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数据安全风险监测方案
此前原点安全针对通知做了分析解读； 在此次“金融机构数据安全管理自查要点”中，提及对于数据安全监测方面的具体要求：数据安全监测机制。 是否明确数据安全风险监测、风险评估、应急响应及报告，事件处置的组织架构和管理流程；是否开展对数据安全威胁的有效监测，并实施监督检查和主动评估，防止数据篡改、破坏、泄露、非法利用等安全事件。 在通知中，风险监测、评估、应急处置被多次强调，反映出监管对数据安全“运行效果”的高度关注。 多层次、多维度洞察API资产，包括API资产明细、涉敏范围和规模、访问环境、业务属性，并能够从生命周期视角实时监测新增API资产和休眠API资产。 提供UEBA、精确阈值、自定义脚本三类告警策略，内置包括资产风险、权限风险、身份风险、行为风险、暴露面风险、配置风险等多种预置规则，并支持按需自定义风险监测和告警策略。
29510编辑于 2026-02-27 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
煤矿风险监测预警系统
煤矿风险监测预警系统基于YOLO网络模型视觉分析，煤矿风险监测预警系统7*24小时不间断自动识别现场人员作业行为、着装合规情况以及传送皮带撕裂跑偏等风险异常情况。 Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2
77830编辑于 2023-02-20 - 来自专栏量化投资与机器学习
如果管理和应对系统性风险？
针对系统性危机的行动计划可以基于对系统性压力点的研究、在危机早期排除风险、遵循市场趋势的规则，以及对流动性适应的风险管理措施。 系统性风险管理的重要性 金融中的系统性风险是指金融系统无法履行其基本功能的可能性，如提供信贷、做市或维护证券市场和存款。通常情况下，系统性风险会在多年中逐渐形成，但最终会突然爆发。 如果在资产管理中考虑系统性风险，能够降低了危机本身的风险和后果。 如果投资经理对特定系统性风险的关注，使得市场更有可能为这些脆弱性定价。大多数危机源于过度消费和经济失衡。 尽早脱手风险（管理头寸）：当系统性风险上升时，快速调整头寸有两个有效基础：信息优势和市场压力。 信息优势取决于对系统性危机、传播和自我实现动态的主要机制的理解和跟踪。 如果准备得当，投资经理甚至可以直接从系统性事件中获益，尤其是如果他们有足够的灵活性和风险限制，可以利用价格扭曲和支付的高风险溢价。 没有一个单一的投资者或机构拥有系统性风险的全部拼图。
1.4K30编辑于 2022-03-17 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
非煤矿山风险监测预警算法
非煤矿山风险监测预警算法通过yolov8网络模型深度学习算法框架，非煤矿山风险监测预警算法在煤矿关键地点安装摄像机等设备利用智能化视频识别技术，能够实时分析人员出入井口的情况，人数变化并检测作业状态。 非煤矿山风险监测预警算法YOLOv8 训练框架模型的核心特性和改动可以归结为如下：非煤矿山风险监测预警算法提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 Backbone:非煤矿山风险监测预警算法骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数 下面将按照非煤矿山风险监测预警算法模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强详细介绍非煤矿山风险监测预警算法中 YOLOv8 目标检测的各种改进，实例分割部分暂时不进行描述。模型结构。 在暂时不考虑 Head 情况下，对比 YOLOv5 和 非煤矿山风险监测预警算法YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。
54600编辑于 2023-09-20 - 来自专栏数据猿
【案例】恒丰银行——运营风险监测系统
