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2024 AutoSec八周年大会PPR分享

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简介:
“2024 AutoSec八周年大会PPR分享”聚焦汽车信息安全领域最新进展与挑战,涵盖防护、检测及应急响应策略,旨在推动行业技术创新与合作。 4月11日,谈思实验室与谈思汽车主办、上海市车联网协会联合主办的谈思AutoSec 8周年年会暨中国汽车网络安全及数据安全合规峰会在上海盛大开幕。本次活动吸引了50位以上行业顶尖专家以及60多家领先汽车厂商参与,并有超过1100名产业链上下游专业人士齐聚一堂。 在峰会首日,多位专家进行了内容丰富的分享,主要集中在数据合规、汽车网络与数据安全趋势及挑战、软件供应链安全、车辆网络安全和汽车信息安全管理等议题上。会议现场气氛热烈,嘉宾们积极互动交流。

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客服
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  • 2024 AutoSecPPR
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    “2024 AutoSec八周年大会PPR分享”聚焦汽车信息安全领域最新进展与挑战,涵盖防护、检测及应急响应策略,旨在推动行业技术创新与合作。 4月11日,谈思实验室与谈思汽车主办、上海市车联网协会联合主办的谈思AutoSec 8周年年会暨中国汽车网络安全及数据安全合规峰会在上海盛大开幕。本次活动吸引了50位以上行业顶尖专家以及60多家领先汽车厂商参与,并有超过1100名产业链上下游专业人士齐聚一堂。 在峰会首日,多位专家进行了内容丰富的分享,主要集中在数据合规、汽车网络与数据安全趋势及挑战、软件供应链安全、车辆网络安全和汽车信息安全管理等议题上。会议现场气氛热烈,嘉宾们积极互动交流。
  • 2017全球运维PPT
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    该PPT为2017年全球运维大会上所作的技术分享资料,涵盖了当时最新的运维技术趋势、实践案例及解决方案。 2017年全球运维大会的PPT分享了国内一线公司多年开发与运维的经验。
  • 20241月最新ChatGPT
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    本页面提供2024年1月最新的ChatGPT获取和使用方法,包括官方账号注册、插件安装教程以及相关技巧分享。 最新ChatGPT分享(2024年1月)的内容如下: 本次分享主要介绍了最新的ChatGPT版本及其功能更新情况。新版本在用户体验、性能优化以及安全性方面都有显著提升,旨在为用户提供更加流畅的对话体验。 此外,还详细讨论了如何利用新版ChatGPT进行自然语言处理和机器学习任务,并提供了相关示例代码和技术文档链接以供参考。 以上就是最新一期关于ChatGPT分享的主要内容概述。
  • 2024Java面试必备股文
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    本资源汇集了2024年Java技术领域最核心的知识点和高频面试题,旨在帮助开发者全面掌握Java编程技能,提升职场竞争力。 Java作为一门广泛使用的编程语言,在面试过程中通常会考察基础语法、数据结构、算法、并发编程、JVM优化以及框架原理等多个方面。2024年的Java面试复习资料,对于求职者和技术人员来说是提升技能水平及准备面试的重要工具。 一、Java基础 理解变量与数据类型的概念,掌握运算符和流程控制语句(如if, switch, for, while等),熟悉类与对象的操作以及面向对象设计原则(单一职责、开闭原则、里氏替换、依赖倒置和接口隔离)是学习Java编程的关键。 二、集合框架 面试中通常会涉及Java集合框架,包括List、Set及Map接口及其具体实现类。ArrayList, LinkedList, HashSet, HashMap 和 TreeMap 的特性与应用场景需要深入了解,同时也要掌握泛型、迭代器以及并发容器(如ConcurrentHashMap)的相关知识。 