⑴ 網路傳銷監測治理基地中的「網路安全態勢感知系統」真的有用嗎
通過深度線索分析報告，騰訊的「網路安全態勢感知系統」破獲多起詐騙，傳銷案件中發揮了積極作用。你說有用嗎？
⑵ 現在的網路安全問題很多，態勢感知可以保障網路安全嗎
態勢感知可以對保障網路安全起到很好的監測並提早預防的作用，都是僅憑態勢感知還遠遠不夠，還需要很多網路安全技術和管理措施，如密碼加密技術、身份認證、訪問控制等
⑶ 網路安全態勢感知和防護處置平台功能展現有日常場景從寶場景還有一個什麼場景
摘要 春秋雲勢網路安全態勢感知與處置平台
⑷ 態勢感知，懂的人不用解釋，現在對於態勢感知更多的是信息網路的安全態勢感知，
大數據時代，除在信息網路的安全方面外，在無人機、無人駕駛、氣象分析、軍事、交通軌道等等方面，態勢感知的應用研究日益廣泛和必要！
一般來說，態勢感知在大規模系統環境中，對能夠引起系統狀態發生變化的安全要素進行獲取、理解、顯示以及預測未來的發展趨勢。聯合作戰、網路中心戰的提出,推動了態勢感知的產生和不斷發展,作為實現態勢感知的重要平台和物質基礎,態勢圖對數據和信息復雜的需求和特性構成了突出的大數據問題.從大數據的高度思考,解決態勢感知面臨的信息處理難題,是研究聯合作戰態勢感知的重要方法.通過分析聯合作戰態勢感知的數據類型、結構和特點,得出態勢感知面臨著大數據挑戰的結論.初步探討了可能需要解決的問題和前沿信息技術的應用需求,最後對關鍵數據和信息處理技術進行了研究.該研究對於「大數據」在軍事信息處理和數據化決策等領域的研究具有重要探索價值。
相關參考（摘錄網上）：
1 引言
隨著計算機和通信技術的迅速發展， 計算機網路的應用越來越廣泛， 其規模越來越龐大， 多層面的網路安全威脅和安全風險也在不斷增加， 網路病毒、 Dos/DDos攻擊等構成的威脅和損失越來越大， 網路攻擊行為向著分布化、 規模化、 復雜化等趨勢發展， 僅僅依靠防火牆、 入侵檢測、 防病毒、 訪問控制等單一的網路安全防護技術， 已不能滿足網路安全的需求， 迫切需要新的技術， 及時發現網路中的異常事件， 實時掌握網路安全狀況， 將之前很多時候亡羊補牢的事中、 事後處理，轉向事前自動評估預測， 降低網路安全風險， 提高網路安全防護能力。
網路安全態勢感知技術能夠綜合各方面的安全因素， 從整體上動態反映網路安全狀況， 並對網路安全的發展趨勢進行預測和預警。 大數據技術特有的海量存儲、 並行計算、 高效查詢等特點， 為大規模網路安全態勢感知技術的突破創造了機遇， 藉助大數據分析， 對成千上萬的網路日誌等信息進行自動分析處理與深度挖掘， 對網路的安全狀態進行分析評價， 感知網路中的異常事件與整體安全態勢。
2 網路安全態勢相關概念
2.1 網路態勢感知
態勢感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 態勢感知是在一定時間和空間內對環境因素的獲取， 理解和對未來短期的預測。 整個態勢感知過程可由圖1所示的三級模型直觀地表示出來。
所謂網路態勢是指由各種網路設備運行狀況、 網路行為以及用戶行為等因素所構成的整個網路當前狀態和變化趨勢。
網路態勢感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 網路態勢感知是在大規模網路環境中， 對能夠引起網路態勢發生變化的安全要素進行獲取、 理解、 顯示以及預測最近的發展趨勢。
態勢是一種狀態、 一種趨勢， 是整體和全局的概念， 任何單一的情況或狀態都不能稱之為態勢。 因此對態勢的理解特別強調環境性、 動態性和整體性， 環境性是指態勢感知的應用環境是在一個較大的范圍內具有一定規模的網路； 動態性是態勢隨時間不斷變化， 態勢信息不僅包括過去和當前的狀態， 還要對未來的趨勢做出預測； 整體性是態勢各實體間相互關系的體現，某些網路實體狀態發生變化， 會影響到其他網路實體的狀態， 進而影響整個網路的態勢。