分析风险特征，动态制定和部署风险监测预警模型规则，从信用风险、交易风险、运营风险等业务条线进行风险监测、防范和控制。 3、按风险监测预警时效划分进行应用体系建设 风险监测预警时效分为T+1日业务监测和准实时业务监测，围绕监测预警时效性划分，进行系统集成架构的设计： 3.1运营风险监测数据集市建设 运营风险监测系统数据集市为 T+1日业务监测应用主要实现T+1日业务风险监测模型管理、运营风险监测数据集市数据抽取、T+1日风险预警模型规则运算。 严密监控，排查风险隐患 以现有开发的风险监测预警模型为基础，从运营风险监测层面对每天发生的每笔业务数据进行7*24不间断的严密监控，全面排查风险，精准预警，不漏报、不误报，对确认风险及早处理，将银行经济损失降低到最小 143位；在中国香港中文大学发布的《亚洲银行竞争力研究报告》中位列亚洲银行业第5位；在中国银行业协会发布的“商业银行稳健发展能力‘陀螺（GYROSCOPE）评价体系’”中，综合能力排名位列全国性商业银行第7位
4.3K50发布于 2018-04-24 - 来自专栏PHP技术大全
开源项目dolphin-ASM网络资产风险监测系统
项目简介 dolphin 是一个的资产风险分析系统,用户仅需将一个主域名添加到系统中,dolphin会自动抓取与该域名相关的信息进行分析; 例如同ICP域名,子域名,对应IP,端口,URL地址,站点截图
1K40编辑于 2023-03-09 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
山区公路边坡落石滑坡风险监测系统
山区公路边坡落石滑坡风险监测系统：基于多模态视觉感知的主动防御架构一、行业背景：从“被动抢险”到“主动预警”的范式重构我国山区公路路网密集，地形地质条件复杂，高陡边坡众多。 在此背景下，山区公路边坡落石滑坡风险监测系统应运而生。 二、核心技术逻辑：多尺度目标检测与时序变化分析山区公路边坡落石滑坡风险监测系统的技术核心在于其对环境动态变化的敏锐感知能力。 五、部署实施的关键考量在推进山区公路边坡落石滑坡风险监测系统落地时，需关注以下工程化细节：点位科学规划：结合地质勘察报告，优先在历史灾害点、高陡边坡、临水临崖路段布设监控，确保视野覆盖关键风险区。 六、结语山区公路边坡落石滑坡风险监测系统的应用，标志着公路防灾减灾从“人防为主”向“技防引领”的深刻转变。
47610编辑于 2026-03-08 - 来自专栏PHP技术大全
开源项目dolphin-ASM网络资产风险监测系统
项目简介 dolphin 是一个的资产风险分析系统,用户仅需将一个主域名添加到系统中,dolphin会自动抓取与该域名相关的信息进行分析; 例如同ICP域名,子域名,对应IP,端口,URL地址,站点截图
1.2K20编辑于 2023-03-11 - 来自专栏漫途科技
特种设备安全监测终端，降低安全隐患风险！
当监测到设备长时间空载达半小时以上进行自动断电，需人员重新刷卡启动，同时数字大屏能实时显示当前焊接使用人及累计时长。图片设备功能1. 电流监测：对特种设备的用电能耗进行监测管理。4. 数据记录：操作人员在完成特种设备使用后，系统会记录当前人员的使用信息，包括班长人员、操作人员、开始时间、结束时间等，以便后续审查和监管。 降低安全隐患：特种设备安全监测终端的自动断电功能和刷卡授权操作可以防止未经授权的人员滥用设备，从而减少安全风险。2. 通过使用特种设备安全监测终端，可以提升工厂内特种设备的运行规范，实现设备运行数据的信息化和智能化管理。 同时，通过责任到人的方式，减少员工的滥用和私自操作，提高设备的安全性和稳定性，降低事故发生的风险，提高生产效率。
2K20编辑于 2023-09-26 - 来自专栏CloudBest
Gartner发布云计算安全风险评估 列出7大风险
2008年7月3日消息，据国外媒体报道，研究机构Gartner近日发布一份名为《云计算安全风险评估》的报告，列出了云计算技术存在的7大风险。 Gartner表示，云计算需要进行安全风险评估的领域包括数据完整性、数据恢复及隐私等。此外，还需对电子检索、可监管性及审计问题进行法律方面的评价。以下是Gartner列出的云计算7大风险： ? 1.特权用户的接入 在公司外的场所处理敏感信息可能会带来风险，因为这将绕过企业IT部门对这些信息“物理、逻辑和人工的控制”。 7.长期生存性 理想情况下，云计算提供商将不会破产或是被大公司收购。但是用户仍需要确认，在发生这类问题的情况下，自己的数据会不会受到影响。
2.3K30发布于 2019-08-02 - 来自专栏CloudBest
7种策略解除云风险警报
随着越来越多的基本服务转向云，关注当今云环境中固有的风险以及采取预防措施就显得尤为重要。 ? 那作为IT领导者，可以通过那些手段来评估和缓解云风险呢？ 01 评估企业对云风险的适应能力 在银行业，人们常常通过设置风险适应能力来指导组织决策。 从IT管理员的角度来说，企业的风险适应能力将会影响运维在尽职调查、持续监控以及投资降低风险措施方面的意愿。例如，运维可能会设置一个层级风险缓解法，从而最大化利用手头有限的资源。 即便如此,当涉及到降低云风险时,转移到自动化也还是有很大的局限性。毕竟,企业不可能做到自动对云提供商进行风险评估。 07 反思避险作为一种风险缓解策略 攻击和安全并不是唯一要考虑的风险，落后也是需要考虑的风险之一。
