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Azure云成熟度评估
我们的Azure专家顾问之一将促进一个面对面或通过Microsoft团队远程交付的研讨会。在本研讨会中，他们将通过一系列旨在帮助了解您组织的应用程序和服务的问题来指导讨论。
在家中阅读计划家庭指南
概述与ENTRA ID的多因素身份验证（MFA）集成，每个地区的企业ERP（MUNIS）系统已配置为使用Tyler Identity Workforce（TID-W）。TID-W是由Okta提供动力的基于云的身份验证平台。它旨在与ENTRA ID集成，以便您的用户可以使用已经习惯的凭据访问Tyler产品。登录EERP时，用户使用其KETS帐户（电子邮件登录）而不是单独的Tyler用户对象登录。通过EERP中的用户属性程序创建用户帐户时，该帐户必须具有与ENTRA ID（Office 365）帐户相匹配的电子邮件地址。对于Enterprise ERP身份验证，ENTRA ID中的用户属性应填充用户的名字，姓氏，电子邮件地址和AD中的主要名称。
云计算系统中网络安全挑战和缓解策略的演变
云计算已成为最近的热门话题，因为大多数人都以前所未有的成本优化功能寻求可扩展且灵活的云解决方案。但是，这种进步也将许多不同的安全问题带到了云中，因此，云环境是网络威胁的肥沃基础。本文重点介绍云安全性的新趋势：APT，内部人员，数据妥协和DDOS攻击威胁。它更深入地探索这些威胁的特征以及在云结构中批准的后果。此外，本文还对旨在打击此类威胁的当前对策进行了分析。在威胁识别中进行零信任体系结构，加密技术，AI和ML等衡量标准以及在应用于云生态系统时的有效性。以下论文试图对与云计算相关的威胁和防御机制进行广泛的分析和概述，并为云计算平台提供最佳策略。结果表明，需要将安全措施调整为云计算中明显的动态安全威胁。
Microsoft Cloud
尽管在同一组织中运行，但该部门的分裂创造了应用程序和数据孤岛以及合规性挑战。以及随着勒索软件和恶意内部人士威胁的不断上升，在Microsoft Cloud上管理数据会引入新的风险。冒着迫使许多企业实施利基或点解决方案来管理和保护关键云数据的风险，从而导致覆盖范围不足。对Microsoft Cloud提供部分保护，提供Microsoft 365数据保护的供应商尤其如此，同时不包括其他关键元素，例如Azure Workloads，Dynamics 365或Microsoft GCC环境。随着数据淹没云的扩散，过时的数据保护很麻烦
优化云中的数据科学工作流...
1 tummalachervu@gmail.com摘要：本文探讨了在云计算环境中优化数据科学工作流的挑战和创新。首先要强调数据科学在现代行业中的关键作用以及云计算在启用可扩展有效的数据处理方面的关键作用。主要重点在于识别和分析云基础结构中部署的当前数据科学工作流中遇到的关键挑战。这些挑战包括与处理大量数据有关的可伸缩性问题，优化计算资源的资源管理复杂性，成本管理策略以平衡绩效与费用以及确保强大的数据安全和隐私措施。手稿随后深入研究了旨在应对这些挑战的创新解决方案和技术。它讨论了诸如简化重复任务的工作流动自动化工具和框架，例如Docker和Kubernetes等容器化技术，以进行有效的应用程序部署和管理，以及使用无服务器体系结构以增强可扩展性并降低操作成本。此外，它探讨了并行处理框架（例如Apache Spark和Hadoop）在优化数据处理任务中的好处。还研究了用于动态工作流优化的机器学习算法和云环境中有效的数据管理策略的集成。通过详细的案例研究和各个领域的应用示例，手稿说明了这些优化策略的实际实施和结果。此外，它讨论了云技术的新兴趋势，AI驱动的自动化在提高工作流效率方面的作用以及围绕云计算中数据科学运营的道德考虑。该手稿以发现结果的摘要，对寻求增强其数据科学工作流程的组织的实践建议，以及对未来研究方向的见解，以应对不断发展的挑战。
人工智能威胁情报，用于云基础设施中的主动安全监控
1 Tummalachervu@gmail.com 摘要：在当今数字技术时代，云计算已成为全球企业和组织的重要组成部分。云具有多种优势，包括可扩展性、灵活性和成本效益，使其成为数据存储和处理的诱人选择。云环境中敏感信息的存储量不断增加，引起了人们对此类系统安全性的极大担忧。专门针对云基础设施的网络威胁和攻击的频率不断增加，对企业的数据、声誉和财务稳定性构成了巨大威胁。面对日益复杂和动态的威胁，传统的安全方法可能会变得不足。人工智能 (AI) 技术能够通过快速识别和阻止攻击、适应新出现的风险以及为主动安全行动提供智能视角，显著改变云安全。本研究的目的是调查人工智能技术在增强云计算系统内的安全措施方面的应用。本文旨在通过分析云安全的现状、人工智能的功能以及将人工智能纳入云安全策略可能带来的优势和障碍，为寻求保护其基于云的资产的企业提供重要的见解和建议。
建立英国的云计算能力-Demos
在本政策摘要中，我们讨论了如何获得基于AI技术的计算资源在实现英国公众AI福利方面成为关键的关键。，人们非常希望AI可以通过改革和提供新服务并改善响应能力和个性化来帮助支持英国的公共服务。但是，如果没有可靠地访问足够和安全的计算资源来训练和运行使用的模型，就无法实现这些目标。大型公司计算机提供商目前为英国提供大多数计算资源，尽管英国政府不应也不应目的与这些提供商竞争，但必须提供足够的计算来支持其自己的公共部门，在必须处理必须处理私人和敏感数据的情况下，这一点很重要。更重要的是，公共委员会将有助于将人工智能纳入公共服务，对日益关键的资源进行更加无缝和安全的整合，并有机会吸引公民参与决策，以确保正在开发AI解决方案，以解决对公众最重要的社会挑战的开发。
利用llm进行零日的利用检测
云网络安全性面临挑战，因为网络威胁的复杂性和不断发展的性质，使传统的基于规则的监视系统不足。本文通过解决基于规则的方法的局限性，探讨了大语言模型（LLM）对革命云安全性的潜力。我们调查了LLM如何增强异常检测，产生可行的威胁智能并自动化事件响应过程。通过现实世界中的示例和案例研究，我们证明了LLMS在强化云网络安全方面的实际应用。但是，我们也承认与LLM部署相关的挑战和道德考虑，例如幻觉，偏见和隐私问题。我们提出策略来减轻这些风险，并强调人类监督在LLM驱动的安全系统中的重要性。这项全面的审查强调了LLM在塑造云网络安全的未来方面的重要性，并为这个迅速发展的领域中的研究人员，从业人员和决策者提供了宝贵的见解。
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