以检查促规范以检查促规范顾名思义就是在信息系统上线之前规定好信息系统需要符合的安全要求和规定需要做哪些安全工作，将安全要求和工作形成一种规范化流程；务必在信息系统上线之前都需要经过规定好的流程。...如：身份鉴别安全要求，访问控制安全要求，常规的高危漏洞安全要求。特别说明的一点是研发团队可能对其中的安全要求了解甚微，安全团队可以有计划对研发团队组织安全研发培训。...地址，公网域名，操作系统类型及版本，数据库类型及版本，中间件类型及版本，端口及对应的服务，主程序目录，备份目录，重要程度和用途登记在信息系统资产管理系统中维护，方便后续的漏洞扫描，渗透测试，数据恢复演练工作和安全态势监控...信息系统安全上线流程如下：图片以规范促安全信息系统安全上线流程中以检查的方式规范信息系统部署流程（OA流程）；信息系统部署方法（以二级等保要求）；研发要求（内部安全要求）；信息系统资产管理维护。...在日常安全工作中，安全团队只需要对信息系统资产管理系统中的资产进行渗透测试并形成漏洞跟进表进行闭环，数据恢复演练形成数据恢复演练记录表；在态势感知上监控重点标记的服务器和狩猎APT攻击。
4月29日是首都网络安全人。网络安全再次成为大家关注的焦点和热议的话题。 实际上在4月7日，网络安全正面临着一场大难。就在这天，一个代号叫“心脏出血”的重大互联网安全漏洞被国外黑客曝光。...目的是阻碍或干扰其正常业务开展，或者盗取其商业机密或核心数据。第三类是国家信息安全。这一点从去年6月斯诺登和“棱镜门”事件便可窥探一二。...最后也是非常重要的一点是，大数据时代，维护网络安全，人人有责。...只有个人、企业和国家相关部门共同努力，才能够保障我们的信息安全，我们才能安享互联网和移动互联网以及大数据时代带给我们的美好的、安全的、便捷的生活。...作者：胡传平，博士，研究员，博士生导师，公安部第三研究所所长、党委副书记(正厅级)，一级警监。
刚接触迅达平台大数据一个月，把一些基本“748260738”知识，总体架构记录一下，感觉坑很多，要学习的东西也很多，先简单了解一下基本知识。来源于网络分享。...---- 748260738大数据处理流程： image.png 1.是数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来...2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。...---- 数据采集： 1.批数据采集，就是每天定时去数据库抓取数据快照，我们用的maxComputer，可以根据需求，设置每天去数据库备份一次快照，如何备份，如何设置数据源，如何设置出错，在maxComputer...---- 数据处理： 数据采集完成就可以对数据进行加工处理，可分为离线批处理，实时处理。
2 精读 全链路数据能力 从能力上看，数据中台处理数据的方方面面，从数据产生开始就进行追踪，不仅打通了数据采集、存储、处理、查询、消费的全链路，还用以下几种方式赋能业务：研发数据管理平台并监控数据质量，...研发生意参谋等数据分析产品直接服务大、中、小商家，提供统一数据服务标准化数据使用流程，将数据分析的算法能力服务化，将支撑内部的数据服务上云搭建客户自己的数据中台，研发 BI 平台完成数据决策的最后一环。...全链路数据技术 从技术架构上看，从底层的数据采集技术开始，逐步向上建设了数据计算与管理能力、数据服务、数据平台、数据应用与数据安全。...如何利用数据做商业决策：BI 平台。 如何保障数据安全：数据安全服务。 对阿里而言，还会额外考虑下面几点： 如何让数据服务横向支撑所有业务线：数据服务平台化，数据智能化服务平台与 BI 平台。...我们是数据中台大前端 “ 前端不是因为我们用 JavaScript，而是因为我们站在业务最前端，解决业务端的问题，所以我们是前端 ”。
●Garner曾预测全球信息安全支出将于2014年达到711亿美元，而数据丢失防护领域的增长速度创新高，达18.9%。预测显示，全球信息安全支出将在2015年增长8.2%，达到769亿美元。 ...●2015-2025网络安全市场预测：Visiongain发布了关于网络、数据、终端、应用及云安全、身份管理及安全运营领先企业的预测报告。...小安观点：从上面三家不同分析机构的预测数据可以看出，网络安全市场在未来五年内的增长令人心动。...另一方面，基于大数据和云计算的安全防护技术正在颠覆传统的网络安全防护架构，这种面向下一代互联网的安全防护技术也再次让人们对于网络安全充满信心。 ...注：本文部分报告和数据等内容来自FreeBuf黑客与极客（FreeBuf.COM）。
