施精心设计的网络钓鱼和恶意软件攻击。
HiSec Endpoint智能终端安全系统作为终端防护产品，可实时感知终端异常行为，多维检测识别潜在威胁，自动处置威胁事件，智能溯源入侵路径，支持一键勒索加密文件回滚，帮助企业保护核心终端资产安全。经权威三方机构检测，已知勒索病毒检出率达100%，有效抵御勒索威胁。张云峰表示：“华为云边端一体化网络安全解决方案旨在解决中小企业‘用不起、不会用、防不住’的网络安全难题，通过构建‘云端分析、边缘处置
最近，DeepSeek 超火，好多企业都忙着给它做私有化部署呢，但还有些企业在那儿犹豫不决，不知道咋选。今天咱就好好唠唠这个事儿，帮大家做出最适合自己的选择！
给小伙伴们的意见是想清楚，自学网络安全没有捷径，相比而言系统的网络安全是最节省成本的方式，因为能够帮你节省大量的时间和精力成本。坚持住，既然已经走到这条路上，虽然前途看似困难重重，只要咬牙坚持，最终会收到你想要的效果。黑客工具&SRC技术文档&PDF书籍&web安全等（可分享）网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。
随着DeepSeek的热度不断攀升，不少企业员工为了提升效率或满足好奇心，都可能在工作或个人设备上安装并使用。然而，很多员工并未意识到，这些应用可能隐藏着巨大的安全隐患。近期市场上出现了大量仿冒DeepSeek的手机木马病毒，这些木马病毒并非传统的“间谍软件”，而是具有高度伪装性的恶意程序，它们能够潜伏在员工手机中，窃取企业关键数据。
针对日益增多的各类恶意程序的网络攻击，火绒安全建立了多层次主动防御系统来有效应对，在病毒检测方面，基于传统模式匹配和行为分析技术已取得了一定的成效。然而，随着恶意软件技术的快速进步，传统方法面临着速度慢、误报率高和适应新威胁的能力不足的问题。为了应对这些挑战，火绒安全采用了基于深度学习的算法来增强其病毒检测能力以及检测效率。这种方法的优点在于其能够持续学习和适应新出现的恶意行为，大大提高了检测的精
随着数字化时代的到来，数据已经成为企业的重要资产。然而，随着数据量的不断增加，数据治理也变得越来越重要。
为秉承精简高效的管理模式，图扑软件通过应用自主研发的 HT for Web 渲染引擎，数字孪生智慧加油可视化管理系统。应用二三维可视化技术，对加油站内作业区域、油罐、建筑、设施设备的整体效果进行场景复现和数据展示，帮助管理者实现加油站信息的高度集中。
1.背景介绍在当今的数字时代，人脸识别和身份验证技术已经成为了智能安全中不可或缺的一部分。随着大数据、人工智能和计算机视觉技术的发展，人脸识别技术的准确性和速度得到了显著提高，使其在各个领域得到了广泛应用。数字孪生技术则为人脸识别和身份验证提供了一种新的、高效的方式，有助于提高安全性和用户体验。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型...
超越传统防火墙，构建全面的数据治理框架，是确保长期网络安全的关键。企业应充分认识到数据安全的重要性，投入足够的资源和精力，构建完善的数据安全防护体系。只有这样，才能在日益复杂的网络环境中，保护企业的核心数据资产，确保业务的稳健发展。
在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，是推动业务决策、创新发展和竞争优势的关键要素。然而，随着数据量的激增和数据来源的多样化，如何有效管理、利用和保护这些数据，成为了企业面临的重大挑战。在此背景下，数据治理的重要性日益凸显，它不仅是确保数据质量、安全性和合规性的基石，更是企业实现数字化转型、提升核心竞争力的必由之路。
从时代发展的角度看，网络安全的知识是学不完的，而且以后要学的会更多，同学们要摆正心态，既然选择入门网络安全，就不能仅仅只是入门程度而已，能力越强机会才越多。因为入门学习阶段知识点比较杂，所以我讲得比较笼统，大家如果有不懂的地方可以找我咨询，我保证知无不言言无不尽，需要相关资料也可以找我要，我的网盘里一大堆资料都在吃灰呢。干货主要有：①1000+CTF历届题库（主流和经典的应该都有了）②CTF技术文
Smartbi是一款企业级商业智能与大数据分析平台。由于Smartbi登录代码存在逻辑缺陷，攻击者可利用该漏洞登录管理员账号，进而利用系统后台加载扩展包功能执行任意代码。
在时代的发展浪潮中，耘瞳科技将不断加强科技创新并推动科技成果转化为实实在在的民生福祉，促进科技创新成果惠及民生。