三、异常处理 了解检查性异常和运行时异常的区别,并能够正确使用try-catch-finally语句进行错误捕获及处理。此外还需理解finally块的作用及如何通过throws关键字声明可能抛出的异常类型。 四、多线程编程 Java中的多线程包括了多种创建方式(如Thread类与Runnable接口)、同步机制(synchronized, volatile 和 Lock 接口)以及并发工具(Semaphore,CyclicBarrier,CountDownLatch等)。同时还需要熟悉ExecutorService, ThreadPoolExecutor和ScheduledExecutorService的使用方法。 五、JVM内存模型 深入理解Java虚拟机的工作原理及类加载过程,并掌握不同内存区域如堆栈、程序计数器与本地方法栈的功能。此外还需对各种垃圾回收机制(Serial,Parallel,CMS 和 G1等)有所了解。 六、反射和动态代理技术 通过学习Java的反射功能来实现运行时分析类和对象的能力;同时也要掌握使用Proxy接口及InvocationHandler创建动态代理的方法,这些在面向切面编程中非常有用。 七、IO与NIO 熟悉传统的输入输出流操作,并且对NIO中的Channel, Buffer 和 Selector等非阻塞I/O特性有深刻理解,在处理高并发场景时可以充分利用其优势。 八、Spring框架 作为企业级应用开发的重要组成部分,掌握Spring的核心概念(如IoC容器和DI机制)以及AOP (面向切面编程) 是必不可少的。另外对于微服务架构下的Spring Boot 和 Spring Cloud也有必要进行学习了解。 九、数据库与SQL语言 熟练使用SQL语句执行数据操作(DML),定义表结构(DDL),管理权限(DCL)等基本功能,还需要掌握索引优化策略, 事务处理及存储过程等方面的知识。熟悉MySQL, Oracle 或 MongoDB 等常用关系型和非关系型数据库系统。 十、算法与数据结构 面试时往往需要考察候选人对基础的数据类型(数组、链表、栈队列等)以及排序(如冒泡,选择,插入,快速,归并及堆排序) 和查找 (二分法, 哈希映射) 等经典算法的理解和实现能力。 通过以上这些知识点的学习与实践练习可以帮助Java开发人员在2024年的求职面试中获得更好的表现,并为职业生涯的发展铺平道路。持续理论结合实际操作,不断磨练编程技能,在竞争激烈的IT行业中保持优势是非常重要的。
  • 2024嵌入式厂面试经验——凝思科技
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    本文章由资深从业者撰写,聚焦于2024年嵌入式领域的最新面试趋势与技巧,特别针对应聘者在凝思科技等大厂的实际挑战提供深度解析和实用建议。 2024年嵌入式大厂面试经验总结来自凝思科技,提取方式是通过百度网盘分享地址获取。
  • SQL的日、、月、统计方法
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    本篇文章主要介绍了如何使用SQL进行日、周、月、年的数据统计,旨在帮助开发者提高数据分析效率和准确度。 本段落主要为大家提供了按日、星期、月、季度和年统计销售额的SQL语句参考。有兴趣的朋友可以参考一下。
  • 四学生前端实习第
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    这是一篇记录了大四学生在前端开发领域进行为期八周暑期实习的工作日志。文中详细描述了作者在实习期间的学习经历、项目实践以及遇到的技术挑战和解决方案,为对前端技术感兴趣的读者提供了宝贵的经验分享。 本段落主要讲述了作者参与开源组件@alitajs/dform的开发,并在导师的启发下尝试手写一个低代码平台以检验自己的技术水平的过程。作者还参与到WuFeng开源项目的低代码开发工作中,但由于经验有限,分配给他的任务相对简单。在这周的工作中,他从git上拉取了相关代码并进行了学习和实践。目前,低代码平台是一个备受关注的领域,并且预计在未来几年内会更加受到重视。
  • 04-小米Elasticsearch服务成本治理实践-明裕(武汉,20243月30日)
