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Gartner首次发布《云防火墙市场指南》,山石网科成为国内仅有的4家入选厂商之一。报告显示,云防火墙市场规模预计从2021年22.08亿美元以24.67%年复合增长率增长至2028年103.34亿美元。企业需具备深度云原生集成、细粒度访问控制等能力,部署模式需覆盖边界检测、分布式防护及混合架构。山石网科构建"全栈云原生+智能自适应"防护体系,支持主流公有云平台,实现混合架构下的安全防护。其方案具备TLS解密、弹性扩展等核心功能,通过统一策略管理提升安全效能。未来将持续加大云原生安全研发投入,助力企业数字化转型。
,今年6月份,抖音已有780万粉丝的网红孙恩盛因参与验资PK”(要求粉丝60秒内刷10万元礼物)被批诱导非理性消费,遭平台停播。 随后,有网友质疑孙恩盛2023年无证驾驶,引发热议。 报道称,根据其直播片段,孙恩盛在2024年底承认驾照未考取”,但早在2023年底他就已驾驶机动车,疑似无证驾驶。 此外,孙恩盛还自称近期在考驾照”,并自爆科目一8次未考过,科目二失败
6月13日,信锐以"AI网络·好用领航"为主题举办总部新展馆"云参观"直播活动。市场部总经理张锐通过镜头带领观众沉浸式参观全新数字化展馆,围绕"好用"核心主题,展示无线、交换机、物联网、信锐锐灵四大产品线最新成果。重点呈现2021年首款搭载独立AI芯片的无线AP、2017年独创"瘦架构"模式的交换机系列、基于大模型技术的"小信GPT"智能运维方案,以及智慧空间解决方案。信锐通过"以用户为中心"的创新理念,致力于打造"零中断、零管理、高安全"的网络体验,提供全场景一致性的极致体验。
5月13日,上海仙工智能科技股份有限公司在上海浦东新区举办IEC 62443 ML2工业网络安全流程认证项目启动会。该项目标志着仙工智能在工业自动化领域再创价值,IEC 62443作为工业自动化网络安全的国际权威标准,受到各大厂商推崇。仙工智能联合创始人叶杨笙及团队、DEKRA德凯中国网络安全总经理罗黎等共同出席。启动会成功得益于仙工智能的人力资源投入、MUNIK团队的专业技术
5月9日至11日,中国医院信息网络大会暨医疗信息技术和产品展览会(CHIMA 2025)在厦门国际会展中心举行。山石网科作为中国网络安全领域的创新引领者,携信创安全基座、AI赋能防护、智慧运维、数据安全治理等核心成果亮相展会,全面展示为医疗行业数字化转型量身打造的安全解决方案。重点展出了自主研发的ASIC安全专用芯片及信创产品矩阵,包括百G级吞吐能力的信创防火墙、AI+安全双驱动的医疗解决方案等创新技术,助力构建智慧医疗新生态。同时分享了智慧医院建设、医疗数据治理等实战案例,传递"守护百姓健康,保障医疗安全"的理念,将持续深耕医疗行业,以创新技术护航医疗智能化发展。
2025年RSA网络安全大会在旧金山开幕,汇聚全球650多家厂商和600多位演讲者。山石网科凭借AI安全创新获国际权威奖项,展示八大安全解决方案:1)Open XDR方案实现安全异构联动;2)零信任访问方案动态授权;3)安全SD-WAN覆盖多云场景;4)全流量威胁检测系统;5)终端安全管理平台;6)云主机防护平台;7)云防火墙;8)云内微隔离平台。其产品以"开放融合、AI赋能"理念,助力企业构建智能安全体系,已在金融、医疗等多行业落地应用。
山石网科发布全新Open XDR解决方案,以"开放融合、AI赋能、智慧运维"为核心理念,突破传统安全架构局限。该方案通过南北向开放架构实现全领域数据采集与异构设备联动,打破数据孤岛;集成云端/本地AI大模型,降低安全运维门槛,实现日志精准解读和威胁深度分析;创新"案件调查"功能构建完整攻击链路,结合可视化剧本编排实现闭环安全运维。方案支持多源数据接入和无代码插件扩展,构建灵活可扩展的安全生态,助力企业从被动防御转向主动研判,为数字化转型提供智能化安全运营保障。
2025年,北京互联网未来五年将实现大规模商业化。当前,互联网巨头正致力于提供高效、安全、便捷的服务,以及在AI与安全之间的平衡。例如,北京互联网公司CEO李宏,正推动“2025年AI计划”,旨在利用AI技术的潜力,通过AI与安全之间的深度融合,推动互联网的持续发展。此外,AI正在推动企业服务的创新,包括产品设计、生产过程的优化,以及与消费者互动的增强。为了�
企业数据管理困境亟待突破1. 数据增长迅速,实时备份困难重重随着数字化进程的加速,企业数据量呈爆发式增长。业务系统 7×24 小时不间断运行,产生的数据瞬息万变。传统备份方式往往采用定时备份策略,无法及时捕捉数据的实时变化,导致两次备份之间的数据丢失风险极大。海量数据的备份需要消耗大量的时间和资源,传统备份手段在处理大规模数据时效率低下,难以�
软件漏洞的发现向来是一场与时间的赛跑大模型的引入为模糊测试注入了全新的智慧动力。跳脱传统随机变异的局限,大模型精准的语言和逻辑推理能力正重新定义模糊测试的效率与深度,助力安全团队快速定位潜在威胁,为软件安全提供更强的护盾。针对BusyBox的测试,Asmita等人专门针对在基于Linux的设备上广泛使用的BusyBox,提出了两种方法:利用大模型生成目标特定的初始种子以进行模糊测试,这显著提高了识别崩溃和潜在漏洞的效率;以及“崩溃重用”,利用之前获得的崩溃数据来优化新目标的测试流程。