锦佰安科技成为天翼云安全生态联盟合作伙伴,云网融合之际保障身份识别安全

2018上海天翼云安全峰会中,中国电信与合作伙伴成立“天翼云安全生态联盟”,旨在提供更安全可信的云服务。锦佰安科技携SecID产品加入,提供云主机二次认证服务,增强云端安全性。

5月29日,2018上海天翼云安全峰会在沪召开。该峰会由中国电信上海公司和中国电信云计算公司共同举办,来自多个行业和领域的数百位专家和嘉宾出席。会上,中国电信天翼云携手多个合作伙伴共同发起成立了“天翼云安全生态联盟”。


锦佰安科技也受邀参加了本次峰会,并因其SecID产品受到主办方的高度认可,而成为天翼云安全生态联盟合作伙伴。

 

企业“上云”的担忧

随着SaaS云服务的加速变革,越来越多的企业业务开始在云端开展,更多的应用、更多的数据被部署在云端。但一直以来企业“上云”存在着两大担忧:


第一,来自外部的攻击。帐户、数据在存储和传输过程中被窃取,现有云服务身份验证机制过于薄弱,无法抵抗外部攻击,入侵者可以轻松获取用户帐号,进而窃取核心数据;

第二,企业担忧云服务商在后台查看、利用数据,尽管这种可能性微乎其微,但久而久之,企业和云市场之间也会形成信任壁垒。

因此,云主机用户十分有必要在现有“用户名+密码”的基础上,再增加一个二次强身份认证环节。

 

SecID云主机安全登录服务

为了解决这一问题,锦佰安科技推出了SecID云主机登录二次认证服务。

用户在登录云主机时,在输入账号密码后,只需在手机上打开SecID APP,然后根据使用场景按需选择二次认证方式(一键确认,或指纹识别、图片密码等),即可完成登录。


在应用SecID云主机安全登录服务后,即使黑客窃得了云主机的账户密码,由于无法绕过二次认证环节,所以也就不能完成登录。因此,SecID可以有效解决弱口令、密码泄漏、黑客撞库、暴力破解等问题,在云网融合之际,让用户的身份识别更加安全可信,同时也打破了云平台与租户之间的信任壁垒。


关于天翼云安全生态联盟

“天翼云安全生态联盟” 将围绕中国电信天翼云,以更为安全可信的天翼云服务为目标,为最终用户打造更多基于SDN或NFV和多租户技术的、可以个性化配置的云安全服务。

其安全服务范围,将逐步全面覆盖安全态势感知、移动端安全、接入认证安全、云网络安全、应用安全、虚拟化安全、主机安全、数据安全、物理安全、安全咨询和培训、第三方众测、一站式等保评测、漏洞扫描等方面。天翼云从最底层的物理资源层、数据层、操作系统层、应用层、网络层,到最上层的页面交互、终端接入和移动终端服务,每一个层面都配套安全服务和解决方案。

 

关于锦佰安科技

锦佰安科技是国内领先的身份识别综合解决方案提供商,深耕政府、金融、互联网、云服务、区块链、医疗等不同场景下的身份识别需求,自主研发并专注为政府和企业提供专业的身份识别解决方案。

锦佰安科技由国际顶尖的安全专家创办,安全团队拥有15年的安全行业经验,成员为国内一线的安全人才,有中科院计算所20年神经网络研究的博士,以及德国归来的专业从事AI领域安全研究的博士。目前,锦佰安科技已成功完成第三代用户识别专利产品的研发,彻底终结了密码和验证码时代,开创基于人工智能机器深度学习的无感知身份识别新纪元。


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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