另一方面，数据中台的建设也可以促进数据治理的实施，因为数据中台的建设需要对企业内部的数据进行整合和规范化，从而强化了数据治理的实践。然而，在这个过程中，该企业也面临着数据治理和数据安全方面的挑战。数据中台是指一种中心化的数据架构，旨在将企业内部的各种业务数据、应用数据以及第三方数据集成到一个中央数据平台上，以实现数据的共享和复用，提升数据的价值和效用。这些措施的推行，使得该企业的数据治理和数据安全
导读：今天的分享会围绕以下几点展开：数据治理概览数据治理痛点数据治理组织架构数据治理落地问答环节分享嘉宾｜任增涛 百信银行 数据治理架构师编辑整理｜洪佳胤 北银消金出品社区｜DataFun01数据治理概览1. 国家及监管动态分享从国家及监管动态上来看，目前，数据治理已经不止停留在监管层面，更上升到国家的高度，这个趋势体现在最近发布了一系列相关的法律法规，包括数据安全法、个人信息技术保护法、个人信息
目录1. Power BI Licensing Options2. Deployment3. Sharing and Collaboration3.1 Creating App Workspaces3.2 Discovering Workspaces3.3 Power BI Apps4. Data Gateway4.1 Overview4.2 Installation4.3 Configurati
未来数字孪生与智慧交通的发展将呈现出技术不断创新、跨领域合作深化、个性化出行服务普及、绿色出行方式推广、政策与标准完善、数据安全和隐私保护、协同发展与整合、用户体验提升以及智慧城市建设融合等趋势。“方案365”2023年全新整理智慧城市、数字孪生、乡村振兴、智慧乡村、元宇宙、数据中台、智慧园区、智慧社区、智慧矿山、城市生命线、智慧水利、智慧应急、智慧校园、智慧工地、智慧农业、智慧文旅、智慧交通等3
墨菲安全是一家为您提供专业的软件供应链安全管理的科技公司，核心团队来自百度、华为、乌云等企业，公司为客户提供完整的软件供应链安全管理平台，围绕SBOM提供软件全生命周期的安全管理，平台能力包括软件成分分析、源安全管理、容器镜像检测、漏洞情报预警及商业软件供应链准入评估等多个产品。产品可以极低成本的和现有开发流程中的各种工具一键打通，包括 IDE、Gitlab、Bitbucket、Jenkins、H
服务于国家文化战略，遵循国家文化大数据体系建设，支撑公司大数据业务发展，将数据进行关联、标签化、解构、重构等，形成完善的公司数据资产管控体系，实现公司数据资产的应用价值。战略定位：依托国家文化战略，基于文化与科技融合框架，以数据云为核心的数字中枢业务模式：打造数据中台，赋能内容二创和分发体系，为用户提供多层次的消费体验商业模式：产业价值、用户价值和社会价值。
为什么说数据治理难?1、存在数据孤岛在大多数企业中,不同的部门和业务部门使用不同的应用程序并将信息存储在单独的数据库中,这些单独的数据库可能包含类似的信息,但数据从一个数据库到另一个数据库并不总是一致的。2、不断增长的数据存储管理大数据也很困难,因为所涉及的数据规模庞大,而且数据量不断增大。对于只有客户较少的公司来说,修复客户记录相当容易。在这种情况下,有人可以查看所涉及的记录并修复它们。3、数据
数据治理的核心目标是提升数据的质量和安全性（包括准确性、完整性、保密性、完整性和可用性），并实现数据资源在组织内部的共享。通过推进信息资源的整合、对接和共享，数据治理旨在提升集团公司或政务单位的信息化水平，充分发挥信息化的作用。数据的产生、使用、维护、备份到销毁等各个环节缺乏完善的规范和流程，导致过期和无效数据无法及时识别和处理。此外，非结构化数据也未纳入数据生命周期的管理范畴，缺乏信息化工具来支
在城市化迅速改变城市的时代，数字孪生技术成为创造智能、健康和可持续城市环境的革命性解决方案。但是，确保数字孪生的安全性和可靠性至关重要。区块链技术为保护数字孪生、维护数据完整性以及实现可信的实时城市管理提供了一个强大的框架。
刚接触数据安全的时候，经常搜索过程中蹦出来“数据治理”、“网络数据安全”、“网络安全”等多种名词，老娘作为乙方，还是蛮清楚其中的区别，可是对于有些客户来讲，就是傻傻分不清的节奏，于是老娘我决定讲清楚”数据安全“、”数据治理“和”网络安全”的区别！考虑到数据流动的实际需求，我国提出了数据全生命周期的概念，也就是从采集、传输、存储、使用、共享销毁6大阶段来进行数据安全的建设，每个阶段都会有不同的泄漏风
数据治理对网络安全具有积极的影响。通过实施有效的数据治理策略，组织可以提升数据的安全性、增强数据隐私保护、提高数据质量和可用性、促进合规性和法律遵从以及加强风险管理和应对能力。这些措施共同构成了网络安全的重要基石，为组织的数字化转型和可持续发展提供了有力保障。
