放榜!腾讯iOA、腾讯天幕入选国内数字化可信服务首批认证产品

在2021数字化转型发展高峰论坛上,腾讯安全的腾讯iOA和腾讯天幕获得国内数字化可信服务首批认证。腾讯iOA作为零信任安全架构的实践,助力企业提升业务安全和办公效率;腾讯天幕则凭借其安全算力算法,实现自动化安全运营,已在多个行业标杆客户中应用。此外,腾讯在零信任标准制定上也发挥了积极作用,推动行业标准的发展。

近日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2021数字化转型发展高峰论坛”上,腾讯安全再获两大殊荣,腾讯 iOA 、腾讯安全网络入侵防护系统(腾讯天幕)入围国内数字化可信服务首批认证产品

腾讯安全两大产品以及腾讯云旗下TCE服务、企点客服成为国内首批认证产品,标志着腾讯云在云安全领域的技术能力和探索实践得到了有关部门的专业认可。

落地实践+标准制定,腾讯 iOA 助力提升业务安全和办公效率

腾讯 iOA 是腾讯安全在零信任领域的重要落地实践。早在2016年,腾讯自研的 iOA 率先在企业内部实践落地零信任安全架构,去年疫情期间,腾讯 iOA 成功为超过7万名员工和10万台服务终端的跨境、跨城远程办公提供了安全护航。

作为腾讯级安全解决方案的标杆,腾讯 iOA 也实现了对外输出和助力。为满足猿辅导在线教育3.5万内部员工面向4亿用户的办公需求,腾讯 iOA 为猿辅导打造了兼具云端业务与员工终端安全高效连接,和快速扩容安全响应的一站式零信任安全体系,实现了业务安全和办公效率的双重提升

产品实践之外,腾讯安全还致力于引领国际国内零信任标准落地,主导推进了CCSA(中国通信标准化协会)、ITU-T国内及国际零信任标准立项。去年12月,腾讯牵头与16家产学研用代表机构共同成立的零信任产业标准工作组(现32家),正式发布了 “零信任系统技术规范”联盟标准,将进一步助力完善行业标准。

深度打造安全算力算法,腾讯天幕帮助实现自动化安全运营

基于腾讯云及内部安全实践打造出的安全算力算法PaaS平台——腾讯安全网络入侵防护系统(腾讯天幕),荣获“数字基础设施一体化云平台服务商能力要求”认证。

腾讯天幕拥有60多项国家专利安全算力的自研技术,形成了具备海量实时、自动智能、新型安全防护、安全可视化等优势的整体风险管控能力体系。通过软硬件联动升级,尤其是安全算力算法向的深度打造,实现了高达99.99%的网络威胁旁路阻断成功率。

目前,腾讯天幕已成功助力金融、能源、广电媒体、航空等行业标杆客户实现在国家级安全演练、边缘计算、安全合规等场景中的自动化安全运营。

随着产业数字化转型的不断深入,未来会有更多企业选择云作为承载数字化转型的平台。继两款产品首批通过数字化可信服务评估后,腾讯安全将不断完善云上安全解决方案,为企业数字化转型夯实底座。

 

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户与网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框与select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理与优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数与状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性与稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度与优化控制,提升系统能效与经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径与代码参考;③服务于学术研究与论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义与奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或与其他优化算法的融合研究。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值