ISC 2019开幕 青松云安全孙大伟:唯有产业共鸣才能让生态更繁荣

在第七届互联网安全大会(ISC2019)上,青松云安全展示了其混合云防御方案与KEYLESS等独特技术,旨在为企业提供智慧安全、高效能的云端防护。CEO孙大伟强调网络安全的重要性,提出构建大安全生态以应对网络战。

8月19日,第七届互联网安全大会(ISC 2019)在北京正式拉开帷幕。作为亚太地区备受关注的安全峰会,互联网安全大会至今已经成功举办六届。今年大会以“应对网络战,共建大生态,同筑大安全”为主题,邀请了诸多网络安全专家、厂商参会,共同聚焦大安全时代中的网络安全问题。

下午,作为参会厂商之一青松云安全接受了媒体采访。青松CEO孙大伟在采访中表示,青松云安全的企业价值主要在于,能够用云能力赋能数据中心与用户,让其在一个较为安全的环境下进行交互工作。

记者了解到,孙大伟一直关注于网络安全,在去年他就曾表示“当前互联网的繁荣就是一个大金池,黑产的出现及发展都是必然。”而青松云安全,便是孙大伟思想的产物。面对未来更加复杂、更具挑战性的安全形势,青松云安全致力于给用户打造的是智慧安全、高效能的云端御敌工具。

据悉,截至目前青松云安全其产品线已形成了混合云防御方案,并拥有独有的KEYLESS方案与定制WAF方案。以混合云防御方案为例,公有云防御+私有云服务的混合架构模式,能够为用户提供一个自主管理可随时切换的防御架构,在本地部署基本的应用防御,在保证服务效率的情况下无缝切入到公有节点抵御未知攻击。

而青松完善的产品线,也离不开其过硬的技术做支撑。青松云安全历时三年自主研发、业界领先的“HADES” DDoS防火墙,能够为合作的IDC建设和提供基础安全防御设施,帮助其利用自身带宽防御流量攻击。当IDC网络无法承载较大攻击且无法满足客户的防御需求时,还可牵引到青松公有云防御节点进行防御。

在大安全时代下,如何构建安全大生态以应对日益复杂严峻的网络安全挑战,已经成为整个社会需要思考的问题。而正如青松云安全CEO孙大伟所言,网络安全是所有技术落地的基础,在当前网络大环境下,各企业要在努力产业生态上形成融合,才能实现共赢。

本文转载自:凤凰网科技

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安全之道,青松知道

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 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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