华为用基于CheckPoint+RSA SecurID的解决方案 保障员工远程接入访问安全

华为采用CheckPoint+RSASecurID解决方案确保员工通过互联网安全访问总部资源。此方案利用CheckPoint的IPSecVPN技术加密数据传输,并使用RSA的SecurID双因素认证保护账号口令。

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作为当前中国最大的电信网络综合解决方案供应商,华为技术(以下简称"华为")现有员工35000多名,在全球设立了8个地区总部及80多个办事处和技术服务中心,营销及服务网络遍及全球100多个国家和地区,服务全球超过10亿用户。

为了解决现有员工(包括海外员工)通过互联网远程接入访问深圳总部的安全问题,华为技术经过对多个候选方案在安全性、健壮性、吞吐量、稳定性、可扩展性、可管理型以及总体维护成本的测试和比较,最终选择了基于CheckPointRSA SecurID的解决方案。在深圳总部部署了多套CheckPointVPN-1 Pro构建成Clusting,提供防火墙和IPSec VPN网关功能;并部署了两套RSA SecurID认证服务器,一主一备冗余;在远程客户端设备上部署了CheckPointIPSec VPN客户端软件SecuRemoteSecureClient,并为员工分配RSA SecurID认证令牌。

 

华为深圳总部的IT运营人员称实施了上述安全接入解决方案后,华为员工在通过互联网访问总部资源时,一方面利用CheckPointIPSec VPN技术使得数据在传输过程得以加密,免受窃取、篡改等威胁,另一方面利用RSASecurID双因素强认证技术使得员工的帐号口令得到保护,免受静态口令常遇到的泄漏、盗用等困扰。而且该方案的高灵活性和可扩展性,可以方便地保障华为数万员工的远程接入安全。

作为安全远程接入的推荐方案,华为已将基于CheckPointRSA SecurID的解决方案整合到他们的电信网络整体解决方案中,成功的推广到他们国内及海外的众多用户。

 

Check Point:全球首屈一指的Internet安全解决方案供应商,在全球企业级防火墙/虚拟专用网络(VPN)市场上居于领导地位。Check Point提供范围广泛的边界、内部、Web及终端安全解决方案,保护公司网络和应用程序、远程员工、分公司及合作伙伴外联网的通讯和资源的安全。Check PointZoneAlarm产品系列是Internet安全领域最值得信赖的品牌之一,它屡获奖项的终端安全解决方案为数以百万计的PC提供保护,让他们免受黑客、间谍软件及数据窃取的威胁。Check Point通过遍布88个国家及地区的2200多家合作伙伴销售及集成其解决方案,保护全球的十几万家企业、政府、金融等机构的资产安全。

 

RSA是全球领先的电子信息安全服务提供商,在全球双因素身份认证市场上占据领导地位。RSA SecurID® 双因素身份强认证解决方案每年为全球超过一千五百万个人提供身份保护,使个人用户可以在任何地点、任何时间、通过任何网络设备进行网络资源的安全访问。全球已经有来自运营商、金融、政府、企业等行业的17,000 多家客户采用了RSA SecurID产品。

 
### 豆包大模型在华为云平台上的部署与集成 对于大型预训练模型如豆包大模型,在华为云平台上实现其部署和集成涉及多个方面的工作,包括但不限于环境准备、资源申请以及具体的技术操作流程。 #### 环境搭建与配置 为了确保能够顺利运行该类大规模AI模型,建议先创建适合的虚拟机实例或者容器服务作为承载载体。通过华为云官网提供的ECS(Elastic Cloud Server)弹性云服务器产品来构建稳定可靠的计算节点;也可以考虑采用CCE(Cloud Container Engine),即托管版Kubernetes集群来进行更灵活的任务调度管理[^1]。 #### 获取并加载模型权重文件 访问GitHub仓库页面获取最新的StableLM版本链接,并下载对应的checkpoint或转换后的PyTorch/TensorFlow格式参数文件。此过程可能需要遵循特定的数据传输协议以满足安全合规的要求。 #### 集成开发工具链 利用ModelArts这一机器学习服务平台可以极大地简化从数据标注到最终上线整个生命周期内的各个环节。特别是针对已经训练好的深度神经网络结构而言,只需上传本地保存下来的.pb/.pt等序列化对象即可快速完成在线推理接口封装工作。此外,还支持自定义镜像推送功能以便更好地适配不同业务场景下的特殊需求。 ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_model_directory") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("path_to_model_directory") def predict(text_input): inputs = tokenizer(text_input, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) outputs = model(**inputs)[0] prediction = torch.argmax(outputs).item() return prediction ``` 上述代码片段展示了基于Transformers库加载预训练语言理解模型的一般方法,实际应用时应替换为具体的路径指向所要使用的豆包大模型位置。 #### 性能优化措施 考虑到云端执行效率问题,应当充分评估现有硬件条件基础上做出合理的架构设计决策。比如适当调整batch size大小、启用混合精度加速机制(FP16)或是引入多GPU协同工作机制等等都是有效提升吞吐量的方式[^2]。
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