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- 機器學(xué)習(xí)漏洞挖掘 內(nèi)容精選 換一換
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多考點視頻信息割裂,協(xié)同管理難? 貴州省考試院×華為HoloSens機器視覺, 標(biāo)準(zhǔn)化智慧考場守護教育公平。 AI+機器視覺@電力 隧道管廊安全作業(yè)管理難? 傳感系統(tǒng)獨立數(shù)據(jù)割裂,運維復(fù)雜? 深圳前海電力×華為HoloSens機器視覺, 解放摸黑前行的巡檢人。 AI+機器視覺@科創(chuàng)園區(qū) 視頻智能化識別率要求高?來自:云商店來自:百科
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第三方應(yīng)用漏洞攻擊、CC攻擊、惡意爬蟲掃描、跨站請求偽造等攻擊,保護Web服務(wù)安全穩(wěn)定。 WAF 的主要應(yīng)用場景如下: 防數(shù)據(jù)泄露 惡意訪問者通過SQL注入,網(wǎng)頁木馬等攻擊手段,入侵網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫,竊取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)或其他敏感信息 0Day漏洞修復(fù) 第三方框架或插件爆發(fā)0day漏洞時,需要通過來自:百科
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