阿里聚安全:互联网业务安全创新实践

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"陈树华在ArchSummit分享了《阿里聚安全在互联网业务中的创新实践》PDF版,探讨了互联网业务所面临的各种安全挑战及阿里巴巴的解决方案。" 本文主要讲述了阿里巴巴如何通过阿里聚安全这一综合性的安全平台,来应对互联网业务日益复杂的安全问题。在互联网业务中,包括但不限于云环境、移动应用、数据保护等多个领域,都存在着诸如破解、漏洞、病毒木马、钓鱼攻击、恶意URL、仿冒应用等多种威胁。陈树华指出,2015年,无论是iOS还是Android平台,漏洞数量都呈现出显著增长,且大多数应用都存在安全漏洞。 面对这些挑战,阿里聚安全构建了一套围绕业务的多层次安全模型。首先,针对移动端,阿里聚安全提供恶意代码检测和外包APP的安全性检测,利用木马扫描技术,确保技术漏洞发现率超过95%,并提供修复建议。此外,还有一支顶尖安全专家团队进行深度渗透测试,提供应用全生命周期的安全改进建议。 为了加强应用的防护,阿里聚安全引入了安全沙箱技术,实现快速加固,防止各类分析工具的攻击,同时保证高兼容性、高稳定性和高性能。安全告警系统能够及时通报业界漏洞和安全风险,并给出规避或解决的建议。大数据监测则用于监控全网活跃应用,防范钓鱼攻击和仿冒行为。 在业务运行过程中,阿里聚安全通过运行环境监测和攻击行为监测,配合数据风控进行业务防控,例如检测Root权限滥用、模拟器伪装和注入、篡改、调试等攻击行为。此外,还有反病毒组件和应用风险感知功能,对应用的整个生命周期提供安全审计、漏洞扫描和广告木马扫描等服务。 阿里聚安全通过全面的检测、防护和监控机制,为互联网业务打造了一道坚固的安全防线,有效应对不断演变的网络安全威胁。这一实践不仅体现了阿里巴巴在安全领域的专业性,也为其他企业和开发者提供了宝贵的参考和借鉴。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。