2.2 網路安全態勢感知
網路安全態勢感知就是利用數據融合、 數據挖掘、智能分析和可視化等技術， 直觀顯示網路環境的實時安全狀況， 為網路安全提供保障。 藉助網路安全態勢感知， 網路監管人員可以及時了解網路的狀態、 受攻擊情況、 攻擊來源以及哪些服務易受到攻擊等情況， 對發起攻擊的網路採取措施； 網路用戶可以清楚地掌握所在網路的安全狀態和趨勢， 做好相應的防範准備， 避免和減少網路中病毒和惡意攻擊帶來的損失； 應急響應組織也可以從網 絡安全態勢中了解所服務網 絡的安全狀況和發展趨勢， 為 制定有預見性的應急預案提供基礎。
3 網路安全態勢感知相關技術
對於大規模網路而言， 一方面網路節點眾多、 分支復雜、 數據流量大， 存在多種異構網路環境和應用平台； 另一方面網路攻擊技術和手段呈平台化、 集成化和自 動化的發展趨勢， 網路攻擊具有更強的隱蔽性和更長的潛伏時間， 網路威脅不斷增多且造成的損失不斷增大。 為了實時、 准確地顯示整個網路安全態勢狀況， 檢測出潛在、 惡意的攻擊行為， 網路安全態勢感知要在對網路資源進行要素採集的基礎上， 通過數據預處理、 網路安全態勢特徵提取、 態勢評估、 態勢預測和態勢展示等過程來完成， 這其中涉及許多相關的技術問題， 主要包括數據融合技術、 數據挖掘技術、 特徵提取技術、 態勢預測技術和可視化技術等。
3.1 數據融合技術
由於網路空間態勢感知的數據來自眾多的網路設備， 其數據格式、 數據內容、 數據質量千差萬別， 存儲形式各異， 表達的語義也不盡相同。 如果能夠將這些使用不同途徑、 來源於不同網路位置、 具有不同格式的數據進行預處理， 並在此基礎上進行歸一化融合操作，就可以為網路安全態勢感知提供更為全面、 精準的數據源， 從而得到更為准確的網路態勢。 數據融合技術是一個多級、 多層面的數據處理過程， 主要完成對來自網路中具有相似或不同特徵模式的多源信息進行互補集成， 完成對數據的自動監測、 關聯、 相關、 估計及組合等處理， 從而得到更為准確、 可靠的結論。 數據融合按信息抽象程度可分為從低到高的三個層次： 數據級融合、 特徵級融合和決策級融合， 其中特徵級融合和決策級融合在態勢感知中具有較為廣泛的應用。
3.2 數據挖掘技術
網路安全態勢感知將採集的大量網路設備的數據經過數據融合處理後， 轉化為格式統一的數據單元。這些數據單元數量龐大， 攜帶的信息眾多， 有用信息與無用信息魚龍混雜， 難以辨識。 要掌握相對准確、 實時的網路安全態勢， 必須剔除干擾信息。 數據挖掘就是指從大量的數據中挖掘出有用的信息， 即從大量的、 不完全的、 有雜訊的、 模糊的、 隨機的實際應用數據中發現隱含的、 規律的、 事先未知的， 但又有潛在用處的並且最終可理解的信息和知識的非平凡過程（ NontrivialProcess） [1 ]。 數據挖掘可分為描述性挖掘和預測性挖掘， 描述性挖掘用於刻畫資料庫中數據的一般特性； 預測性挖掘在當前數據上進行推斷， 並加以預測。 數據挖掘方法主要有： 關聯分析法、 序列模式分析法、 分類分析法和聚類分析法。 關聯分析法用於挖掘數據之間的聯系； 序列模式分析法側重於分析數據間的因果關系；分類分析法通過對預先定義好的類建立分析模型， 對數據進行分類， 常用的模型有決策樹模型、 貝葉斯分類模型、 神經網路模型等； 聚類分析不依賴預先定義好的類， 它的劃分是未知的， 常用的方法有模糊聚類法、 動態聚類法、 基於密度的方法等。
3.3 特徵提取技術
網路安全態勢特徵提取技術是通過一系列數學方法處理， 將大規模網路安全信息歸並融合成一組或者幾組在一定值域范圍內的數值， 這些數值具有表現網路實時運行狀況的一系列特徵， 用以反映網路安全狀況和受威脅程度等情況。 網路安全態勢特徵提取是網路安全態勢評估和預測的基礎， 對整個態勢評估和預測有著重要的影響， 網路安全態勢特徵提取方法主要有層次分析法、 模糊層次分析法、 德爾菲法和綜合分析法。