全文目录：趋势与挑战自治方案自治实践总结展望分享嘉宾｜黄丹青 腾讯 腾讯大数据平台大脑项目负责人编辑整理｜天天 golden tech内容校对｜李瑶出品社区｜DataFun & 腾讯大数据----01趋势与挑战大数据技术栈的发展是一个不断演进的过程...腾讯大数据的自治方案项目被称为平台大脑，其实现路径，是从数据平台自身的可观测性开始，向上构建决策能力，逐步向半自动化以及自动化演进，最后实现智能化。...其次如果在单场景中已经做了一些智能化应用的情况下，如何快速地泛化到更广泛的领域，是决定平台大脑的发展速度和可达范围的一个关键因素。所以建设平台大脑，需要有如下图所示的三个关键性的能力。...其优劣对比如下：基于规则的方法，其优势在于专家经验和先验知识，前期的收敛会更快，而且具有安全性，不会出现一些太过于离谱的调优结果。...通过这些能力去赋能数据科学家，更加高效、安全、稳定地去完成其数据任务，从而进一步释放数据生产力。在实践中已经验证有效的决策智能方案是从经典规则、再到优化规划以及探索中的强化学习等等的综合选型。
浙江省省长李强主持了《浙江省促进数据发展实施计划》审议工作，并强调要促进大数据发展，关键就是要在其促进经济社会发展、推动政府治理能力现代化、加强社会管理等方面下功夫。 ” ?...《浙江省促进大数据发展实施计划》明确了七项主要任务：一是围绕体制机制创新，打造数据共享、交换和开放统一平台；二是围绕社会治理精细化，建设社会治理大数据应用体系；三是围绕经济运行科学化，建立监测分析大数据支撑体系...；四是围绕民生服务普惠化，开展公共服务大数据应用创新；五是围绕技术研发及产业化，激发创业创新活力；六是围绕数据应用普及化，培育产业发展新生态；七是围绕可持续发展，完善安全保障体系。...李强指出，浙江省数据管理中心已成立，各地各有关部门要统一思想、落实责任，实行专人负责，找准公共数据整合、共享、开放的切入点，突出重点、分步推进；要注重应用、体现成效，通过实施一系列大数据应用示范工程，带动大数据整体发展水平的提升...；要以促进产业发展为根本，充分发挥企业主体作用，培育大数据应用新业态，推进工业、“三农”、服务业大数据应用，逐步建立大数据产业生态体系，为浙江省稳增长、促改革、调结构、惠民生提供强大动力。
腾讯大数据的自治方案项目被称为平台大脑，其实现路径，是从数据平台自身的可观测性开始，向上构建决策能力，逐步向半自动化以及自动化演进，最后实现智能化。...其次如果在单场景中已经做了一些智能化应用的情况下，如何快速地泛化到更广泛的领域，是决定平台大脑的发展速度和可达范围的一个关键因素。所以建设平台大脑，需要有如下图所示的三个关键性的能力。...其优劣对比如下：基于规则的方法，其优势在于专家经验和先验知识，前期的收敛会更快，而且具有安全性，不会出现一些太过于离谱的调优结果。...2.场景落地的一些关键卡点基于这些场景的应用效果，腾讯平台大脑已经沉淀形成了一些比较完备的产品能力。接下来介绍产品在落地中间的一些经验总结或者反思。AI算法的三要素：数据、算法、算力，缺一不可。...通过这些能力去赋能数据科学家，更加高效、安全、稳定地去完成其数据任务，从而进一步释放数据生产力。在实践中已经验证有效的决策智能方案是从经典规则、再到优化规划以及探索中的强化学习等等的综合选型。
全文目录： 趋势与挑战 自治方案 自治实践 总结展望 分享嘉宾｜黄丹青 腾讯 腾讯大数据平台大脑项目负责人 编辑整理｜天天 golden tech 内容校对｜李瑶 出品社区｜DataFun & 腾讯大数据...腾讯大数据的自治方案项目被称为平台大脑，其实现路径，是从数据平台自身的可观测性开始，向上构建决策能力，逐步向半自动化以及自动化演进，最后实现智能化。...其优劣对比如下： 基于规则的方法，其优势在于专家经验和先验知识，前期的收敛会更快，而且具有安全性，不会出现一些太过于离谱的调优结果。...通过这些能力去赋能数据科学家，更加高效、安全、稳定地去完成其数据任务，从而进一步释放数据生产力。 在实践中已经验证有效的决策智能方案是从经典规则、再到优化规划以及探索中的强化学习等等的综合选型。...分享嘉宾 INTRODUCTION 黄丹青 腾讯 腾讯大数据平台大脑项目负责人 腾讯大数据平台大脑项目负责人，十余年数据工程研发与创新经验，聚焦解决大数据领域性能与效率问题，并进行对应的平台级能力建设
