


Menggunakan teknologi data besar untuk mempromosikan tadbir urus keselamatan rangkaian
Dengan pembangunan berterusan Internet, keselamatan rangkaian telah menjadi topik yang sangat membimbangkan. Menghadapi lebih banyak ancaman rangkaian, di satu pihak, kami memerlukan sokongan cara teknikal, dan sebaliknya, kami juga memerlukan mekanisme pengurusan yang cekap untuk penyelenggaraan. Dalam konteks ini, cara menggunakan teknologi data besar untuk mempromosikan tadbir urus keselamatan rangkaian telah menjadi topik hangat.
Teknologi data besar telah digunakan secara beransur-ansur untuk pelbagai bidang, termasuk keselamatan rangkaian. Aplikasi teknologi data besar membolehkan penemuan berkesan masalah keselamatan rangkaian,8 dan meningkatkan tahap pencegahan keselamatan rangkaian. Seterusnya, kami akan meneroka aplikasi teknologi data besar dalam tadbir urus keselamatan rangkaian dari dua aspek: sokongan teknikal dan mekanisme pengurusan.
Dari segi sokongan teknikal, teknologi data besar boleh merealisasikan pengenalpastian, ramalan dan pemprosesan ancaman rangkaian melalui pengumpulan, analisis dan perlombongan data. Khususnya, teknologi data besar boleh mengumpul sejumlah besar data seperti maklumat trafik rangkaian, data tingkah laku pengguna dan maklumat peristiwa keselamatan Melalui pemprosesan dan analisis data, ciri dan corak ancaman rangkaian boleh dilombong, dengan itu meramal dan menemui potensi risiko keselamatan. . Pada masa yang sama, teknologi data besar juga boleh mengoptimumkan strategi pertahanan keselamatan rangkaian dan meningkatkan tahap kebolehsuaian dan kecerdasan keselamatan rangkaian melalui cara teknikal seperti pembelajaran mesin.
Dari segi mekanisme pengurusan, teknologi data besar boleh merealisasikan pengurusan visual dan perkongsian maklumat untuk keselamatan rangkaian. Dalam tadbir urus keselamatan rangkaian, selalunya perlu untuk meringkaskan dan menyepadukan pelbagai maklumat keselamatan yang berbeza, dan aplikasi teknologi data besar boleh mencapai matlamat ini. Dengan mengumpul, memproses dan meringkaskan pelbagai maklumat keselamatan secara seragam, pemantauan dinamik dan amaran masa nyata tentang peristiwa keselamatan boleh dicapai, dan ia juga boleh memudahkan pengurus menganalisis dan menilai hubungan dan perubahan antara data yang berbeza. Selain itu, teknologi data besar juga boleh membantu jabatan yang berbeza berkongsi maklumat, menyelaras dan mengendalikan pelbagai insiden keselamatan, serta meningkatkan kelajuan dan kecekapan tindak balas. Dengan cara ini, mekanisme komprehensif untuk pengurusan keselamatan rangkaian boleh diwujudkan untuk memastikan keselamatan rangkaian dengan berkesan.
Walau bagaimanapun, perlu diingatkan bahawa teknologi data besar juga merupakan pedang bermata dua Ia boleh membawa manfaat besar kepada keselamatan rangkaian, tetapi ia juga boleh membawa akibat buruk semasa penggunaannya. Pertama, disebabkan oleh skala data yang besar, sejumlah besar sumber pengkomputeran dan storan digunakan, yang meningkatkan kos pengurusan keselamatan rangkaian. Kedua, sensitiviti dan privasi data akan lebih terancam, dan langkah perlindungan keselamatan perlu diperkukuh untuk mengelakkan kebocoran dan penyalahgunaan data. Oleh itu, apabila menggunakan teknologi data besar untuk tadbir urus keselamatan rangkaian, isu-isu ini perlu diambil kira dan langkah-langkah yang sepadan harus diambil untuk pengurusan dan kawalan.
Ringkasnya, teknologi data besar digunakan secara meluas dalam pengurusan keselamatan rangkaian. Ia membawa kecerdasan dan kebolehsuaian yang lebih tinggi kepada keselamatan rangkaian, dan juga mengukuhkan visualisasi dan maklumat pengurusan keselamatan rangkaian. Melalui teknologi data besar, penemuan tepat pada masanya dan pelupusan keselamatan rangkaian boleh dicapai, dan tahap keseluruhan keselamatan rangkaian boleh dipertingkatkan. Walau bagaimanapun, apabila menggunakan teknologi data besar, perhatian harus diberikan untuk memastikan keselamatan dan privasi data, dan kos penggunaan juga perlu diberi perhatian. Hanya dengan mempertimbangkan sepenuhnya aspek-aspek ini dan mengambil langkah kawalan yang sewajarnya, kesan aplikasi teknologi data besar dalam tadbir urus keselamatan rangkaian dapat benar-benar direalisasikan.
Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan teknologi data besar untuk mempromosikan tadbir urus keselamatan rangkaian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kemahiran pemprosesan struktur data besar: Pecahan: Pecahkan set data dan proseskannya dalam bahagian untuk mengurangkan penggunaan memori. Penjana: Hasilkan item data satu demi satu tanpa memuatkan keseluruhan set data, sesuai untuk set data tanpa had. Penstriman: Baca fail atau hasil pertanyaan baris demi baris, sesuai untuk fail besar atau data jauh. Storan luaran: Untuk set data yang sangat besar, simpan data dalam pangkalan data atau NoSQL.