3.4 態勢預測技術
網路安全態勢預測就是根據網路運行狀況發展變化的實際數據和歷史資料， 運用科學的理論、 方法和各種經驗、 判斷、 知識去推測、 估計、 分析其在未來一定時期內可能的變化情況， 是網路安全態勢感知的一個重要組成部分。 網路在不同時刻的安全態勢彼此相關， 安全態勢的變化有一定的內部規律， 這種規律可以預測網路在將來時刻的安全態勢， 從而可以有預見性地進行安全策略的配置， 實現動態的網路安全管理， 預防大規模網路安全事件的發生。 網路安全態勢預測方法主要有神經網路預測法、 時間序列預測法、 基於灰色理論預測法。
3.5 可視化技術
網路安全態勢生成是依據大量數據的分析結果來顯示當前狀態和未來趨勢， 而通過傳統的文本或簡單圖形表示， 使得尋找有用、 關鍵的信息非常困難。 可視化技術是利用計算機圖形學和圖像處理技術， 將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來， 並進行交互處理的理論、 方法和技術。 它涉及計算機圖形學、 圖像處理、 計算機視覺、 計算機輔助設計等多個領域。 目前已有很多研究將可視化技術和可視化工具應用於態勢感知領域， 在網路安全態勢感知的每一個階段都充分利用可視化方法， 將網路安全態勢合並為連貫的網路安全態勢圖， 快速發現網路安全威脅， 直觀把握網路安全狀況。
4 基於多源日誌的網路安全態勢感知
隨著網 絡規模的 擴大以及網 絡攻擊復雜度的增加， 入侵檢測、 防火牆、 防病毒、 安全審計等眾多的安全設備在網路中得到廣泛的應用， 雖然這些安全設備對網路安全發揮了一定的作用， 但存在著很大的局限，主要表現在： 一是各安全設備的海量報警和日誌， 語義級別低， 冗餘度高， 佔用存儲空間大， 且存在大量的誤報， 導致真實報警信息被淹沒。 二是各安全設備大多功能單一， 產生的報警信息格式各不相同， 難以進行綜合分析整理， 無法實現信息共享和數據交互， 致使各安全設備的總體防護效能無法得以充分的發揮。 三是各安全設備的處理結果僅能單一體現網路某方面的運行狀況， 難以提供全面直觀的網路整體安全狀況和趨勢信息。 為了有效克服這些網路安全管理的局限， 我們提出了基於多源日誌的網路安全態勢感知。
4.1 基於多源日誌的網路安全態勢感知要素獲取
基於多源日誌的網路安全態勢感知是對部署在網路中的多種安全設備提供的日誌信息進行提取、 分析和處理， 實現對網路態勢狀況進行實時監控， 對潛在的、惡意的網路攻擊行為進行識別和預警， 充分發揮各安全設備的整體效能， 提高網路安全管理能力。
基於多源日誌的網路安全態勢感知主要採集網路入口處防火牆日誌、 入侵檢測日誌， 網路中關鍵主機日誌以及主機漏洞信息， 通過融合分析這些來自不同設備的日誌信息， 全面深刻地挖掘出真實有效的網路安全態勢相關信息， 與僅基於單一日誌源分析網路的安全態
勢相比， 可以提高網路安全態勢的全面性和准確性。
4.2 利用大數據進行多源日誌分析處理
基於多源日誌的網路安全態勢感知採集了多種安全設備上以多樣的檢測方式和事件報告機制生成的海量數據， 而這些原始的日 志信息存在海量、 冗餘和錯誤等缺陷， 不能作為態勢感知的直接信息來源， 必須進行關聯分析和數據融合等處理。 採用什麼樣的技術才能快速分析處理這些海量且格式多樣的數據？
大數據的出現， 擴展了計算和存儲資源， 大數據自身擁有的Variety支持多類型數據格式、 Volume大數據量存儲、Velocity快速處理三大特徵， 恰巧是基於多源日誌的網路安全態勢感知分析處理所需要的。 大數據的多類型數據格式， 可以使網路安全態勢感知獲取更多類型的日誌數據， 包括網路與安全設備的日誌、 網路運行情況信息、 業務與應用的日誌記錄等； 大數據的大數據量存儲正是海量日誌存儲與處理所需要的； 大數據的快速處理為高速網路流量的深度安全分析提供了技術支持， 為高智能模型演算法提供計算資源。 因此， 我們利用大數據所提供的基礎平台和大數據量處理的技術支撐， 進行網路安全態勢的分析處理。
