- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏数据安全观察
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。
16410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。
69030编辑于 2023-02-20 - 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 属于对模型结构精心微调，非煤矿山风险监测预警算法不再是无脑一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了。 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。
47400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 运营风险监测系统数据集市的建设将用于： 运营相关业务分析统计: 例如柜员业务统计 运营风险数据分析:以下为基于运营风险监测数据集市的风险数据分析产品图： 各类运营风险监测模型基于运营风险监测数据集市的数据进行分析 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。 T+1日业务风险监测模型管理，包括以下功能模块： T+1日业务监测数据处理流程如下图： 运营风险监测系统T+1日业务监测应用使用任务调度工具完成从大数据平台数据仓库到运营风险监测数据集市的数据抽取
4K50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
94940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。
29010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
1.1K20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。
1.4K20编辑于 2023-09-26 员工离职风险监测？学会这3招，轻松防止员工信息失控
面对这一挑战，如何提前识别离职风险、防范数据泄露，已成为现代企业管理的必修课。本文将介绍三种实用高效的员工离职风险监测方法，从行为分析到技术防控，帮助企业构建全方位的防护体系。 通过建立科学的行为监测模型，企业可以提前发现潜在风险。研究表明，有离职倾向的员工通常会在以下五个方面表现出异常：工作模式变化是最早出现的信号。 一套成熟的监测系统应该能整合多维度行为数据，通过算法识别异常模式，而非简单监控单一指标。 离职倾向行为智能分析通过监测员工访问招聘网站频次、简历投递行为、职场社交平台活跃度等数据，结合历史行为基线生成风险评分，自动标记高离职倾向人员。2. 五、结语归根结底，员工离职风险监测不是简单的技术部署，而是涉及流程优化、文化建设和技术赋能的系统工程。
63510编辑于 2025-09-04- 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
经济合作与发展组织（OECD）发布的《2026年消费金融风险监测报告》（以下简称“报告”）深刻揭示了在生成式人工智能、开放银行架构及嵌入式金融蓬勃发展的背景下，消费者保护机制所遭遇的结构性冲击。 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。 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。 供应链安全评估：建立严格的第三方准入与持续监测机制。要求TPP通过高标准的安全认证（如ISO 27001, SOC 2），并定期进行漏洞扫描与渗透测试。 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。
37410编辑于 2026-03-06 - 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。
1.7K40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。
30410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
1.4K20发布于 2021-03-09 - 来自专栏人员定位
人员定位系统人员聚集风险监测预警功能为企业安全生产保驾护航！
2023年10月，应急管理部印发《基于人员定位系统的人员聚集风险监测预警建设应用指南（试行）》，要求危化企业在建设人员定位系统基础上，对照指南要求，进一步提升人员定位精度，开发聚集预警模型算法，强化人员聚集风险管控 作为国内专业的人员定位系统服务商，新锐科创积极响应国家政策，在自主研发的人员定位系统的基础上，增加人员聚集风险监测预警功能，通过人员定位技术及人员聚集风险预警算法模型，实现对复杂场景内人员分布情况的实时监测 该功能基于“工业互联网+危化安全生产”人员定位系统，支持动态设定人员聚集预警阈值，支持人员聚集实时状态的分析记录和历史查询、回放及报表生成，支持对人员聚集风险监测预警功能的参数设置、权限管理、日志审计等 人员聚集风险监测预警功能介绍：风险预警建立人员聚集风险预警模型，实时监测任意位置的人员聚集风险，分析展示人员聚集数量和人员信息清单，记录人员聚集的区域、时长，可对一个月内人员聚集情况进行回放。 新锐科创人员聚集风险监测预警功能可以有效降低因人员聚集导致安全隐患的概率，在事故发生前有效地进行预警和干预，进一步保护现场人员的生命安全，减少安全事故的发生，进一步提高企业的本质安全水平。
