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金奈地铁:铁路安全团队检查 Poonamallee 绕行站和 Vadapalani 之间的高架路段

Chennai Metro: Railways safety team inspects elevated stretch between Poonamallee bypass station and Vadapalani

全长14.64公里,设有11个车站

顶级央行行长表示与美联储主席鲍威尔“完全团结”

Top Central Bankers Express 'Full Solidarity' With Fed Chair Powell

在唐纳德·特朗普总统大幅升级与美联储的对抗后,世界各地的央行行长周二表示,他们“完全声援”美联储主席杰罗姆·鲍威尔......

本月与 Tony Anscombe 一起安全 - 2026 年 1 月版

This month in security with Tony Anscombe – January 2026 edition

一月份出现的趋势为安全团队全年可能面临的风险和优先事项提供了有用的线索

暴露的训练应用程序出现在主动云攻击中

Exposed training apps are showing up in active cloud attacks

安全团队经常启动易受攻击的应用程序进行演示、培训或内部测试。 Pentera 最近的一份研究报告记录了这些环境如何暴露在公共互联网上并被积极利用。该研究重点关注故意存在漏洞的应用程序,例如 OWASP Juice Shop、Damn Vulnerable Web Application、Hackazon 和类似项目。这些工具通常用于教授安全编码、支持产品演示或为红队和蓝队提供实践练习。据... 更多 → 暴露的培训应用程序出现在主动云攻击中的帖子首先出现在 Help Net Security 上。

弥合 2026 年云复杂性差距:CISO 的战略任务

Bridging the 2026 Cloud Complexity Gap: A Strategic Mandate for CISOs

在 2026 年快速发展的格局中,云已经超越了简单的基础设施选择,成为人工智能驱动的企业转型的主要引擎。然而,Fortinet 的一份具有里程碑意义的报告《2026 年云安全报告:缩小云复杂性差距》揭示了一个严峻的现实:安全团队正在落后。

Palo Alto Networks 如何使用 Amazon Bedrock 增强设备安全性基础设施日志分析

How Palo Alto Networks enhanced device security infra log analysis with Amazon Bedrock

Palo Alto Networks 的设备安全团队希望检测潜在生产问题的早期预警信号,以便为中小企业提供更多时间来应对这些新出现的问题。他们与 AWS GenAIIC 合作开发由 Amazon Bedrock 提供支持的自动日志分类管道。在这篇文章中,我们讨论 Amazon Bedrock 如何通过 Anthropic 的 Claude Haiku 模型和 Amazon Titan Text Embeddings 协同工作来自动分类和分析日志数据。我们探索这个自动化管道如何检测关键问题,检查解决方案架构,并分享实现可衡量的运营改进的实施见解。