AEC/O (Seni Bina, Kejuruteraan & Pembinaan/Operasi) merujuk kepada perkhidmatan komprehensif yang menyediakan reka bentuk seni bina, reka bentuk kejuruteraan, pembinaan dan operasi dalam industri pembinaan. Pada tahun 2024, industri AEC/O menghadapi cabaran yang berubah-ubah di tengah-tengah kemajuan teknologi. Tahun ini dijangka menyaksikan integrasi teknologi termaju, menandakan anjakan paradigma dalam reka bentuk, pembinaan dan operasi. Sebagai tindak balas kepada perubahan ini, industri mentakrifkan semula proses kerja, melaraskan keutamaan, dan meningkatkan kerjasama untuk menyesuaikan diri dengan keperluan dunia yang berubah dengan pantas. Lima arah aliran utama berikut dalam industri AEC/O akan menjadi tema utama pada 2024, mengesyorkan ia bergerak ke arah masa depan yang lebih bersepadu, responsif dan mampan: rantaian bekalan bersepadu, pembuatan pintar

Kecerdasan buatan (AI) telah merevolusikan setiap bidang, dan keselamatan siber tidak terkecuali. Apabila pergantungan kami pada teknologi terus meningkat, begitu juga ancaman terhadap infrastruktur digital kami. Kecerdasan buatan (AI) telah merevolusikan bidang keselamatan siber, menyediakan keupayaan lanjutan untuk pengesanan ancaman, tindak balas insiden dan penilaian risiko. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa kesukaran menggunakan kecerdasan buatan dalam keselamatan siber. Artikel ini akan menyelidiki status semasa kecerdasan buatan dalam keselamatan siber dan meneroka arah masa hadapan. Peranan kecerdasan buatan dalam keselamatan siber Kerajaan, perniagaan dan individu menghadapi cabaran keselamatan siber yang semakin teruk. Apabila ancaman siber menjadi lebih canggih, keperluan untuk langkah perlindungan keselamatan lanjutan terus meningkat. Kecerdasan buatan (AI) bergantung pada kaedah uniknya untuk mengenal pasti, mencegah

Fungsi C++ boleh mencapai keselamatan rangkaian dalam pengaturcaraan rangkaian Kaedah termasuk: 1. Menggunakan algoritma penyulitan (openssl) untuk menyulitkan komunikasi 2. Menggunakan tandatangan digital (cryptopp) untuk mengesahkan integriti data dan identiti pengirim ( htmlcxx) untuk menapis dan membersihkan input pengguna.

Dalam era data besar hari ini, pemprosesan dan analisis data telah menjadi sokongan penting untuk pembangunan pelbagai industri. Sebagai bahasa pengaturcaraan dengan kecekapan pembangunan tinggi dan prestasi unggul, bahasa Go telah secara beransur-ansur menarik perhatian dalam bidang data besar. Walau bagaimanapun, berbanding dengan bahasa lain seperti Java dan Python, bahasa Go mempunyai sokongan yang agak tidak mencukupi untuk rangka kerja data besar, yang telah menyebabkan masalah bagi sesetengah pembangun. Artikel ini akan meneroka sebab utama kekurangan rangka kerja data besar dalam bahasa Go, mencadangkan penyelesaian yang sepadan dan menggambarkannya dengan contoh kod khusus. 1. Pergi bahasa

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Sebagai bahasa pengaturcaraan sumber terbuka, bahasa Go secara beransur-ansur mendapat perhatian dan penggunaan yang meluas dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Ia digemari oleh pengaturcara kerana kesederhanaan, kecekapan, dan keupayaan pemprosesan serentak yang berkuasa. Dalam bidang pemprosesan data besar, bahasa Go juga mempunyai potensi yang kuat Ia boleh digunakan untuk memproses data besar-besaran, mengoptimumkan prestasi, dan boleh disepadukan dengan baik dengan pelbagai alatan dan rangka kerja pemprosesan data besar. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa konsep asas dan teknik pemprosesan data besar dalam bahasa Go dan menunjukkan cara menggunakan bahasa Go melalui contoh kod tertentu.

Baru-baru ini, TUV Rheinland Greater China ("TUV Rheinland"), agensi ujian, pemeriksaan dan pensijilan pihak ketiga yang terkenal di peringkat antarabangsa, mengeluarkan pensijilan keselamatan rangkaian dan perlindungan privasi yang penting kepada tiga robot penyapu P10Pro, P10S dan P10SPro yang dimiliki oleh sijil Teknologi Roborock. serta pensijilan "Pembersihan Sudut Cekap" China. Pada masa yang sama, agensi itu juga mengeluarkan laporan ujian prestasi pembersihan diri dan pensterilan untuk robot penyapu dan mesin basuh lantai A20 dan A20Pro, menyediakan rujukan pembelian yang berwibawa untuk pengguna di pasaran. Memandangkan keselamatan rangkaian semakin dihargai, TUV Rheinland telah melaksanakan keselamatan rangkaian dan perlindungan privasi yang ketat untuk robot penyapu Roborock mengikut piawaian ETSIEN303645.
