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World File Search System端云
Zscaler 云沙箱
关于 Zscaler Zscaler (NASDAQ: ZS) 加速数字化转型，使客户能够更加敏捷、高效、有弹性和更安全。Zscaler Zero Trust Exchange 通过安全地连接任何位置的用户、设备和应用程序，保护数千名客户免受网络攻击和数据丢失。基于 SASE 的 Zero Trust Exchange 分布在全球 150 多个数据中心，是世界上最大的内联云安全平台。了解更多信息请访问 zscaler.com 或在 Twitter 上关注我们 @zscaler 。
国防部云 IAC
• 支持服务 • Google Cloud Armor • Google Cloud Logging • Google Cloud Monitoring • Google Cloud Identity & Access Management • Google Data Loss Prevention API • Google Cloud Security Command Center • Google Forseti* • Google Cloud IDS* • Google Virtual Private Cloud • 第三方防火墙 • Google Cloud Router • Google Cloud Interconnect (BCAP) • VPC/防火墙流日志 • Google Cloud KMS • Identity Platform (GD) • Google Cloud Trace • Google Cloud Load Balancing • Google Cloud Storage
SAP云运输管理
•BTP ABAP：在不同SAP BTP ABAP环境实例之间对ABAP对象的引用。参考可以由软件组件，提交ID，分支名称和标签名称的名称组成。导入类型BTP ABAP的引用时，将GIT存储库的引用内容拉到目标实例。•在不同的云子帐户和通常的租户之间以应用程序特定格式运输的应用程序内容，应用程序内容包装在存档文件中，例如.zip文件或.rar文件。档案中可以包含任何特定于应用程序的内容。创建此类存档文件的应用程序必须提供一种将特定于应用程序特定内容部署到目标环境中的方法。这意味着，只有在目标环境中的特定于应用程序的部署服务能够处理它的情况下，才能将这种存档文件用于运输。有关更多信息，请参见单个应用程序的文档。•SAP HANA XS经典模型的交付单元（DU）在不同的SAP HANA实例之间分配给云子计数
VARANIUM 云有限公司
VARANIUM CLOUD LIMITED（前身为 Streamcast Cloud Private Limited）公司识别码：U64200MH2017PLC303172 本公司最初根据马哈拉施特拉邦孟买公司注册处于 2017 年 12 月 21 日签发的公司注册证书，根据《2013 年公司法》注册成立为一家私人有限公司，名称为“Streamcast Cloud Private Limited”。随后，本公司名称更改为“Varanium Cloud Private Limited”，2021 年 6 月 29 日，马哈拉施特拉邦孟买公司注册处签发了更改名称后的新公司注册证书。随后，我公司改组为一家上市公司，公司名称更改为“Varanium Cloud Limited”，并于 2021 年 9 月 17 日由马哈拉施特拉邦孟买公司注册处颁发了改组为上市公司后的新公司注册证书。有关注册办事处变更的详细信息，请参阅第 104 页的“历史和某些其他公司事项”。注册办事处：三楼，地块编号。244-A RDP 2，CTS 1374/B Vill。Versova 高级副总裁 Nagar，四平房孟买 - 400053，马哈拉施特拉邦，印度电话：+91 22 2632 5683 / + 91 8976829903 ;网址：www.vrnm.com；电子邮件：info@vrnm.com 联系人：Hetal Harshal Somani，公司秘书兼合规官
在基于云的物联网
摘要 - 图像搜索是一个热门话题，它在各种物联网（IoT）应用程序（例如疾病诊断，面部识别和指纹识别）中发挥了重要作用。同时，图像的扩散使图像所有者将图像外包到云中，以减轻本地存储和计算负担。因此，图像搜索没有任何对云的隐私范围的搜索，已引起了很大的关注，并在文献中广泛探讨了。过去几年已经提出了许多基于Bloom滤波器的方案，但是大多数方案都遭受了高存储开销，较低的假正率，甚至揭露了Bloom滤波器中的值。为了解决这些挑战，在本文中，我们首先设计了一个合并和重复的不可区分的布鲁姆过滤器（MRIBF）索引结构，该结构可以减少开销的存储空间并以较低的假阳性速率实现自适应安全性。然后，使用MRIBF，我们提出了一个安全有效的基于BLOOM过滤器搜索方案（BFIS），以实现比线性更快且更准确的搜索。详细的理论分析表明，我们的方案确实是准确且安全的。广泛的实验表明，我们的计划确实是有效且可行的。