1.4K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
工地扬尘智能监测系统 YOLOv7
工地扬尘智能监测系统算法模型通过yolov7网络算法模型技术，工地扬尘智能监测系统算法模型利用AI视频智能分析技术，并将数据传输到数据中心进行分析。 工地扬尘智能监测系统算法模型之所以选择YOLOv7，是因为YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。 工地扬尘智能监测系统算法模型在训练过程主要涉及以下几个方面：1) 设计了几种可训练的 bag-of-freebies 方法，使得实时目标检测可以在不增加推理成本的情况下大大提高检测精度；(2) 对于目标检测方法的演进 在工地扬尘智能监测系统算法模型训练过程遇到问题时，提出了实时目标检测器的「扩充（extend）」和「复合扩展（compound scale）」方法，以有效地利用参数和计算；该研究提出的方法可以有效减少
58930编辑于 2023-09-09 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
7种监测大型语言模型行为的方法
现在，让我们谈谈我们在本示例中要监测的指标。 大多数指标将借助外部库来计算，比如rouge、textstat和huggingface模型，其中大部分都封装在LangKit库中，LangKit是一个用于监测语言模型的开源文本度量工具包。 这种方法基于以下论文：ChatLog：记录和分析ChatGPT跨时间 性别偏见 社会偏见是公平和负责任的AI讨论的中心话题[2],[7]，它可以被定义为“语言选择的系统性不对称性”[8]。 情感分析 监测情感可以让我们评估回应的整体语调和情感影响，而毒性分析提供了在LLM输出中存在冒犯、不尊重或有害语言的重要度量。情感或毒性的任何变化都应该受到密切监视，以确保模型的行为符合预期。 为此，我们探索和监测了七个不同领域的指标组，以评估模型在性能、偏见、可读性和有害性等不同领域的行为。 我们在本文中对结果进行了简要讨论，但我们鼓励读者自行探索结果。
78010编辑于 2024-03-12 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《人工智能时代：金融投资决策的潜在系统性风险及防范策略》
然而，随着其影响力的不断扩大，我们也必须警惕潜在的系统性风险。 人工智能在金融投资决策中的应用，凭借其强大的数据处理能力和复杂的算法模型，能够快速分析海量的金融数据，识别市场趋势和潜在的投资机会。 其次，模型的过度拟合也是一个不容忽视的风险。当 AI 模型过于适应历史数据，而对新的、未见过的数据表现不佳时，就可能在市场发生变化时做出错误的投资决策。 那么，我们应该如何防范这些潜在的系统性风险呢？ 一是加强数据质量管理。确保用于训练 AI 模型的数据准确、完整、及时且具有代表性。 使他们了解人工智能在投资决策中的优势和局限性，提高风险意识，避免过度依赖 AI 而忽视了基本的投资原则和风险管理。 总之，人工智能在金融领域的应用为投资决策带来了新的机遇，但我们必须谨慎对待潜在的系统性风险。
68510编辑于 2024-12-09 - 来自专栏云计算D1net
避免顶级云访问风险的7个步骤
步骤7：检查服务控制策略 最后，有必要检查服务控制策略(SCP)。从概念上讲，这些权限类似于在AWS账户中所有身份(即用户、组和角色)上定义的权限边界。
2.1K10发布于 2020-05-19 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
OECD 2026消费金融风险监测框架下的数字欺诈防御研究
OECD发布的《2026年消费金融风险监测报告》明确指出，随着金融服务的无缝嵌入日常生活场景，风险边界也随之模糊化、隐蔽化。 报告警示，传统的信用风险评估模型主要关注借款人的还款能力与意愿，而在数字化浪潮中，风险的定义已被重构：它包含了算法偏见导致的系统性排斥、自动化脚本发起的规模化欺诈、以及利用合成媒体进行的精准社会工程学攻击 2 OECD 2026报告核心风险维度的深度解构OECD《2026年消费金融风险监测报告》通过对全球主要经济体数据的采集与分析，构建了多维度的风险监测指标体系。 2.1 算法黑箱与系统性歧视的隐性蔓延报告首要关注的风险是算法决策在信贷审批、额度授予及定价策略中的广泛应用所引发的公平性问题。 5 结语OECD《2026年消费金融风险监测报告》为我们敲响了警钟：在数字化转型的深水区，金融风险的形式与内涵已发生根本性变革。
