景安网络重磅网安公益项目现已全面启动!

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介:

导语:在这个万物互联的时代,全球上网人数已达33亿,联网设备突破200亿,由此带来的网络安全问题也日益严峻起来。为了抵御安全风险,各机构纷纷着手构建起安全防御体系。然而事实证明,部署安全设备≠安全,“看见”安全才是规避风险的前提。于是,建立一份属于自己的“日志”就显得尤为重要。
1

事业回溯

近日,许多人被各大媒体相继曝光的“国内首例网安违法案件被处罚”、“重庆网警查处网安第一案”等新闻吸引,因为这和以往我们印象中的网警新闻不同,其中多次提到“网络安全法”这一关键词。如重庆案件中,不涉黄不反动不侵权,只因未依法留存用户登录相关网络日志却触犯到今年6月1日起颁布实施《网络安全法》。

这和我们心目当中的“违法”好像挨不上边,但翻阅网安法后我们发现,第二十一条(三)项明确规定:采取监测、记录网络运行状态、网络安全事件的技术措施,并按照规定留存相关的网络日志不少于六个月。
2
毫无疑问,网络安全日志管理已成为各行业“合规化”运营必备条件,当然这不仅仅是为了合规性审计,更多的是利用记录、系统活动和用户活动等信息,检查、审查和检验操作事件的环境及活动、从而发现系统漏洞、入侵行为或改善系统性能。这也是审查评估系统安全风险并采取相应措施的一个过程。

简单来讲,就是为了保证公司内部的安全性和发生网络安全事件后协助公安排查,企业必须拥有一套可以完美运行的自查自督的“日志管理系统”。

重磅网安公益项目启动

随着《网络安全法》的正式颁布和实施,及即将召开的十九大对进一步加大网络安全监管力度的要求,如何做到知法、懂法,并守法,成为各界各行业共同面对的重要课题。基于此,作为国家公安部授予的河南唯一全国首批“示范性网安警务室”,及省级网络安全应急服务支撑单位,景安网络为更好地履行自身所肩负的我省网络信息安全使命,特联合河南省互联网协会,于2017年8月-12月全面开展“铸网安·御未来”网络安全专项公益活动,面向我省各行业免费发放1000套景安日志管理系统(Glog系统),进一步推动我省网络安全建设。
3
针对目前大多数单位不具备日志管理系统等相关技术储备、技术外包成本太高且开发周期过长,及缺少硬件的优化、安全存储和数据分析的能力等普遍情况。景安网络特开展本次公益项目,旨在令本省企事业单位仅需符合部署要求即能免费共享技术红利,进而规避违法风险;另外,目前绝大多数企业使用的日志系统仅支持在线采集与分析,所以在遭受网络攻击与威胁时导致其无法正常工作,而Glog系统可实现离线日志分析与在线日志分析双重运行,即使在线日志系统遭到破坏,仍不会影响日志记录,因此其离线日志存储功能更具安全性。同时GLog系统的离线日志存储也可实现在线随时扩容。

依托10余年的数据中心管理经验及成熟的网络日志抓取及分析能力,景安自主研发出完善的Glog系统,目前已稳定运行两年。其每秒百G级的流量数据实时抓取以及PB级别的日志存储能力,可基本满足各类企业的应用需求,对保障企业信息安全、净化我省网络空间等有着不可忽视的作用。

Glog系统免费申领攻略

网络安全已经进入“有法可依,违法必究”的时代,准备在前,才能加速发展!
4

适用对象
根据《网络安全法》规定,适用于所有网络运营者,如有独立网站,内部运营有ERP、CRM等系统,内部运营有数据中心等,包含且不限于以下性质单位:
1、IDC运营商;
2、大中型企业、集团单位;
3、事业单位、政府机关;
4、学校、培训等大型教育机构。

申请流程
1、申请方式:进入景安官网申请
2、审核反馈:提交申请后,2-3个工作日内反馈审核结果;
3、部署流程:审核通过的企业,由景安网络专业人员给予一对一实施免费安装部署(在线远程安装部署或上门现场实施部署)。

马上申请
凡符合要求的企业,均可进入申请通道免费申请,请有意单位积极申请。

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
1月前
|
安全 虚拟化
在数字化时代,网络项目的重要性日益凸显。本文从前期准备、方案内容和注意事项三个方面,详细解析了如何撰写一个优质高效的网络项目实施方案,帮助企业和用户实现更好的体验和竞争力
在数字化时代,网络项目的重要性日益凸显。本文从前期准备、方案内容和注意事项三个方面,详细解析了如何撰写一个优质高效的网络项目实施方案,帮助企业和用户实现更好的体验和竞争力。通过具体案例,展示了方案的制定和实施过程,强调了目标明确、技术先进、计划周密、风险可控和预算合理的重要性。
42 5
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
111 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
142 22
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集('矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台,实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
72 0
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
126 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
112 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
69 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
4月前
|
计算机视觉
在yolov5项目中如何使用自带摄像机不用网络摄像机进行实时检测?
这篇文章讨论了在yolov5项目中,如何避免使用网络摄像机而改用自带的本地摄像机进行实时目标检测,并提供了解决摄像头打开错误的具体步骤和代码示例。
在yolov5项目中如何使用自带摄像机不用网络摄像机进行实时检测?
|
4月前
|
数据采集 资源调度 JavaScript
Node.js 适合做高并发、I/O密集型项目、轻量级实时应用、前端构建工具、命令行工具以及网络爬虫和数据处理等项目
【8月更文挑战第4天】Node.js 适合做高并发、I/O密集型项目、轻量级实时应用、前端构建工具、命令行工具以及网络爬虫和数据处理等项目
65 5
|
4月前
|
Java Android开发 Kotlin
Android项目架构设计问题之要在Glide库中加载网络图片到ImageView如何解决
Android项目架构设计问题之要在Glide库中加载网络图片到ImageView如何解决
41 0
下一篇
DataWorks