近日，手机信息安全侦测中心发现一款名为“黑手阅读”手机恶意软件, 该恶意软件伪装成“百部经典小说下载阅读”，一经安装后即会长期寄居在用户手机后台，在用户完全不知情的情况下，肆无忌惮的通过后台自动联网
点云预处理 一般我们在外业扫描回来的点云的话，可能会有一些数据的倾斜，或者是有一些不需要的点云可以给它切割掉。然后输出平面和立面的那个正射影像，用来后面绘制那个平面图和立面图。...点云数据预处理一般正经手持SLAM厂商 都会自带其自研的软件进行去噪点等一系列处理工作（如果遇见没有自带软件的厂商记得长点心，便宜不一定好用哦，点名际上导航） 天宝TRW点云数据预处理 点云数据预处理软件很多...，但天宝的TRW(Trimble RealWorks）是一个不错的软件，这里用他来演示一下数据预处理。...以为墙为例，如果点云在顶视图可以看见墙底部，不符合正常人眼视觉特征，则说明点云数据法线不一致，需要进行定向处理。...las点云，然后使用CAD自带的Recap也可以进行格式转换为.RCP/.RCS格式导入CAD中进行绘图 但是该方法有个缺点是数据归档很麻烦，而且大面积点云格式转换时间耗费流程较长 平立面生产 平立面点云数据生产一般使用天正
数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。
导语：深度学习在OCR领域的成功应用需要大量数据，数平精准推荐团队利用图像增强，语义理解，生成对抗网络等技术生成高质足量的数据，为算法模型提供燃料，帮助OCR技术服务在多种业务场景中快速迭代，提升效果。...2.1 图像处理数据增强 基于图像处理进行数据增强这种训练数据生成的方式是门槛最低也应用最为广泛的方法。...三、总结 本文分享了数平精准推荐团队在数据生成方面的工作，主要基于图像处理，图像理解，和生成对抗网络三种类型的技术快速产生大量带标注数据，在此之外，也在不断积累人工标注数据作为真实样本，这些真实样本不但客观反映了业务场景...，也为生成数据规范提供了标杆，即依赖这些真实数据样式来在生成数据环节进行大量的模拟和泛化。...腾讯TEG数平精准推荐团队OCR方面已经有了多年积累下的各项技术积累，愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同事们进行交流合作，以TEG的使命：专业、合作、伙伴为目标，唯愿以持续打造业界一流的数据、算法、
在本次大会的第一天，腾讯安全产业安全运营部总经理吕一平先生以“网络安全十年变迁：从底线到天花板”为主题，分享了过去十年信息安全领域的变化和发展趋势，以及过去几年腾讯安全在信息安全领域的前沿性研究和案例。...此外，吕一平先生还指出，基础设施、核心业务上云是一个不可逆转的趋势，未来云会变成安全的主战场。...图1.jpg 以下是吕一平先生的演讲实录，经36氪整理编辑： 吕一平：大家好，今天很高兴有机会跟大家做一些分享。...随着这个行业的变化、数字化转型，大量的数据在汇集，大数据的威力很大，它的安全怎么样来保障也是非常重要的。...另外，这两年有一个趋势，对于数据的关注，特别是个人隐私数据的关注和保护也到了很高的高度，包括去年发布的个人信息安全的规范甚至对青少年和儿童有了更深入和更细致的数据保护的规范，这是我们看到的一个趋势。
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...第二，中通开发了支持 Spark SQL 去查询 TiDB 的工具，并发和安全性在开发的过程中得到一些保障。此外，中通还会把一些额外的核心指标，接入到自研的监控体系。...大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在大促中的经验和思考，也会加速企业日常的业务创新节奏，提升技术驱动的创新效率，打造增长新引擎。