關聯分析。 網路中的防火牆日誌和入侵檢測日誌都是對進入網路的安全事件的流量的刻畫， 針對某一個可能的攻擊事件， 會產生大量的日誌和相關報警記錄，這些記錄存在著很多的冗餘和關聯， 因此首先要對得到的原始日誌進行單源上的關聯分析， 把海量的原始日誌轉換為直觀的、 能夠為人所理解的、 可能對網路造成危害的安全事件。 基於多源日誌的網路安全態勢感知採用基於相似度的報警關聯， 可以較好地控制關聯後的報警數量， 有利於減少復雜度。 其處理過程是： 首先提取報警日誌中的主要屬性， 形成原始報警； 再通過重復報警聚合， 生成聚合報警； 對聚合報警的各個屬性定義相似度的計算方法， 並分配權重； 計算兩個聚合報警的相似度， 通過與相似度閥值的比較， 來決定是否對聚合報警進行超報警； 最終輸出屬於同一類報警的地址范圍和報警信息， 生成安全事件。
融合分析。 多源日誌存在冗餘性、 互補性等特點，態勢感知藉助數據融合技術， 能夠使得多個數據源之間取長補短， 從而為感知過程提供保障， 以便更准確地生成安全態勢。 經過單源日誌報警關聯過程， 分別得到各自的安全事件。 而對於來自防火牆和入侵檢測日誌的的多源安全事件， 採用D-S證據理論（由Dempster於1967年提出， 後由Shafer於1976年加以推廣和發展而得名） 方法進行融合判別， 對安全事件的可信度進行評估， 進一步提高准確率， 減少誤報。 D-S證據理論應用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一種切實可行的初始信任分配方法， 對防火牆和入侵檢測分配信息度函數； 然後通過D-S的合成規則， 得到融合之後的安全事件的可信度。
態勢要素分析。 通過對網路入口處安全設備日 志的安全分析， 得到的只是進入目 標網路的可能的攻擊信息， 而真正對網路安全狀況產生決定性影響的安全事件， 則需要通過綜合分析攻擊知識庫和具體的網路環境進行最終確認。 主要分為三個步驟： 一是通過對大量網路攻擊實例的研究， 得到可用的攻擊知識庫， 主要包括各種網路攻擊的原理、 特點， 以及它們的作用環境等； 二是分析關鍵主機上存在的系統漏洞和承載的服務的可能漏洞， 建立當前網路環境的漏洞知識庫， 分析當前網路環境的拓撲結構、 性能指標等， 得到網路環境知識庫； 三是通過漏洞知識庫來確認安全事件的有效性， 也即對當前網路產生影響的網路攻擊事件。 在網路安全事件生成和攻擊事件確認的過程中， 提取出用於對整個網路安全態勢進行評估的態勢要素， 主要包括整個網路面臨的安全威脅、 分支網路面臨的安全威脅、 主機受到的安全威脅以及這些威脅的程度等。
5 結語
為了解決日益嚴重的網路安全威脅和挑戰， 將態勢感知技術應用於網路安全中， 不僅能夠全面掌握當前網路安全狀態， 還可以預測未來網路安全趨勢。 本文在介紹網路安全態勢相關概念和技術的基礎上， 對基於多源日誌的網路安全態勢感知進行了探討， 著重對基於多源日誌的網路安全態勢感知要素獲取， 以及利用大數據進行多源日誌的關聯分析、 融合分析和態勢要素分析等內容進行了研究， 對於態勢評估、 態勢預測和態勢展示等相關內容， 還有待於進一步探討和研究。
⑸ 11部委聯合印發《智能汽車創新發展戰略》
一、概念解析
智能汽車，又稱為智能網聯汽車、自動駕駛汽車等，是指通過搭載先進感測器等裝置，運用人工智慧等新技術，具有自動駕駛功能，逐步成為智能移動空間和應用終端的新一代汽車。
二、戰略意義
有利於提升產業基礎能力，突破關鍵技術瓶頸，增強新一輪科技革命和產業變革引領能力，培育產業發展新優勢；
有利於加速汽車產業轉型升級，培育數字經濟，壯大經濟增長新動能。
三、發展態勢
智能汽車已成為全球汽車產業發展的戰略方向：
從技術層面看，汽車正由人工操控的機械產品逐步向電子信息系統控制的智能產品轉變。