将数据更好地应用到管理与运用到每一个环节，将项目运行、产业分析、资产盘点等资源形成紧密联系的整体，获得高效、协同、互动的整体效益。的优势了，科技的发展让我们的管理、运用方便快捷，从根本上打破了传统园区管理，提升园区智能化管理和运营，提高了园区整体效率和竞争力。实现产业资源共享，金融聚合成为产业发展的“催化剂”，为公众提供衣、食、住、行、购、娱全面周到服务，成为园区服务的“金钥匙”。双渲染，1:1还
在数字化时代，为了保护个人信息权益，规范个人信息处理活动，促进个人信息合理利用，2021年11月1日，《中华人民共和国个人信息保护法》正式施行。中国银保监会2022年1月正式发布了中国银保监会发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，提出明确工作目标：到2025年，建⽴形成多层次、⼴覆盖、有差异的数字⾦融体系基本框架，数字化转型取得显著成效。强化数据能力与科技能力建设，加强⼤数据战略规划，健全
银行数据治理是一种对银行数据进行全面管理的过程，包括数据的收集、存储、处理、分析、使用和销毁等各个环节。它涉及到数据的质量管理、安全管理、隐私保护、合规性等多个方面，旨在确保数据的完整性、准确性、一致性和。
当行动成功时，可视化监控界面将会展示出本次行动的总结数据，如解救人质、受伤人员、逮捕歹徒、击毙歹徒数量。
1.背景介绍数据治理是指组织在处理和管理数据过程中采取的一系列措施，以确保数据的质量、安全性、完整性和可靠性。数据治理涉及到数据的收集、存储、处理、分析和共享等多个环节，其中数据质量管理和数据整合是数据治理的两个核心技术。数据质量管理是指在数据处理过程中对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面进行评估和控制，以确保数据的可靠性。数据整合是指将来自不同来源的数据进行集成和统一处理，以提供...
1.背景介绍数据治理是指组织对数据的管理、监控、审计、质量控制、安全保护、合规性等方面的一系列活动。数据治理平台是数据治理的核心组成部分，用于实现数据资源的集成管理。数据治理平台可以帮助组织更好地管理数据，提高数据的质量，降低数据相关风险，提高数据的可用性，提高组织的决策效率。在大数据时代，数据量越来越大，数据来源也越来越多，数据的复杂性也越来越高。因此，数据治理的重要性也越来越高。数据治...
随着企业数据规模的增长和业务多元化发展，海量数据实时、多维地灵活查询变成业务常见诉求。同时多套数据库系统成为常态，这既带来了数据管理的复杂性，又加大了数据使用的难度，面对日益复杂的数据环境和严格的数据安全要求，需要解决多数据库系统并存、数据孤岛严重、权限管理混乱和数据查询提取困难等问题。与此同时，企业对数据安全管控的要求越来越高，不同角色和部门需要访问的数据各异，如何、防止数据泄露和误操作成为关键
在这个过程中，我们还需要进行数据清洗，确保数据的准确性和完整性。最后，通过云计算的资源池化技术，我们可以将计算、存储、网络等资源统一管理和调度，这样就能够实现资源的动态分配和优化配置，进一步提升数据治理和服务的能力。同时，我们也提升了数据服务的能力，通过数据治理，数据的质量和可用性得到了显著提高，使数据服务更加贴近业务需求，从而提升了服务效率，为企业创造更多价值。总的来说，我们的一体化数据治理和服
党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出，提升数据安全治理监管能力，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）也将安全治理列为数据要素四大基础制度之一，并强调“构建适应数据特征、符合数字经济发展规律、保障国家数据安全、彰显创新引领的数据基础制度”。高效的数据流通安全治理制度不会阻碍数据流通，相反能够帮
1.背景介绍数据治理是指组织对数据的管理、保护、质量控制、分析和报告等方面的一系列活动。随着数据量的增加，数据治理的重要性也在不断提高。在这篇文章中，我们将讨论数据治理的发展前景，以及如何实现数据资源的高效利用和持续创新。1.1 数据治理的重要性数据治理对于组织来说是至关重要的，因为它可以帮助组织更好地管理和利用数据资源。数据治理可以确保数据的质量、一致性、安全性和合规性，从而提高数据...
本期【极客星球】带来MobTech主办的【CoderPark】第二季数智有直播活动中，字节跳动数据治理平台研发负责人王慧祥老师分享的一站式数据治理技术干货
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