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企業為何應選擇機器學習來實施IT運營

摘要：在當下這樣一個數字化轉型的時代，領先的企業組織均已經認識到大型主機通過對于企業關鍵數據的高效事務處理和大量訪問來提供高商業價值的重大戰略意義。

數據中心安全憑AI，靠譜不？

人工智能和深度學習將成為解析和分析數據中心內生成的數據的必要條件，從而提供更有效地管理服務交付，同時減少停機等風險。

納斯達克擬收購英國安全技術創企Sybenetix，以監管并阻止可疑交易活動

納斯達克計劃以全現金的方式支付，其他交易細節未被披露?！凹{斯達克投資的是技術、人才和解決客戶復雜問題的能力，”Friedman說，“我們相信行為科學、認知計算和機器智能對于打造成功的、整體的監控產品至關重要。

檢測內部威脅比想象中簡單

內部威脅指的是公司內部員工，但入侵者卻不再僅僅局限于身處公司大樓內部的人。除了減小雇員權限級別，企業還應實行良好的監管，權限審查與驗證的責任，應直接賦予該管理數據資源的生產線經理。

“大數據”可以解決什么樣的實際問題

“大數據”是我們天天掛在嘴邊的詞兒，但是若要讓你說一說大數據可以解決哪些現實生活中的實際問題，可能你的大腦里是一片空白。

人們將面臨大數據無法進行預測分析的挑戰

摘要：如今，大多數人認為在大數據時代，人們總是有足夠多的信息來建立強大的分析，然而事實并非如此。如今，大多數人認為在大數據時代，人們總是有足夠多的信息來建立強大的分析，然而事實并非如此。

安全問題難解決？以數據驅動才是殺招

如果建立分析模型和行為概要文件來區分異常行為，是檢測原始行為的重要環節。通過關注異常，對所有的可用數據進行檢測，完成集成和自動化的情況下，安全事件響應團隊和企業則可以更好的面對現代復雜的攻擊鏈。

如何改善銀行安全性？

近日在一系列引人注目的攻擊事件后，金融電信協會（SWIFT）遭到了批評。SWIFT想要防止其系統被利用來欺騙其客戶，SWIFT與銀行都應該提高其現有的安全性，畢竟整個系統的安全性在于其最薄弱的用戶。

多重認證并非固若金湯，誰是救命稻草?

很多證據表明，獲取和濫用內部人員憑據的外部威脅都與內部人員有關。在防止外部威脅進入企業時，還是會發生情況導致多重認證失效：理解多重認證局限性的風險是減輕威脅的首要一步。

可信賴計算再進一步，微軟發布全新安全解決方案及平臺

在“移動為先、云為先”的世界，企業員工利用從筆記本電腦到自帶設備(BYO devices)再到物聯網傳感器等各種類型的設備，通過內部部署及部署在云端的系統，使用企業應用并訪問敏感數據。