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01 政务大数据安全保障 02 政务大数据等保测评实践 03 政务大数据测评典型问题

数字化时代企业IT架构进入无边界时代 IT无边界化，换个视角看安全挑战 零信任：无边界时代的安全架构 零信任参考架构 零信任价值主张 零信任广受认可，走向全面落地 零信任之路充满挑战 用工程思维应对零信任落地挑战 愿景：高层推动，对齐战略目标 路线：场景规划 路线：能力规划 路线：基于场景与能力规划，制定路线 架构：以大数据中心为例 架构：大数据中心零信任逻辑架构 构建：乐高式能力叠加与场景化方案扩展 流程、运行与KPI 快速切入点1：远程访问 远程访问：典型现状与痛点 远程访问：典型方案及关键能力 快速切入点2：特权运维 快速切入点3：开放API平台 内生安全，从安全框架开始

1、新IT技术架构的安全挑战 2、零信任架构的发展历史 3、什么是零信任架构？ 4、零信任架构的应用实践

卢铮在分享中指出，唯品会引入金融知识图谱的目的主要是为了对抗团伙欺诈。反欺诈其实就是一个机器学习中的二分类问题，金融知识图谱就是作为提取特征的工具，主要起到三层作用，第一层是连接账号、挖掘账号背后的人；第二层是连接欺诈者，挖掘欺诈者背后的人；第三层是把所有人都连接起来。 卢铮现场讲解金融知识图谱建立、分群、群特征提取的操作方法，目前，唯品金融图的规模是10亿个节点，9亿条边。利用基于金融知识图谱的反欺诈技术，唯品花申请通过率在降1%的情况下，坏帐率可以降20%。 概述 • 背景介绍 • 建图 • 分群 • 图特征提取 • 模型训练与效果

网络安全形态的变化 行业用户关心的主要核心 驱动安全的三大动力 安全防御成熟度 自适应安全体系 平台化的安全防御体系 功能插件化 大数据与人工智能的应用 机器学习在安全分析中的应用 中新金盾平台化安全解决方案架构 中新金盾“云+端”抗拒绝攻击防御 中新金盾“猎潜者”高级威胁防御 案例：融合媒体云安全防御体系 态势感知：安全闭环

画像从互联网到安全 安全画像构建 画像的AVL insight实践 面向现场分析的画像实践

目录 一、企业在应急响应中的痛点 二、数据驱动的应急响应理念 三、安全大数据在应急响应中应用场景 四、安全大数据在应急响应中的实践 五、企业如何提升应急响应的能力

议题概要： 主要讲述了大数据基础平台hadoop所面临的常见风险，如：用户冒充、越权访问、暴力破解、嗅探攻击、物理攻击、远程控制等。并分析企业对大数据安全的主要需求，以及对应的解决方案。 大数据安全面临的挑战 大数据平台的威胁 目前的解决办法 大数据安全方案

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