77810编辑于 2026-03-06 - 来自专栏王的机器
信用风险建模 in Python 系列 7 - ASRF 模型
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第七篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔， 0. 信用组合可视化 信用风险 101 独立模型 - 伯努利模型 独立模型 - 泊松模型 混合模型 - 概述 阈值模型 - 概述 阈值模型 - 校正 简介：渐进单风险因子 (asymptotic single 巴塞尔确定最小资本要求的风险权重具备一个特性称为组合不变性 (portfolio invariance)，意味着某个信贷资产，无论它在任何信贷组合中，其风险权重保持不变。 理论上，风险权重的组合不变性能够限制损失超过所有资本的可能性，但必须满足两个条件： 渐进细密 (asymptotically fine-grained)，就是指每一个贷款相对于总体都是微不足道的。 渐进单风险因素 (ASRF)，指每一笔贷款的特质性风险，存在单源的共同冲击。
1.8K20发布于 2020-09-08 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
AI人工智能识别技术如何助力构建风险监测预警系统？
结合EasyCVR视频融合平台，可以将前端接入的信息资源进行整合与处理、分发等，助力企业构建风险监测预警平台，实现快速感知、实时监测、提前预警、联动处置的智能化监管模式。 安全帽检测/反光衣检测通过实时视频监测和预警在岗工人是否按照要求做好安全防范措施，如：是否正确佩戴安全帽、是否穿着反光衣、防护服等工作服。若检测到异常，则发出语音告警。
1.8K40编辑于 2023-01-05 - 来自专栏智慧气象
雷电预警监测系统：高风险领域提供防雷减灾决策支持
雷电预警监测系统：高风险领域提供防雷减灾决策支持【TH-LD1】雷电预警监测系统作为防雷减灾的核心技术手段，通过实时感知、精准预测和智能决策支持，为高风险领域构建了从预警到响应的全链条防护体系。 一、系统技术架构：多源数据融合与智能决策引擎多维度监测网络大气电场监测：部署分布式电场仪，实时捕捉地面电场强度变化，识别雷暴云形成初期特征。 智能算法模型机器学习预测：基于历史雷电数据训练模型，输入实时监测参数，输出未来0-2小时雷电发生概率及强度。风险热力图生成：结合GIS技术，将雷电风险等级可视化，标识高风险区域及移动路径。 二、高风险领域应用场景能源行业风电场：提前30分钟预警雷击风险，触发风机叶片收桨、偏航对风，避免叶片雷击损坏。光伏电站：根据雷电强度自动调整逆变器输出功率，减少电弧火灾风险。
40310编辑于 2025-08-20 - 来自专栏FreeBuf
持续风险监测体系实践：基于ATT&CK的APT高频技术分析
持续风险监测体系实践——基于ATT&CK的APT攻击策略分析》，本文进一步探讨了高频技术，梳理形成了APT组织常用技术清单。 一、高频技术检测与优化 在《持续风险监测体系实践——基于ATT&CK的APT攻击策略分析》我们根据每个策略下APT的技术覆盖率以及其真实高频数与预期高频数之间的关系，划分了四个象限。 显然在网络攻击形势日趋严峻的今天，对于APT的防御与检测已经无法依靠传统的设备堆叠方案来满足需求了，这时需要构建全方位的监测体系，基于此我们提出了基于协同的持续性风险监测体系，该体系从主机层、流量层、应用层三个维度出发 基于上述技术的挑战性与代表性，我们结合了自身持续性风险监测业务开展过程中遇到的真实案例对上述三个技术进行展开讨论，以便于更好的应对此类攻击。 我们在监测过程中也发现“水坑式攻击”有增长的趋势，在对某地方人民政府的持续性风险监测活动中，某日我们发现一台PC终端从当地地方晚报下载了恶意文件，行为可疑，之前因业务需要该PC终端经常访问当地地方晚报官网
1.5K20发布于 2021-03-09
腾讯云开发者
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