從產業層面看，汽車與相關產業全面融合，呈現智能化、網路化、平台化發展特徵。
從應用層面看，汽車將由單純的交通運輸工具逐漸轉變為智能移動空間和應用終端，成為新興業態重要載體。
從發展層面看，一些跨國企業率先開展產業布局，一些國家積極營造良好發展環境，智能汽車已成為汽車強國戰略選擇。
四、戰略願景
到 2025 年，有條件自動駕駛的智能汽車達到規模化生產，高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用；
智能交通系統和智慧城市相關設施建設取得積極進展，車用無線通信網路（LTE-V2X 等）實現區域覆蓋，新一代車用無線通信網路（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步開展應用，高精度時空基準服務網路實現全覆蓋。
六、保障措施
意見明確，要加強組織實施、完善扶持政策、強化人才保障、深化國際合作、優化發展環境。
其中，完善扶持政策方面，通知明確，要強化稅收金融政策引導，對符合條件的企業享受企業所得稅稅前加計扣除優惠，落實中小企業和初創企業的財稅優惠政策。
六、主要任務
政策部署了六大類主要任務，涵蓋突破關鍵基礎技術、完善測試評價技術等20餘項具體任務，分別為：
（一）構建協同開放的智能汽車技術創新體系：1. 突破關鍵基礎技術。2. 完善測試評價技術。3.開展應用示範試點。
（二）構建跨界融合的智能汽車產業生態體系：4. 增強產業核心競爭力。5. 培育新型市場主體。6. 創新產業發展形態。7. 推動新技術轉化應用。
（三）構建先進完備的智能汽車基礎設施體系：8. 推進智能化道路基礎設施規劃建設。9. 建設廣泛覆蓋的車用無線通信網路。10. 建設覆蓋全國的車用高精度時空基準服務能力。11. 建設覆蓋全國路網的道路交通地理信息系統。12. 建設國家智能汽車大數據雲控基礎平台。
（四）構建系統完善的智能汽車法規標准體系：13. 健全法律法規。14. 完善技術標准。15. 推動認證認可。
（五）構建科學規范的智能汽車產品監管體系。16. 加強車輛產品管理。17. 加強車輛使用管理。
（六）構建全面高效的智能汽車網路安全體系。18. 完善安全管理聯動機制。19.提升網路安全防護能力。20. 加強數據安全監督管理。
七、突破關鍵基礎技術
開展復雜系統體系架構、復雜環境感知、智能決策控制、人機交互及人機共駕、車路交互、網路安全等基礎前瞻技術研發；
重點突破新型電子電氣架構、多源感測信息融合感知、新型智能終端、智能計算平台、車用無線通信網路、高精度時空基準服務和智能汽車基礎地圖、雲控基礎平台等共性交叉技術。
八、完善測試評價技術
建立健全智能汽車測試評價體系及測試基礎資料庫。
重點研發虛擬模擬、軟硬體結合模擬、實車道路測試等技術和驗證工具，以及多層級測試評價系統。
推動企業、第三方技術試驗及安全運行測試評價機構能力建設。
九、開展應用示範試點。
開展特定區域智能汽車測試運行及示範應用，驗證車輛環境感知准確率、場景定位精度、決策控制合理性、系統容錯與故障處理能力，智能汽車基礎地圖服務能力，「人–車–路–雲」系統協同性等。
推動有條件的地方開展城市級智能汽車大規模、綜合性應用試點，支持優勢地區創建國家車聯網先導區。
十、 增強產業核心競爭力
推進車載高精度感測器、車規級晶元、智能操作系統、車載智能終端、智能計算平台等產品研發與產業化，建設智能汽車關鍵零部件產業集群。
加快智能化系統推廣應用，培育具有國際競爭力的智能汽車品牌。
十一、培育新型市場主體
整合優勢資源，組建產業聯合體和聯盟。
鼓勵整車企業逐步成為智能汽車產品提供商，鼓勵零部件企業逐步成為智能汽車關鍵系統集成供應商；
鼓勵人工智慧、互聯網等企業發展成為自動駕駛系統解決方案領軍企業；
鼓勵信息通信等企業發展成為智能汽車數據服務商和無線通信網路運營商；
