随着企业云化加速,租户在云服务配置上不合规、不合理等多场景引发的安全风险与日俱增,而这些安全风险若是没有得到及时排查和诊断,将会对企业云上业务带来巨大的安全隐患。近期,华为云态势感知服务的云服务基线检测功能全新升级,用户通过华为云提供的全栈安全服务,可对云服务基线进行全面“体检”,及时发现资源脆弱点,提前排除安全风险,保障云上业务安全。

安全基线是最基础的安全要求,云服务基线检查是指对云服务关键配置项进行检测,通过执行扫描任务,检查基线配置的风险状态,对存在安全隐患的配置进行处置。如同人体必要的健康检查一般,云服务基线检查是企业上云的关键关节。
华为云态势感知作为跨云、统一、开放的云安全中心,是云上安全风险的“监控台”,集成汇聚了云原生、生态等7大类安全服务,采集各个服务的风险检测结果及威胁通知,以安全大数据分析为基础,从全局视角识别安全威胁,为安全运维提供快速准确的响应处置和追踪回溯能力。
态势感知云服务检查功能可通过检测各项云服务中身份认证、访问控制、日志审计等方面的安全配置,及时发现云上资源的脆弱点,为企业合规风险配置进行全面“体检”,并提供风险修复的“诊断建议”。在此基础上,本次云服务基线检查功迎来重要迭代升级,不仅支持定时任务计划,一键设置定时时间检测,云服务检查范围由14个增加至26个,第一版本将上线覆盖等保合规要求在内的21个子检查项,将安全风险暴露在入侵发生前,排除90%以上的云安全风险。
综合来说,云服务基线检查的核心价值主要体现在两方面:一是用户可通过云服务基线检查,了解自身业务系统的云服务配置项是否有问题,并根据检测结果说明和加固指导建议,进行配置优化以降低入侵风险;二是对于银行、证券、互联网等等对安全合规要求较高的行业,云服务基线检查将帮助大型企业审计、合规部门及时发现风险项并采取防护措施以满足安全合规。
未来,华为云态势感知不断吸取业界最佳实践,逐步构筑完善的云服务基线检查规范,提供云上整体威胁态势可视化方案,帮助企业第一时间洞悉云上安全态势,快速定位安全风险,满足安全合规。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。