قیمت دوربین مداربسته جی وی سی TK-C686E

توضیحات

قیمت دوربین مداربسته جی وی سی TK-C686E

قیمت دوربین مداربسته جی وی سی TK-C686E

همکار گرامی جهت اطلاع ازلیست قیمت همکار کلیک فرمایید.

برای مشاهده محصولات جی وی سی کلیک کنید

با سلام و عرض ادب خدمت شما عزیزان گرامی

شرکت فنی و مهندسی علم و صنعت

سالیان سال همواره به عنوان بزرگترین وارد کننده

و پخش کننده دوربین های مدار بسته با برند های نایک ویژن Nikvision ,

هوبانتی Hubanti ,هایک ویژنHikvision ,داهوا Dahua  و سوئیچ و تجهیزات شبکه

با برند NKTECH مرتبط با سیستم های حفاظتی و امنیت، در سطح کشور مطرح بوده است.

مارک های معتبر جهانی نیز دیگر محصولات عرضه شونده توسط این شرکت را تشکیل می دهند.

 

 

مشخصات فنی:

 

 

 

 

 

مقایسه رویکردهای مختلف هوش مصنوعی برای امنیت ایمیل

نوآوری ها در هوش مصنوعی (AI) در سالهای اخیر به طور اساسی فضای امنیتی ایمیل را تغییر داده است ،

اما تعیین اینکه چه چیزی یک سیستم را با سیستم دیگر متفاوت می کند ، اغلب دشوار است.

در واقع ،

تحت این اصطلاح تمایز قابل توجهی در رویکرد وجود دارد که می تواند تعیین کند

که آیا این فناوری از حفاظت واقعی برخوردار است یا به سادگی یک مفهوم دفاعی قابل درک است.

یک رویکرد رو به عقب شامل تغذیه هزاران نامه الکترونیکی به ماشین است که قبلاً مخرب شناخته شده اند

و آموزش آن برای یافتن الگوها در این ایمیل ها به منظور شناسایی حملات آینده.

رویکرد دوم با استفاده از یک سیستم AI برای تجزیه و تحلیل کامل داده های سازمان در دنیای واقعی ،

به او امکان می دهد مفهومی از “طبیعی” ایجاد کند و سپس انحرافات ظریف نشان دهنده حمله را تشخیص دهد.

در زیر ،

طبق اخرین امار ها و اخبار رسیده شده به این موضوع رسیدیم

که تمامی جوانب موجود در یک بخش جمع شده اند و ما ان را ، مقایسه می کنیم.

آموزش یک ماشین در مورد “موارد بد شناخته شده” که قبلاً مشخص شده است

فقط در زمینه های خاصی که با گذشت زمان تغییر نمی کنند سودمند است:

به عنوان مثال تشخیص هدف ایمیل.

با این حال ،

یک راه حل امنیتی ایمن برای شناسایی ایمیل های غیرمعمول و غیرطبیعی و حتی گرفتن حملات جدید باید از یک رویکرد خودآموزی استفاده کند که “طبیعی” را در متن سازمان درک کند.

روشی به عقب نگاه کردن

طی چند دهه گذشته ،

به دنبال جلوگیری از تکرار حملات قبلاً دیده شده ، فناوری های امنیت سایبری برای کاهش خطرها بوده است.

در روزهای اولیه ،

زمانی که طول عمر یک نوع بدافزار یا زیرساخت های حمله در محدوده ماه ها و سال ها بود ،

این روش رضایت بخش بود.

اما این رویکرد به ناچار منجر به همخوانی با بازیگران مخرب می شود:

برای هدایت تشخیص برای آینده ، همیشه به گذشته نگاه می کند.

با کاهش طول عمر حملات ، جایی که می توان از یک دامنه در یک ایمیل استفاده کرد و دیگر هرگز مشاهده نمی شود ،

این رویکرد مبتنی بر امضا با ظاهری تاریخی اکنون به طور گسترده ای توسط سیستم های هوشمندتر جایگزین شده است.

 

 

 

Comparing different AI approaches to email security

Innovations in artificial intelligence (AI) have fundamentally changed the email security landscape in recent years, but it can often be hard to determine what makes one system different to the next. In reality, under that umbrella term there exists a significant distinction in approach which may determine whether the technology provides genuine protection or simply a perceived notion of defense.

One backward-looking

approach involves feeding a machine thousands of emails that have already been deemed to be malicious, and training it to look for patterns in these emails in order to spot future attacks. The second approach uses an AI system to analyze the entirety of an organization’s real-world data, enabling it to establish a notion of what is ‘normal’ and then spot subtle deviations indicative of an attack.

In the below, we compare the relative merits of each approach, with special consideration to novel attacks that leverage the latest news headlines to bypass machine learning systems trained on data sets. Training a machine on previously identified ‘known bads’ is only advantageous in certain, specific contexts that don’t change over time: to recognize the intent behind an email, for example. However, an effective email security solution must also incorporate a self-learning approach that understands ‘normal’ in the context of an organization in order to identify unusual and anomalous emails and catch even the novel attacks.

Signatures – a backward-looking approach

Over the past few decades, cyber security technologies have looked to mitigate risk by preventing previously seen attacks from occurring again. In the early days, when the lifespan of a given strain of malware or the infrastructure of an attack was in the range of months and years, this method was satisfactory. But the approach inevitably results in playing catch-up with malicious actors:

it always looks to the past to guide detection for the future. With decreasing lifetimes of attacks, where a domain could be used in a single email and never seen again, this historic-looking signature-based approach is now being widely replaced by more intelligent systems.

In the

below, we compare the relative merits of each approach, with special consideration to novel attacks that leverage the latest news headlines to bypass machine learning systems trained on data sets. Training a machine on previously identified ‘known bads’ is only advantageous in certain, specific contexts that don’t change over time: to recognize the intent behind an email, for example. However, an effective email security solution must also incorporate a self-learning approach that understands ‘normal’ in the context of an organization in order to identify unusual and anomalous emails and catch even the novel attacks.

قیمت دوربین مداربسته جی وی سی TK-C686E