1、基于网络端口映射的流量分类识别方法简介：该方法通过检查网络数据包的源端口号和目的端口号，根据相应网络协议或网络应用在通信时使用的端口号规则并与之映射，进而识别不同的网络应用缺点：而随着网络技术的不断发展，这一方法的局限性也越来越明显。首先，IANA 并没有为所有的应用尤其是一些后来的新应用都定义通信端口号，这样网络端口号与应用之间不可能总是一一对应的[9]；其次，某些常用协议在数据传输...

大数据相关组件统计大数据安全保障体系几个可以参考的文：01、Components of a big data architecturehttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/02：Components of the Big Data ecosystemhttps://subscription.p

深度学习系统简单神经网络架构由多个针对卷积或循环排列的隐藏层组成。神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。这些神经网络在结构上模仿人类大脑。复杂性根据其功能，深度学习网络非常复杂，其结构包括长短期记忆（LSTM）和自动编码器。神经网络复杂性较低，因为它们只包含几层。性能深度学习算法可以解决大量数据中的复杂问题。神经网络在解决简单问题时表现良好。培训训练深度学习算法需要花费大量的资金和资源。神经网络的

阿里云提供了五横两纵的 7 个维度的安全架构保障。两个纵向维度分别为账户安全（身份和访问控制），以及安全监控和运营管理。请注意这两个纵向包括了租户侧和云平台侧的不同实现。在五个横向维度中，包括了从最底层的云平台层面安全，到对外租户层面的基础安全、数据安全、应用安全和业务安全。阿里云安全白皮书http://chrome-extension://oemmndcbldboiebfnladdacbdfma

深度学习系统简单神经网络架构由多个针对卷积或循环排列的隐藏层组成。神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。这些神经网络在结构上模仿人类大脑。复杂性根据其功能，深度学习网络非常复杂，其结构包括长短期记忆（LSTM）和自动编码器。神经网络复杂性较低，因为它们只包含几层。性能深度学习算法可以解决大量数据中的复杂问题。神经网络在解决简单问题时表现良好。培训训练深度学习算法需要花费大量的资金和资源。神经网络的

前言随着计算机、互联网技术的飞速发展，信息安全已然是一个全民关心的问题，也是各大企业非常重视的问题。企业一般会从多个层次着手保障信息安全，如：物理安全、网络安全、系统安全(主机和操作系统)、应用安全等。对于应用程序安全，需要在应用架构、代码、运维、管理等多个角度进行安全性评估，在整个应用程序生命周期中，软件工程师们则主要负责身份验证、访问授权、进程间通信安全、代码安全、安全的管理与审计这五方面的方

1、背景SSE-CMM描述一个组织中为确保优质安全工程而必须具备的安全工程过程的基本特性。该模型没有规定具体的过程或顺序，而是汇集了在行业中普遍遵循的实践。对于覆盖下列领域的安全工程实践，这个模型是一个标准衡量尺度：整个生存周期，包括开发、运行、维护和退役等活动；整个组织，包括管理类、组织类和工程类活动；与其他学科（例如，系统、软件、硬件、人机工程和测试工程，以及系统管理、运行和维护）的并发交互作

防火墙主要参考以下3种性能指标：整机吞吐量：指防火墙在状态检测机制下能够处理一定包长数据的最大转发能力，业界默认一般都采用大包衡量防火墙对报文的处理能力。最大并发连接数：由于防火墙是针对连接进行处理报文的，并发连接数目是指的防火墙可以同时容纳的最大的连接数目，一个连接就是一个TCP/UDP的访问。每秒新建连接数：指每秒钟可以通过防火墙建立起来的完整TCP/UDP连接。该指标主要用来衡量防火墙在处理

了解 IoA 和 IoC我们先来简单看看这两个指标的定义。