保障业务安全:2018年企业运营安全实践

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"《实现和保持安全业务运营——2018》是一本关于如何在创新和保护业务安全之间取得平衡的书籍。它提供了一个全面的框架和实践方法,旨在保护客户信息、防止未经授权的访问,以及保护公司的品牌和资产。书中强调了网络安全和相关犯罪的严重性,提出了一种全方位的方法,从上到下、从下到上、从横向考虑,以达到并维持一个安全的业务环境,同时持续创新以获得竞争优势。作者是Neelesh Ajmani和Dinesh Kumar。" 本书的核心知识点包括: 1. **安全业务运营框架**:书中介绍了一个全面的框架,它不仅关注技术层面的安全措施,还涵盖了组织文化、政策制定、员工培训等多个维度,确保业务运营的安全性。 2. **董事会级别的讨论**:书中强调,公司运营安全是高层决策者必须参与的话题,因为网络安全和相关犯罪对任何行业的公司都构成重大威胁,需要投入大量资源来应对。 3. **保护客户信息**:在数字化时代,客户数据的安全至关重要。书中的实践建议可能包括实施严格的数据加密策略、强化身份验证机制以及定期进行数据隐私审计。 4. **预防未经授权的访问**:这涉及到建立强大的访问控制机制,例如多因素认证、最小权限原则以及持续监控和日志记录,以及时发现和防止非法入侵。 5. **品牌和资产保护**:除了技术措施,还包括危机管理和公关策略,以在发生安全事件时迅速响应,减少对公司声誉和财务的影响。 6. **创新与安全的平衡**:在追求创新和竞争优势的同时,如何兼顾业务的安全性是现代企业面临的挑战。书中可能提供了如何在两者之间找到平衡点的策略。 7. **持续改进和适应性**:随着威胁环境的不断变化,安全措施需要不断更新和调整。书中可能探讨了如何建立灵活且适应性强的安全管理体系。 8. **案例研究和最佳实践**:书中可能会包含实际案例分析,展示成功的安全运营策略和应对措施,为读者提供参考和学习。 9. **法律法规遵守**:考虑到版权和商标问题,书中也会涉及遵守相关法律法规的重要性,特别是在数据处理和信息存储方面。 10. **技术解决方案**:除了管理层面的策略,书中可能还会介绍一些具体的技术解决方案,如防火墙、入侵检测系统、安全信息和事件管理(SIEM)等。 通过阅读这本书,企业领导者和IT专业人员可以获取一套实用的方法,以更有效地规划和管理安全的业务运营,确保公司在快速发展的数字世界中既能保持竞争力,又能抵御各种安全威胁。

The human visual cortex is biased towards shape components while CNNs produce texture biased features. This fact may explain why the performance of CNN significantly degrades with low-labeled input data scenarios. In this paper, we propose a frequency re-calibration U-Net (FRCU-Net) for medical image segmentation. Representing an object in terms of frequency may reduce the effect of texture bias, resulting in better generalization for a low data regime. To do so, we apply the Laplacian pyramid in the bottleneck layer of the U-shaped structure. The Laplacian pyramid represents the object proposal in different frequency domains, where the high frequencies are responsible for the texture information and lower frequencies might be related to the shape. Adaptively re-calibrating these frequency representations can produce a more discriminative representation for describing the object of interest. To this end, we first propose to use a channel-wise attention mechanism to capture the relationship between the channels of a set of feature maps in one layer of the frequency pyramid. Second, the extracted features of each level of the pyramid are then combined through a non-linear function based on their impact on the final segmentation output. The proposed FRCU-Net is evaluated on five datasets ISIC 2017, ISIC 2018, the PH2, lung segmentation, and SegPC 2021 challenge datasets and compared to existing alternatives, achieving state-of-the-art results.请详细介绍这段话中的技术点和实现方式

2023-05-29 上传