鼓勵交通基礎設施相關企業發展成為智慧城市交通系統方案供應商。
十二、 創新產業發展形態
積極培育道路智能設施、高精度時空基準服務和智能汽車基礎地圖、車聯網、網路安全、智能出行等新業態。
加強智能汽車復雜使用場景的大數據應用，重點在數據增值、出行服務、金融保險等領域，培育新商業模式。
優先在封閉區域探索開展智能汽車出行服務。
十三、推動新技術轉化應用
開展軍民聯合攻關，加快北斗衛星導航定位系統、高解析度對地觀測系統在智能汽車相關領域的應用，
促進車輛電子控制、高性能晶元、激光/毫米波雷達、微機電系統、慣性導航系統等自主知識產權軍用技術的轉化應用，加強自動駕駛系統、雲控基礎平台等在國防軍工領域的開發應用。
十四、推進智能化道路基礎設施規劃建設
制定智能交通發展規劃，建設智慧道路及新一代國家交通控制網。
分階段、分區域推進道路基礎設施的信息化、智能化和標准化建設。
結合 5G 商用部署,推動5G 與車聯網協同建設。
統一通信介面和協議，推動道路基礎設施、智能汽車、運營服務、交通安全管理系統、交通管理指揮系統等信息互聯互通。
十五、建設國家智能汽車大數據雲控基礎平台
充分利用現有設施和數據資源，統籌建設智能汽車大數據雲控基礎平台。
重點開發建設邏輯協同、物理分散的雲計算中心，標准統一、開放共享的基礎數據中心，風險可控、安全可靠的雲控基礎軟體，逐步實現車輛、基礎設施、交通環境等領域的基礎數據融合應用。
十六、提升網路安全防護能力
搭建多層縱深防禦、軟硬體結合的安全防護體系，加強車載晶元、操作系統、應用軟體等安全可靠性設計，開展車載信息系統、服務平台及關鍵電子零部件安全檢測，強化遠程軟體更新、監控服務等安全管理。
實施統一身份許可權認證管理。
建立北斗系統抗干擾和防欺騙安全防護體系。
按照國家網路安全等級保護相關標准規范，建設智能汽車網路安全態勢感知平台，提升應急處置能力。
參考鏈接：網頁鏈接
⑹ 您的請求過於頻繁,已被網站管理員設置攔截怎麼解決
問題就是出現在我們CC防護規則沒有設置好，我們在配置安全狗的CC防護規則時設置太嚴格才會導致這樣的攔截。所以修改CC防護規則即可解決。
具體修改步驟如下：
第一步：首先我們打開網站安全狗的CC防護規則頁面，如圖所示：
我們可以先把單位時間內的允許最大請求數目調大一點，比如增加10次，然後保存一下，重啟一下web服務，使修改規則後可以立即生效。
第二步：修改完規則後，再嘗試訪問看看，如果不行就在調試，直到不會攔截為止。
第三步：如果這時您有將「會話驗證模式」調到高級模式或者中級模式，我們建議您在調整數值還沒有效果的情況下，將會話驗證模式調為初級看看。調完之後，保存、重啟一下web服務，使修改規則後可以立即生效。
⑺ 網路安全態勢感知做的好的有哪幾家
目前國內廠商做網路安全態勢感知比較大而全的有這么幾家深信服、天融信、奇安信、啟明星辰；但是態勢感知這個產品重點在於交付層面而非標准版產品所能解決的（標准版無法解決用戶的各種細節要求，風險探針各家的又不兼容）。所以綜合還是要看各個廠商在當地的服務能力。
⑻ 阿里雲的主要功能是什麼
《阿里雲大學課程（大數據、雲計算、雲安全、中間件）.zip》網路網盤資源免費下載
鏈接: https://pan..com/s/16hjddCM_GcPVXGmBrr6feA
⑼ 什麼是網路安全態勢感知
在大規模網路環境中，對能夠引起網路態勢發生變化的安全要素進行獲取、理解、顯示並據此預測未來的網路安全發展趨勢。簡而言之就是根據網路安全數據，預測未來網路安全的趨勢。
⑽ 2017網路安全博覽會有哪些企業參與
共有86家網路安全企事業單位參展,包括阿里巴巴、騰訊、網路、奇虎360、綠盟、匡恩、衛士通、眾人科技、安恆、藍盾、卡巴斯基、思科等國內外重點互聯網和網路安全企業,移動、聯通、電信等三大電信運營商,銀聯、工行、建行、中行、交行、農行等金融機構,以及國家電網等與公眾日常生活緊密相關單位。
我們的生活已經離不開網路，網路安全尤其重要。