【转载】企业资产收集与脆弱性检查工具

云图极速版是一款专注于互联网资产攻击面管理的SaaS产品,提供7*24小时自动监控、新发漏洞实时更新和精准资产发现功能。通过一键录入,用户无需频繁操作,长亭安全专家实时调优,确保安全风险识别准确无误。

简介

image.png 云图极速版是针对拥有攻击面管理需求的用户打造的 SaaS 应用,致力于协助用户管理互联网资产攻击面的 SaaS 化订阅服务产品。可实现对备案域名、子域名、IP、端口、服务、网站、漏洞、安全风险等场景进行周期性监控,支持多维度分析攻击面。利用可视化性能数据和告警通知,帮助用户及时对攻击面作出反应,及时收敛互联网资产的暴露面,减少安全隐患。

云图极速版与传统漏扫的区别

【一次录入,全年躺平】 攻击面监控不需额外操作,录入主体后,云图后台会自动扫描; 这就是云图极速版相对漏扫类产品的优势。

产品上手简单

  • 录入主体即可开始攻击面监控。 image.png > 风险持续监控

  • 7 * 24 持续监控、新发漏洞实时更新、互联网数据实时更新。

  • 利用互联网最新数据分析并得出当前最全面的攻击面信息。 image.png

无需人工介入

  • 所有操作均由产品自动运行实现,所有安全策略都由长亭安全专家实时调优。
  • 录入主体后,所有风险信息都将通过社交软件进行推送,无需频繁登录平台查看。 image.png

    云图极速版与空间测绘的区别

【关联资产,精准发现】您的互联网数据再也不用大海捞针。

资产精准发现

  • 人工录入主体备案信息作为种子数据,持续发现与之关联的资产及暴露面数据。
  • 所有数据都可溯源至主体资产。自动绘制您的“资产地图”

影子资产拓展

  • 根据已发现资产的属性,持续分析并拓展影子资产。
  • 依托于大量在线数据及丰富的攻防经验,持续发现并识别隐藏在互联网的影子资产。

海量资产关联

  • 所有数据均可溯源至主体备案信息,每条数据均可追溯上下游资产信息。

安全风险识别

  • 支持安全风险识别,所有风险真实存在,不碰瓷。 image.png

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/homeposted/article/details/136227885

**项目名称:** 基于Vue.jsSpring Cloud架构的博客系统设计开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 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!
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造业环境中构建稳定、高效且具备抗干扰能力的机器学习集成计算流程。文中结合Python代码实现,详细阐述了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略及鲁棒性优化等关键环节,强调在实际工业场景中应对数据噪声、缺失分布偏移等问题的技术手段。研究通过构建模块化、可扩展的计算框架,提升了制造过程中质量预测、故障诊断工艺优化的自动化水平,增强了模型在复杂动态环境下的泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习理论知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI应用开发者。; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护生产流程优化;②构建具备鲁棒性的工业级机器学习系统,提升模型在真实制造环境中的稳定性可靠性;③为工业大数据分析提供可复用的集成计算框架设计思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步实现各模块功能,重点关注数据预处理模型鲁棒性设计部分,并在实际工业数据集上进行验证调优,以深入理解集成计算流程的设计逻辑工程落地挑战。
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