香港即将出台首部网络安全法
原文约1400字,阅读约需4分钟。发表于: 。政府计划在 2024 年底之前提出一项法案,该立法预计将于 2025 年底或最迟于 2026 年年中生效。
香港政府拟议网络安全立法,规范基础设施运营商的安全义务,与其他司法管辖区法规保持一致。提案要求首席信息官履行组织、预防性和事件报告和响应方面的义务。然而,仍存在合规时间表、行业定义、第三方提供商和人才短缺等问题。预计立法将于2025年底或最迟2026年年中生效。
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政府计划在 2024 年底之前提出一项法案,该立法预计将于 2025 年底或最迟于 2026 年年中生效。
香港政府拟议网络安全立法,规范基础设施运营商的安全义务,与其他司法管辖区法规保持一致。提案要求首席信息官履行组织、预防性和事件报告和响应方面的义务。然而,仍存在合规时间表、行业定义、第三方提供商和人才短缺等问题。预计立法将于2025年底或最迟2026年年中生效。
#科技资讯 云网络安全公司 Wiz 拒绝谷歌斥资 230 亿美元的收购计划,该公司希望保持独立运营并在未来上市。Wiz 的体量已经足够大未来上市是肯定的,而被谷歌收购可能还会触发复杂的反垄断监管问题,所以 Wiz 的投资者也支持继续独立运营不被谷歌收购。查看全文:https://ourl.co/105085
云网络安全公司Wiz拒绝了谷歌斥资230亿美元的收购计划,希望保持独立运营并在未来上市。Wiz的投资者也支持继续独立运营,因为被谷歌收购可能引发反垄断监管问题。Wiz通过创建规范层来保护企业云基础设施,发展迅速。Wiz决定继续独立运营,目标是年经常性收入达到10亿美元并上市。Wiz的现有客户分布在各大云计算平台上,如果被谷歌收购,可能触发监管问题。综合考虑,Wiz拒绝被谷歌收购是明智的决定。
在市场竞争日益惨烈的今天,如何通过定制化的安全解决方案在行业细分领域占有一席之地,是我们当前需要迫切关注和重点投入的方向之一。
本文通过特殊表述方式综述了网络安全领域售前咨询从业人员技术能力图谱,包括安全基础知识、产品基础知识和方案/集成设计。
网络安全是一场没有硝烟的战争,它要求我们时刻保持警惕,不断学习与适应。无论是采用强密码、数据加密,还是定期更新软件、安装安全软件,每一项措施都是我们构建网络安全防线的基石。同时,我们也应意识到,技术手段之外,提升安全意识、培养安全习惯同样至关重要。
网络安全是一场没有硝烟的战争,要求我们保持警惕,学习适应。常见的网络安全威胁包括数据泄露、恶意软件攻击等。文件上传漏洞是一种常见的安全风险,可能导致网站被控制、数据泄露、服务中断等后果。网络安全需要采取多种措施,提升安全意识和培养安全习惯同样重要。
本文主要介绍python中的常见加密算法的实现,以及某云的案例进行分析。
数据加密是一种保护数据安全的技术,通过将数据转换为密文以防止数据泄露、篡改或滥用。常见的加密方式有对称加密、非对称加密和单向加密。Python中可以使用encode()和decode()进行编码和解码,使用base64模块进行Base64编码,使用hashlib模块进行MD5和SHA-1加密,使用secrets模块生成安全随机数和随机字符串,使用pyDes库进行DES加密,使用Cryptodome库进行AES加密,使用pycryptodome库中的Crypto.PublicKey.RSA和Crypto.Cipher.PKCS1_OAEP模块进行RSA加密。在实际应用中,可以使用加密技术保护用户密码、验证文件完整性和生成安全令牌。
据多方资料不完全统计,2024年6月共记录到全球网络安全行业投融资事件39起。
2024年6月,全球网络安全行业投融资事件39起,较上月减少13起。其中,中国内8起,国外31起。投融资金额方面,百万美元及以下级别的为5起,较上月减少18起;千万美元级别的为20起,较上月增加5起;上亿美元级别的为3起,较上月增加1起。投资者对新兴公司的兴趣日益浓厚,特别是人工智能驱动的威胁。
#科技资讯 谷歌计划斥资 230 亿美元收购云网络安全初创公司 Wiz,该公司创立于 2020 年 1 月,主要帮助企业在云基础设施里构建规范层识别风险因素,将潜在的重大安全问题消灭在萌芽阶段。Wiz 成立于美国纽约,不过主要安全团队都集中在以色列第二大城市特拉维夫。查看全文:https://ourl.co/104952
谷歌计划以23亿美元收购云网络安全初创公司Wiz,Wiz帮助企业在云基础设施中识别风险并消除安全问题。Wiz的优势是分析亚马逊AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud和Kubernetes中的计算基础设施。谷歌希望通过收购Wiz提高Google Cloud的声誉,但可能会影响与其他云计算平台的合作。谷歌在安全领域的投入巨大,但收购Wiz可能引发监管机构的关注。
本研究提出了一种新的防御机制,通过在精心选择的特征子空间上执行基于密度的聚类,并通过一种新颖的迭代评分过程逐渐隔离可疑的簇,从而在保持模型效用的同时有效地减轻了训练时间中注入后门的攻击。我们通过对两种不同的经典网络安全数据模态(网络流分类和恶意软件分类)使用梯度提升和神经网络模型进行的两种无干扰模型 - 不可知攻击的评估,展示了我们提出的减轻攻击的普遍性。
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基于机器学习的自动化事件响应代理需要处理网络结构的变化,通过使用关系代理学习方法,将计算机网络的状态表示为关系图,并使用信息传递神经网络对其进行编码,从而解决了在网络变化时重新训练代理的问题。
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