2023年6月25日,為期兩天的【wot2016 企業安全技術峰會】在北京珠三角jw萬豪酒店落下帷幕。52位業界頂級專家和近800名企業安全管理人員、運維工程師、一線安全技術人員齊聚大會現場,直 擊雲計算、大資料、移動網際網路等技術帶來的衝擊和變革下,企業資訊保安管理正面臨的挑戰與痛點。
多年來,「wot技術峰會」作為51cto傾力打造的高階技術會議品牌,一直緊密圍繞it人群覆蓋的重點領域,洞察趨勢與變革,引領創新與發展。
隨著日新月異的網際網路新興技術的發展,大規模數字經濟被快速引爆,任何乙個終端安全漏洞所引發的風險都有可能呈現指數級的放大。在網路安全再次成為 大眾關注熱點的今天,wot首次將「安全」列為大會主題,分享前瞻性安全技術趨勢、創新的企業應用實踐和完整的解決方案,幫助企業建立在每一處微小邊界, 展開有效安全對抗與保護的技術體系。
在52個專場演講中,針對霧計算與分布式安全、智慧型硬體攻防、區塊鏈與資訊保安技術、物聯網時代的微邊界安全防禦技術等諸多創新性領域安全技術方向的**相繼火熱展開。
企業安全管理與運維
網路安全管理並不管理一台防火牆、路由器、交換機那麼簡單。在本場分論壇中,普華永道風險管理及內部控**務部高階經理毛寧、飛塔中國企業安全規劃 高階顧問張濤、csa北京分會秘書長錢曉斌、英特爾安全事業部北亞區售前技術總監鄭林、 山東安雲資訊科技****ceo張敬五位講師,先後分享了如何以體系化的設計思路進行通盤考慮,統一和規範網路安全管理的內容和流程,提公升風險執行維護的 自動化程度,實現風險視覺化、風險可管理、風險可處置 、風險可量化等內容。
工控安全與物聯網安全
萬物互聯時代,各種熱門智慧型裝置漏洞頻發,智慧型汽車、智慧型家居、智慧型可穿戴等熱門裝置的高**,工控安全與物聯網安全形勢嚴峻。梆梆安全研究院院長 盧佐華、匡恩網路高階研發副總裁李江力 、知道創宇高階安全顧問王得金、長亭科技聯合創始人&首席安全研究員楊坤四位專家在本場論壇中先後亮相,分享物聯網及工控安全如何構築安全壁壘, 讓安全不在是物聯網和工控網發展的"攔路虎"。
cissp 開放論壇
本場分論壇由(isc)2北京分會承辦,(isc)2 北京分會會長周斌、聯想集團it安全總監李濤、 安永會計師事務所合夥人唐文劍、思科資深客戶解決方案架構師凌軍、思睿嘉得總裁董靖、360企業安全投資總監蔡欣華六位大咖不僅對cissp成長為首席安 全官的生存之道展開**,同時聚焦區塊鏈、霧計算和人工智慧如何在安全領域應用,以及如何從風投角度看國際安全技術的創新趨勢。
除以上設立的三場分論壇主題之外,【wot2016 企業安全技術峰會】同時聚焦「大資料安全、移動web與安全、雲安全、金融與電子商務安全、威脅情報與攻擊防護、漏洞挖掘與分析、安全測試與應急處理、技 術管理」共十一大企業安全領域核心問題,從概念到實踐,全面、立體剖析在網際網路+下帶來的企業安全挑戰與機遇。
在緊張、熱烈的技術分享之外,intel、阿里聚安全、烏雲、永信至誠、飛塔等十餘家業界領先的安全服務廠商在大會展區也營造出輕鬆愉悅,同時充滿科技感的展區氛圍。既讓與會使用者了解到更加多元化、趨勢性的安全技術和產品,也拉近了服務商與使用者間的距離。
為答謝各位專家長期以往的傾情支援,大會主辦方為各位嘉賓精心策劃了一場wot英雄匯的全明星party。無論是志同道合、相見恨晚還是惺惺相惜,各路英雄豪傑都在這個屬於狂歡的夜晚,享受著酒逢知己的酣暢淋漓。
歷經五年的沉澱,wot獲得了眾多it從業人員和技術愛好者的高度認可和讚揚,已成為業界重要的技術分享交流及人脈拓展平台。在廣大使用者和業界同仁 的讚譽聲中,【wot2016 企業安全技術峰會】圓滿謝幕。今年8月,wot的巨輪將繼續駛航,向下一站「移動網際網路技術」港口出發,不斷開拓前瞻性視野,分享國內外熱門趨勢和技術實 踐經驗,為更好地滿足技術人員實際需求、推動本土it產業的變革和創新繼續尋求突破。
本文出處:暢享網
2 視覺感知和認知
本文是對浙江大學的陳為老師所講授的視覺化導論課程的筆記。感知 指客觀事物通過人的感覺器官在人腦中形成的直接反映。視覺感知 看到的輸入訊號的本質。認知 指人們獲得知識或應用知識的過程,或資訊加工的過程。記憶在人類認知過程中起著至關重要的作用,但工作記憶容量非常有限。視覺化可以作為外部輔助來增強工作記憶...
視覺感知特性 2 一些視覺感知因子
前一篇部落格寫了些視覺感知的基本概念,這乙個部落格介紹一 融合視覺感知特性蛋蛋hevc率失真優化 的視覺感知因子。1 亮度權重因子 亮度在一定程度上影響視覺感知,特別是在亮度較高或較低的情況下,人眼的視覺敏感度相對較低,而在一定的亮度範圍內,人眼的視覺敏感度相對較高。背景亮度敏感閾值曲線示意圖如圖所...
2 感知機模型實現 matlab
對於超平面性質的證明在筆記中可以見到,書中對於感知機的介紹已足夠詳細 輸入空間即特徵空間,假設空間是所有w及b確定的超平面,輸出空間為 資料集 以書中資料為例 t 3,3,1 4,3,1 1,1,1 w zeros size t,1 1,1 b 0 訓練模型,學習速率為1 w,b train w,b...