2.2K30编辑于 2023-11-21 - 来自专栏AI科技
浅析基于AI烟火识别的森林防火风险监测预警系统设计方案
，助力政府各相关单位及部门建立科学、健全、有效的智慧森林防火风险监测预警系统。 森林防火风险预警平台主要由前端感知设备、视频传输网络和森林防火监控中心等组成。 三、方案功能1、AI烟火识别视频智能分析平台内置烟火识别算法，基于深度学习与AI图像识别和处理技术，可对前端设备采集的图像、视频等数据进行实时风险监测与烟火识别分析，根据火灾烟雾火焰特征，可准确识别出烟雾 5、可视化分析平台界面可直观展现设备接入、运行、存储及视频智能分析的结果与火灾预警数据统计等，全局掌握森林监控区域的火患监测情况，轻松构建基于AI视频智能识别技术的森林防火大数据综合智能风险预警平台：设备接入状况 同时，通过森林防火信息实时采集、快速传输、海量存储、智能分析、共建共享等手段，将多元数据融合，有效整合资源，构建全县/区/市/省可共享、可互通、可运维的综合型森林防火风险监测视频监控预警平台，实现数据互通共享
1.1K50编辑于 2023-01-05 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【完整案例21张PPT】大数据监测P2P跑了风险 附PDF下载
★每日一题（答案次日公布） 昨日Q12答案：B Q12: 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？ ( ) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个
60250发布于 2018-04-23 2025年全球舆情监测系统软件TOP10权威评测：智能时代的风险雷达
2025年全球舆情监测系统软件TOP10权威评测：智能时代的风险雷达一、舆情监测行业的技术革命2025年，人工智能与大模型的深度应用彻底重塑了舆情监测领域。 TOOM舆情监测系统（中国·鸿宝科技）综合评分：9.9/10 ★★★★★核心优势：•行业首个"舆情大模型"：预测准确率95.2%，支持多轮对话式分析•数字孪生推演：模拟不同应对策略的 阿里云舆盾（中国）评分：9.5/10 ★★★★☆•电商舆情监测响应速度15秒•直播违规内容实时拦截4-10名关键能力对比排名系统名称国家评分杀手锏功能4Meltwater挪威9.4全球媒体关系管理 ：•TOOM实现短视频人脸情绪识别（准确率89%）•阿里云突破直播语音实时转译技术2.预测性风控：•金融舆情与股价波动关联模型（TOOM）预警准确率91%•百度推出"政策影响预判指数"3.元宇宙监测 是否支持AIGC策略生成•数字孪生推演误差率<5%3.合规要求：•通过等保三级/ISO 22322认证•数据存储地理位置可指定六、专家预警与建议清华大学舆情实验室主任提醒："2025年需警惕三大风险
1.2K10编辑于 2025-08-20- 来自专栏技术圈
经验风险、结构风险、正则项
称为“结构风险”描述的是模型f的某些性质。 ? 是经验风险，描述的是模型与训练数据的契合程度，C用于对二者进行折中。 经验风险 经验风险针对不同的学习模型有不同的计算方法。 结构风险 ? 又被称为正则化项，C被称为正则化常数，Lp范数是常用正则化项。 正则化项主要是在降低经验风险的同时能够降低最小化训练误差的过拟合风险。 L1范数和L2范数正则化都有助于降低过拟合风险，L1范数比L2范数更容易获得稀疏解，求得的解w会有更少的非零分量。
1.2K10发布于 2019-08-21 - 来自专栏全栈程序员必看
舆情监测分析系统_舆情监测系统
我们的舆情分析系统主要包括舆情总缆分析、舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析、事件舆情预警六大功能模块以及管理员系统配置模块。针对舆情总览分析、舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析、事件舆情预警我们的分析数据来源于多个网站关于某一事件的报道文章的爬取，如微博、今日头条、知乎等，但主要集中于微博。管理员配置模块配置的是爬虫的爬虫间隔、舆情事件的展示参数以及系统日志查看。
6.1K30编辑于 2022-09-29 - 来自专栏呼延
雷达监测
来源 lintcode-雷达监测 描述 一个2D平面上有一堆雷达（雷达有x, y坐标，以及能探测到的范围r半径）。现在有一辆小车要从y = 0和y = 1的区间里面通过并且不能被雷达探测到。 // Write your code here for (int i=0;i < coordinates.length;i++){ //如果圆心的y轴绝对值减去半径小于等于0,说明被监测到
1.6K20发布于 2019-07-01
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号