吕一平说道。 「攻城」容易「守城」难 「安全其实是一个伴生属性，信息安全和网络安全的风险，是伴随着软件规模出现的。」吕一平表示，在数字化时代，用户对交互体验的需求越来越高，汽车软件的占比和代码量激增。...数据体系非常繁杂，其中包括车辆的工程数据、个人数据，高精地图数据等等，将这些数据分级分类，明确要保护的类别，是数据安全防护的起点。...吕一平根据腾讯安全的研究指出，「我们曾不止一次地看到来自后台的数据泄露，同时也发现通过车企自研APP能够看到后台数据。」...这些数据不光包括车辆密码和用户信息，还会涉及到部分车控，例如车门、车窗、车灯，电池包的加热等远控功能。 吕一平表示，后台会积累大量数据，且涉及到了整个服务周期，这也意味着，安全防护不能仅仅停留在车上。...所以在安全领域就有一个理念，叫做安全左移，也就是把安全做在前面。」吕一平说道。
大促关键节点，守护零售电商平台的安全及业务稳定至关重要，腾讯安全依托20多年黑灰产对抗经验，针对零售电商面临的安全威胁，从基础安全到业务应用，为商家提供贯穿大促运营全链路的安全防范指南，助力商家安心卖货...腾讯云WAF-BOT管理系统构建了客户端风险识别、安全情报监测、大数据访问行为分析三道安全防线，可对平台的BOT 威胁程度进行智能打分，快速自动识别响应BOT流量及其变体，实现对不同恶意程度的请求分级、...防范指南：大促期间，搭建云上安全立体防御体系，才能全方位、多层次对抗网络高级入侵。...腾讯安全基础网络防护，通过定制化灵活配置网络安全、主机安全、数据安全、应用安全、安全管理等产品模块，为商家的多场景营销构筑牢固的基础安全防护体系，稳定应对黑产恶意攻击。...腾讯安全也将进一步打造更加贴合零售电商平台安全需求的解决方案，一起捍卫营销大促的圆满收官。
针对零售电商面临的安全威胁，腾讯安全基于20年安全运营实践及一线黑产安全攻防经验，依托全球最大的黑灰产知识图谱及业内领先的威胁情报，为零售电商行业提供五大核心安全能力及服务，对于不同的业务场景实现全栈式安全防护...应对手段：通过渗透测试、资产核查、风险评估、修复指导以及7x24小时安全专家驻场值守与应急响应，帮助客户提升抵御流量巅峰时期密集型网络攻击的能力，确保业务流畅进行和核心数据防护。...同时，定制化灵活配置网络安全、主机安全、数据安全、应用安全及安全管理等全栈式基础安全产品防护，让恶意攻击“无处遁形”，为企业构筑牢固的基础安全防护体系。...根据腾讯安全有关数据，约有20%-30%的广告曝光流量为虚假流量，无法转化成真实的用户和销量。...应对手段：腾讯安全提供渠道推广保护服务，为广告主提升真假流量甄别能力和效率，通过智能AI+大数据，有效评估各渠道流量质量，精准识别由刷量产生的欺诈流量，最大限度地保障广告投入效率和安全。
腾讯安全基于20多年黑灰产对抗经验，针对大促节点可能面临的安全威胁，提出了覆盖营销全过程的防护方案，帮助商家抵御恶意刷量、羊毛党等营销安全风险，辨别“营销泡沫”，为商家业务稳定和消费者利益保驾护航！...“羊毛党”肆虐营销费用需上把“锁”618大促期间正是“羊毛党”肆虐的节点。...图片虚假广告丛生大数据模型助力流量反欺诈如今，流量已经成为一种变现手段，流量越大，产生的利润越多。大促节点，黑灰产通过虚假广告投放和恶意刷量等手段，骗取商家营销资金，损害电商平台的正常运营和商家利益。...腾讯安全基础安全防护集成了网络安全、主机安全、数据安全、应用安全、安全管理等多个产品模块，商家可按照业务需求和营销场景灵活选择配置安全产品，减少安全部署成本，提升整体安全水位，高效应对黑产恶意攻击。...“618”大促正是大流量涌入平台的节点，多路直播并发，内容质量参差，这些低质、违规内容不但会对用户造成不良体验，还会给直播电商行业带来风险，因此把好内容安全关极为重要。
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...通过上面的拆解，就把预测趋势的问题转换为分类问题，探索的是客户是否购买，以及购买的金额的问题，这样在基于电商丰富的数据，是能够将预测结果控制在合理的范围内。...确定了目标、特征和模型后，接下来就需要收集用到的数据，比如日志、数据库等；同事需要对收集到的数据做好清洗，例如异常值、缺失值处理，数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。...接下来还需要针对模型预测的结构做分析和检验，主要用到的是离线测试数据集检验和线上数据实测对比，需要综合评估准确率和召回率两个指标。
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