人物观点——Richard Wilding:网络安全改革不会一蹴而就

本文探讨了网络安全领域的创新,强调了初创科技公司与成熟企业的合作对于推动行业发展的重要性。通过与加速器和孵化器的合作,如CyberLondon,大型科技公司能够支持初创企业在网络安全领域的成长和发展。文章还提到了银行业对金融科技的投资,并举例说明了如何通过合作引入新技术。

初创科技公司拥有强大的创新潜力,成熟的传统行业公司则是网络安全行业的沃土。网络安全改革任重而道远,需要适宜的合作与步步耕耘。

作者介绍:Richard Wilding,BAE系统公司智能应用新项目的主管。英国BAE系统公司是世界第二大防卫公司,第三大国防航空公司,第三大电子航空公司。9年前,Richard从半导体行业转行加入了BAE系统公司,期间他主理一批技术项目,以推动BAE系统公司的技术流入市场。过去5年,他专注于网络领域,促成硬件、软件和服务的解决方案,帮助客户解决棘手的网络问题。目前他的工作重点是促进英国BAE系统公司乃至整个行业成为互联网世界鲜活的一份子。本文系他发表的一篇博文。

人物观点——Richard Wilding:网络安全改革不会一蹴而就 


正文:

我们在BAE系统公司的任务就是要保卫这个相互连接的世界。这是个不小的挑战,若能和有不同观点、经验、不同领域专业知识的人商讨,是最好不过的。

关于这点,我们和Cyber London有合作关系。这是一家欧洲最早的网络安全加速器和孵化器公司,它们为初创网络公司提供专业培训、导师指导并且引荐他们给企业家、学者、政府官员。

初创公司的潜力和新老公司的碰撞

我们不是孤军奋战。微软、谷歌、思科和因特尔等科技公司也在积极与新发轫的团体合作。为支持新公司在初始阶段的成长,它们参与方案的推进,参与风投以保证资金储备充足。这对新公司的成长轨迹是很重要的。

那为什么这些大公司也会头疼?因为——多样性。大公司有自己关于世界、难题和解决方法的预判。小公司同样有。新兴的公司有想要和世界分享自己技术的热情。他们在世界中扮演着和坐拥大军的将领不同的角色,他们在做着大公司不能或不敢做的事。

随着技术的快速发展,技术竞争力为公司提供了长远的视角——确保将关注焦点放在为明天的准备。技术创新正在也将持续给金融服务、医疗保健、人工智能、交通、农业和网络安全等多领域带来不同。由于科技改革的本质,新兴公司能在更优势的位置上给出解决常见问题的新方法。


人物观点——Richard Wilding:网络安全改革不会一蹴而就


网络安全改革任重而道远

银行业一直积极使用金融科技,他们投资了可以连接企业以及客户的新科技。举个例子,Barclays 银行,已和众多初创安全公司合作。该银行运行加速器项目,发现其喜爱与拥有改变游戏规则的新创意的公司来共事,这样的技术包括区块链、置换密码技术、先进的反病毒方案等。

随着全球的连接性以指数级的速度增强,社会的各方各面都离不开互联网,而无线连接是建立关联的首要方式。物联网也将见证越来愈多的事物连在一起,并且起到重要的控制作用。新兴的和激进的方法必不可少,这也是为何创新如此重要。网络罪犯在不断创新和演化新的方式来穿过防火墙。网络保护者需要在防守方面做同样的事。

这也是为何像CyLon这样的加速器公司如此重要,他们能给新兴公司打通思路,提出新的、独特的想法以解决技术难题的机会。我们和CyLon的合作关系使得我们可以和这些新兴公司合作,并建立关系来造福整个互联网行业,同时使用我们产品和服务的企业也会受益匪浅。

很多观察者认为,长远来看,网络安全行业需要新的更激进的方法,以及不断反思和再造。对于成熟的组织来讲,重塑机制并投入实践是困难的,但这正是创初创公司的优势所在。


来源:漏洞银行
链接:http://www.bugbank.cn/news/detail/57b6cf53c7a107bd168bb1e3.html
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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