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    AISecOps:打造可信任安全智能

    随着数据的积累,算力的提升,人工智能技术的演进,语音、图像、文本处理等应用场景自动化程度大幅提升,也让我们看到安全能力向着更高水平的自动化演进的曙光。技术平台的自动化、智能化水平,也逐渐成为网络安全攻防双方角力的重点。学术界和工业界纷纷尝试基于人工智能技术的安全分析方法,包括深度学习、机器学习、知识图谱等人工智能技术,已经逐渐应用到恶意软件检测、入侵检测、欺诈检测、行为分析等安全业务和应用中。不过,几轮炒作和试错下来,火热的期盼逐渐归于平静,安全技术发展归于辛苦的爬坡过程,实践上的不尽人意倒逼参与者思考,到底什么样的智能化方案才能够与安全场景契合?安全智能如何才能赢得人的信任,融入到自动化的大潮中去?本文从实践经验出发,总结了AISecOps(智能安全运营)的技术内涵、指标层次及能力分级,进而介绍AISecOps技术发展中的关键趋势——打造可信任的安全智能。

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    面向开源软件的自动化漏洞数据采集与处理技术研究

    漏洞数据分散在数百种资源中,这些数据是零散的、非格式化的,导致收集不便、处理复杂。而人工构造的漏洞数据集样本类型简单、特征单一,难以支撑真实软件漏洞检测的研究。因此,软件安全领域缺乏大规模、真实、有效的漏洞数据集。为解决这一问题,本文提出了一个面向开源软件的漏洞数据自动化采集与处理系统,该系统能够从多源平台自动采集补丁文件,经过冗余处理和一致化处理得到精简的数据集,进一步的生成大量漏洞样本。相比现有研究,本文构建的系统可以采集更多源平台的漏洞数据,且漏洞数据更加丰富,样本质量更高。通过深度学习漏洞检测实验证明,经过本文数据集训练的模型,在真实软件漏洞检测中效果更好。

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    Cyber​​bit Range培训和模拟平台新功能New

    Cyberbit是以色列最大的国防公司ElbitSystems的子公司,该公司的总部位于以色列,专注于保护关键基础设施和其他高价值资产的解决方案。该公司的技术针对端点检测和响应、安全调度和自动化等热门安全领域。Elbit Systems 则是国防和国土安全解决方案的全球提供商。Cyberbit的办公室分布于四大洲,深受公用事业单位、机场、制造商和政府信赖,并与之展开合作,保护其运营网络(OT)的安全。Cyberbit现目前提供的产品组合用于管理IT、OT和物联网系统趋同的从检测到响应的整个事件生命周期。使SOC团队、MSSP和关键基础架构组织能够检测并消除IT和OT网络中的高级攻击。Cyberbit的产品通过大数据、行为分析和机器学习,收集和分析TB级的数据,产生实时分析并大大加快响应速度。Cyberbit的端到端产品组合包括端点保护、SOC管理、ICS/SCADA安全解决方案和CyberRange平台。

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    通俗易懂!机加工和装配自动化生产线的结构组成案例

    根据制造行业及工艺上的区别,自动化生产线具有很多类型,例如自动化机械加工生产线、自动化装配生产线、自动化喷涂生产线、自动化焊接生产线、自动化电镀生产线等。其中最典型的是以下两种:一种为自动化机械加工生产线,用于机械零件加工行业;另一种为自动化装配生产线,用于各种产品的后期装配生产。 自动化机械加工生产线主要从事零件的铣削、钻孔及其他类似的回转切削加工工序,主要应用与以下零件加工场合: ·零件大批量生产 ·零件设计成熟 ·长期生产 ·需要多种加工工序 在上述场合,才有用自动化机械加工生产线就可以显示出它的巨

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    通过 Elastic Observability 获取 Ansible 的可观测性

    我以前是很喜欢用Ansible的,特别是面对大数据系统与分布式微服务系统这种有多节点,多组件需要部署和维护配置的场景,Ansible能够帮我们很好的实现运维步骤的自动化和标准化。但对于Ansbile的使用,我一直也有一个不满意的地方,就是缺乏足够的可观测性,在排障与性能检测时,能够使用的手段比较原始,特别是碰到一些情况,比如:“上次明明运行得好好的,这次怎么出错了呢?”因为没有将运行日志保存的习惯或者没有便捷保存的方法,出现意想不到的问题时,无法快速发现原因,并且,因为没有具体的性能指标和基线,所以,很难对一个Ansible脚本进行优化。

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