零信任网络安全技术雷达图3.0正式发布

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伴随零信任理念的发展和实施,零信任技术体系的演进变革也日趋完善。易安联力图通过持续更新并优化零信任雷达图,以反映零信任技术在应对新型网络安全挑战中的创新和发展,为企业和组织提供前瞻性的技术建议,助力其构建更为强大和灵活的网络安全体系。

关键字:零信任;雷达图;技术体系

背景发展


在实施零信任建设时,很多企业都会面临艰难的技术选型问题。为了帮助企业规划、设计、建设和实施零信任架构,我们创建了一个零信任技术雷达图,力图为客户提供一个兼具全面性、适应性、操作性和评估性的可视化工具。 易安联零信任网络安全技术雷达图 (以下简称“雷达图”)自发布以来,已经成为指导企业构建和评估零信任安全架构的重要工具。随着技术的发展和安全威胁环境的变化,零信任雷达图经历了三个主要版本,以确保其内容紧贴前沿技术和最新市场趋势。

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图1 零信任雷达图的历次主要版本 雷达图v1 发布于2020年,是对零信任技术体系的初步探索和概览,建立了一个零信任技术体系的基本框架,力图基于动态信任的隔离控制,建立涵盖身份、设备、网络、应用等领域的安全可信环境。 雷达图v2 发布于2023年的 ,该版本正式建立了以“全面建设零信任”为主题的体系化技术框架,帮助企业从传统的网络安全模型过渡到零信任模型。 雷达图v3 (当前版本)是“全面建设零信任”技术框架的延伸,增加了对新兴技术的考量,还强调了持续监控、自动化响应和安全分析的相关技术。


高清雷达图v3下载:

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设计原则


雷达图的设计考虑以下几个关键原则:全面性:雷达图覆盖零信任建设的所有关键领域,确保企业能够从多个角度审视其安全策略。 ● 适应性:考虑到不同企业的规模、行业和安全需求的差异,雷达图设计为灵活可扩展,以适应各种应用场景。 ● 操作性:雷达图不仅提供战略规划,还包含可操作的能力规划,以便企业能够实际执行零信任策略。

主要构成


在零信任理念下,所有访问主体在被允许访问资源之前都需要经过身份认证和授权,再通过全流程的访问监测、管控,多方位、全层面落实零信任理念,形成动态、立体的安全防御体系。

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图2 零信任雷达图v3 雷达图由以下关键组成部分构成:
● 身份和认证: 这是零信任技术体系的基石,要求对所有用户、设备和服务进行严格的身份验证和授权。
● 访问与控制: 最小权限访问策略,以及对敏感资源的微分割,动态访问控制的内容,包括实时访问策略调整和上下文感知访问决策。
● 云网安全: 包括对网络、应用访问及数据流量的加密、监控和控制保护措施。
● 终端安全: 确保所有设备都符合安全策略,包括防病毒、防恶意软件和其他端点保护措施。 ● 数据安全: 集中于数据是被、加密、数据丢失预防(DLP)和敏感数据的分类标记。对数据安全生命周期的管理,包括数据的存储、处理和传输。
● 可视化与运营: 实时监控网络活动,快速检测和响应潜在的安全威胁,利用自动化工具和流程来提高安全运营的效率和响应速度。

使用方法


要有效使用零信任技术雷达图进行企业的安全规划、设计、建设和评估,可以遵循以下步骤。
1.了解雷达图 首先,熟悉雷达图中的每个关键领域及其子类别。这包括身份和认证、访问与控制、云网安全、终端安全、数据安全和可视化与运营。了解每个领域的当前趋势、最佳实践和技术要求。
2.评估状态 使用雷达图作为评估工具,对企业现有的安全措施进行全面审查。识别哪些领域已经具备良好的控制措施,哪些领域需要改进或增强。
3.制定战略 基于评估结果,制定一个全面的零信任战略。确定优先级,哪些领域需要立即关注,哪些领域可以长期规划。确保战略与企业的整体业务目标和资源能力相匹配。
4.设计和实施 根据战略规划,设计零信任架构,并开始实施。这可能包括更新现有系统、引入新技术、修改安全政策和流程,以及对员工进行培训。
5.监控和评估 实施过程中,持续监控进展情况,并使用雷达图作为评估标准。确保实施的措施符合预期目标,并根据需要进行调整。
6.持续改进 零信任是一个持续的过程,不是一次性的项目。定期回顾和更新安全措施,以应对新的威胁和技术变化。利用雷达图来识别新的安全技术和实践,不断优化和加强安全架构。

