数据结构比对算法在软件资产精准管理中的应用研究——以湖北中烟为例

软件正版化管理,关系到企业的切身利益和信息安全。正版软件由于功能比较完善,所占空间相对较大,安全系数较高,在日常使用时,容易给人留下没有盗版软件运行速度快的印象。加上正版软件价格高、安全验证多,使得软件使用人员在使用正版软件之后,感觉没有盗版软件方便、快捷。在可连接外网的正版软件使用场所,广泛存在着企业正版化检查之后就换成盗版软件的现象,导致企业在网络安全、信息安全、知识产权保护等方面存在诸多隐患。为有效解决以上问题,本研究通过基于CMDB配置的正版化软件管理研究与应用,运用许可证数据比对方法理论,实现对企业所属区域终端运行的软件进行验证,并结合管理手段实现软件许可证的全生命周期管理,能有效规避企业使用正版软件的相关风险。

智慧工厂管理系统的研究与应用

本文结合当前信息化建设的时代背景,研究了智慧工厂的相关理论,在此基础上研究与设计了智慧工厂管理系统,为中小型企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

面向SOAR的云边端安全消息总线

工业企业网络安全运营管理涉及数据中心机房的云环境、车间的边缘层以及生产线上的终端层等,对象分散且网络复杂,实现安全编排自动化与响应(Security Orchestration and Automation Response,SOAR)协同难度大。在分析云、边缘计算与终端设备协同控制传输特性的基础上,设计了一种面向SOAR的云边端(Cloud-Edge-Device,CED)安全消息总线,实现了面向云边端侧子系统的安全消息集成协同机制,解决了云边端侧节点安全接入、在线状态管理、离线安全数据保持及实时性优先SOAR协同。实践表明,云边端安全消息总线很好地满足了云边端复杂网络下SOAR实时性优先的传输要求。

基于人工智能敏感数据发现技术研究

参考国内外相关的敏感数据发现理论研究与技术实践,根据生产制造企业的应用场景,对敏感数据的发现识别方法进行研究,针对企业更新频繁、无固定格式的敏感数据,利用基于人工智能技术对敏感数据发现进行改进,提出了基于CRFˉBiLSTMˉCNN模型的敏感数据发现方法,实验表明可为生产制造企业当前和未来的敏感数据发现提供新的解决方案,为生产制造企业数据安全治理和数字化转型提供支撑。