RSA大会应推动技术整合

RSA大会近日召开,笔者相信今年大会的规模会超过去年—更多供应商、鸡尾酒会等。本次会议可能将专注于端点安全、云计算、安全、威胁情报、IAM等安全技术。

RSA大会应推动技术整合

这些技术成为焦点的同时,还有一个普遍的安全技术发展趋势(也是企业安全要求)值得关注:技术整合。

大型企业正试图在市场中寻找更有效的安全技术解决方案。例如,ESG研究公司调查显示,51%的企业计划增加新端点安全控制来抵御高级威胁。这意味着,这些独立的工具将需要交换数据、插入到通信总线,并接受各种其他安全分析、政策管理和命令及控制系统的命令。

首席信息安全官需要收集、处理和分析安全数据用于连续风险管理,让他们可以加速并优先排序修复活动。随着移动应用程序、云计算和SDN[注]等技术的普及,安全专业人员想要为网络访问和网络分段构建和执行动态安全政策,以锁定敏感IT资产。在这种情况下,政策执行需要IT和安全技术领域的合作。最后,很多企业还想要使用内部/外部威胁情报来自动化修复活动,包括生成防火墙规则或IDS/IPS签名、隔离受感染系统或路由可疑流量到安全分析蜜罐。

安全供应商将在RSA展示他们最新的安全工具,但他们的产品缺乏全面性。安全主管关注独立工具,而首席信息安全官则更专注于构建终端到终端网络安全软件架构。这也反映在ESG的研究结果中,41%的企业称他们计划在未来24个月内设计和构建更全面的安全架构。

在笔者看来,在这次RSA大会应该有更多关于开放标准、API和网络安全中间件的讨论。这些领域全行业的共同努力将让所有人受益,特别是网络安全供应商的客户。除此之外,少数供应商正在构建这种安全架构路径:

· 思科正通过一些举措来构建安全集成中心:其ACI和pxGrid用于网络安全发布/订购协作,NetFlow则作为监控网络流量和行为的标准。思科已经在利用这些与Blue Coat、Citrix和Lancope实现安全架构集成,以构建广泛的合作伙伴生态系统

· Intel Security(又名McAfee)在过去数年一直专注于整合其产品在一个综合项目Security Connected中。与思科一样,McAfee也构建了集成中心,包括其威胁情报中心(TIE)和数据交换层(DXL),这便于其自主集成工作(+微信关注网络世界),并将其架构开放给第三方。赛门铁克和趋势科技都有类似的战略。

· Splunk可接受任何类型的数据来源,使其很适合作为安全集成中心。除此之外,Splunk已经成为安全应用平台,Bit9、F5和FireEye等安全供应商已经在该平台构建了应用程序。

· IBM使用QRadar作为其集成中心,将取证、风险管理和漏洞管理整合到共同平台。就在本周,IBM推出了X-Force Exchange,用于收集、共享和操作不同内部/外部威胁情报的基于云计算的门户网站。

除了这些供应商,值得一提的是,来自MITRE的STIX和TAXII等威胁情报标准也正在发展,并将推动安全架构。

安全行业有这个说法,“网络安全链取决于其最薄弱的环节”。然而,企业安全并没有这样的安全链,只是各种独立的安全工具。基于现在的威胁环境,整合这些安全工具变得非常重要。

作者:佚名


来源:51CTO

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际用中,需持续调整模型以适市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
评论
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