总结来说,易安联零信任技术雷达图的发展历程反映了零信任理念的成熟和行业实践的进步。每个新版本都在前一个版本的基础上增加了新的见解和技术,以应对不断变化的网络安全环境。通过持续更新和改进,零信任技术雷达图已成为帮助企业构建、评估和完善其零信任安全架构的重要资源。通过遵循雷达图的指导,企业可以构建一个更加安全、灵活和响应灵敏的网络环境。


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### 特斯拉 Autopilot 的技术原理与工作机制 特斯拉的 **Autopilot** 是一种先进的驾驶辅助系统,旨在提供半自动驾驶功能。以下是对其核心技术原理和工作机制的详细介绍: #### 1. 硬件演进 截至目前,特斯拉的 Autopilot 经历了三代硬件的更迭,分别为 **Autopilot 1.0**, **2.0**, 和 **2.5**[^1]。最新的 **Hardware 3.0 (HW3.0)** 预计将在未来进一步提升性能,并搭载自主研发的芯片,这将显著改善计算能力和功耗效率。 #### 2. 多传感器融合 尽管特斯拉主要依赖摄像头作为核心感知设备,但它仍然采用了多传感器融合的技术方案来增强系统的鲁棒性。这些传感器包括但不限于: - **8个外部摄像头**:覆盖车辆周围360度视野。 - **超声波雷达**:用于短距离障碍物检测。 - **毫米波雷达**:即使在恶劣天气条件下也能保持较高的探测精度。 值得注意的是,特斯拉正在探索基于纯视觉(Vision Only)的方法实现更高阶的自动驾驶功能[L3级别及以上][^3]。这种方法的优势在于降低成本并简化系统设计,但由于缺乏冗余备份,在某些极端情况下可能存在安全隐患。 #### 3. 计算机视觉与深度学习应用 为了处理来自多个摄像头的数据流,特斯拉在其软件栈中广泛运用了计算机视觉技术和深度神经网络模型。特别是针对目标识别任务,他们改进了经典的 YOLO(v1-v4)系列算法,通过引入诸如深度可分离卷积、注意力机制以及双向特征金字塔网络(BiFPN)等组件,不仅减少了模型大小还提高了运行速度同时增强了对于小型物体及复杂背景下的辨识效果[^2]。 此外,在实际部署过程中,整个端到端流程可以概括如下几个阶段: - 数据采集与预处理; - 实时像分析利用定制化版本ResNet架构完成初步特征抽取; - 基于FPN/DeepLabV3+/U-Net变体构建特定用途子模块负责生成最终预测结果如车道线标记位置估计或者行人意解析等等; 最后值得一提的是,所有上述操作均需满足实时性约束条件即每秒至少处理数十帧高清视频输入而不会造成明显延迟现象发生。 #### 4. 法律争议与知识产权保护 围绕着 Tesla 自动驾驶技术研发过程中的法律纠纷也不少见。例如,在2019年初曾爆发过一起涉及前雇员曹某涉嫌窃取 Autopilot 商业秘密案件经过两年多时间终于达成了庭外和解协议结束争执局面[^4] 。此事件反映了企业在推进技术创新的同时也需要重视内部信息安全管理和外部合作方之间的信任关系建立等问题的重要性。 ```python # 示例代码展示如何加载预训练好的YOLOv3模型进行对象检测 import torch from torchvision import models model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) output = model(dummy_input) print(output) ``` 以上便是有关特斯拉Autopilot的一些关键技术要点及其背后的工作逻辑概述。
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