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    本讲座由小米公司资深工程师周明裕主讲,于2024年3月30日在武汉举行。内容聚焦于小米在Elasticsearch服务成本治理方面的实践与经验分享。 ### 小米在Elasticsearch服务成本治理的实践 #### 一、小米集团Elasticsearch服务现状与用户场景 ##### 1.1 小米集团Elasticsearch服务现状 作为涵盖手机、物联网(IoT)、互联网服务等多个领域的综合性科技公司,小米集团内部广泛使用Elasticsearch。目前,该集团拥有数十个集群和成百上千的实例,存储规模达到PB级别,并且每天写入文档数量达千万级,每秒查询请求量也达到了万级别的水平。 - **应用场景多样**:从小米手机的日志监控到智能设备的数据分析再到小米商城的搜索服务,Elasticsearch的应用场景非常广泛。 - **数据处理能力强大**:面对海量PB级别存储需求,Elasticsearch需要能够高效地处理和管理这些数据。 - **高性能要求**:在高并发访问的需求下,系统必须保证毫秒级的查询响应时间。 ##### 1.2 用户场景 根据不同的使用频率和存储周期,小米集团内部的数据大致可以分为以下四种类型: - **热数据**: 高频读写、低延迟(毫秒级别)、短期保存,通常采用SSD以确保最佳性能。 - **温数据**: 中等频繁的访问需求,查询响应时间在秒级范围内,并且需要长期存储。使用HDD来满足其较大的存储空间要求。 - **冷数据**: 低频读写、较慢的延迟(从几秒到几分钟不等), 长期保存但很少被检索的数据也采用HDD进行储存,但是不会加载索引以节省内存资源。 - **冻结数据**: 极少访问的需求,查询可能需要等待数分钟才能完成,并且存储周期可能是长期或永久的。这类数据通常存放在外部存储如HDFS中。 #### 二、成本治理实践 ##### 2.1 数据分层 小米通过冷热分离架构来优化不同类型的Elasticsearch数据管理,从而提高访问效率并降低存储费用。 - **热数据**: 使用SSD硬盘以提供最快的读写速度。 - **温数据**: 利用HDD硬盘满足较大的储存需求。 - **冷数据**: 同样使用HDD但因访问频率低,不加载索引信息来节省资源。 - **冻结数据**: 采用外部存储如HDFS长期保存极少被检索的数据。 通过这种分层策略,小米成功地减少了对HDD节点的需求,并将成本降低了35%。 ##### 2.2 数据压缩 为了进一步减少储存开支,小米采用了先进的ZStandard (ZSTD) 压缩算法。相比传统的LZ4和Deflate算法,ZSTD提供了更高的压缩率与更快的处理速度。 - **从LZ4到ZSTD**: 存储空间减少了约20%,成本也随之降低了大约20%。 - **从Deflate到ZSTD**: 虽然存储减少幅度较小(仅3%),但查询性能提高了15%,并且整体费用也有所下降。 小米在Lucene内核和Elasticsearch内核上定制并支持了这种高效压缩模式,实现了显著的优化效果。 ##### 2.3 部署架构改进 除了数据分层与压缩外,小米还通过单机多实例部署及自研ES-Federation架构进行了进一步的技术创新: - **使用CGroup实现资源隔离**: 利用Linux CGroups技术进行CPU和内存划分,实现了50%的成本节约。 - **开发ES-Federation架构**: 结合了集群间的CGroup机制与内部的Allocation策略来优化资源配置,使利用率提升了43%。 #### 三、基于成本数仓的数据治理实践 为了更好地管理和控制Elasticsearch数据,小米建立了一个专门用于收集和分析完整集群、节点及索引读写访问信息的成本数据库。通过这些详细的分析结果,公司能够识别出哪些数据最为关键,并据此推进相应的治理措施。此外,还通过集团内部的数据资产门户向各业务部门推送治理通知,形成闭环管理。 #### 四、未来展望 小米计划在未来继续探索以下领域: - **云端存储**: 将Elasticsearch的存储部分迁移到云平台上实现存算分离以进一步提高计算资源利用率。 - **平台升级**: 提升Elasticsearch服务的用户体验使其更加易于使用和维护。 通过这些实践与规划,小米不仅提升了自身的性能和服务质量,还有效控制了成本,为公司的持续发展提供了坚实的技术支持。
  • CSA零信任十-PPT.zip
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    该文件包含CSA(云安全联盟)零信任年度峰会上分享的演示文稿,涵盖了过去十年间零信任架构的发展、挑战与未来趋势。 PPT-CSA零信任十周年峰会.zip