欢迎来到【探真科技】1024云展位

m0_74318469 2022-10-20 16:02:58

 公司简介

北京探真科技有限公司(简称∶探真科技)成立于2020年7月,专注于提供全栈内生的云原生安全解决方案,方案植根于云原生应用的整个生命周期之中,通过人工智能的赋能(如∶镜像安全,容器运行时异常检测,容器自动加固,智能微隔离,应用安全等安全能力),并将这些安全能力自动嵌入CI/CD流程,帮助客户实现DevSecOps。

在云场景威胁日益复杂的环境下,帮助企业充分释放云原生优势,实现云上资产、应用、数据生命周期安全,护航企业数字化转型。

 

产品简介

领航·云原生安全平台,能够帮助企业在云原生环境下快速构建应用服务生命周期安全闭环,结合CI/CD 流程实现安全能力的自动化嵌入与运行,领航·云原生安全只需要“one-click away,是面向容器架构的全生命周期的解决方案,产品实现了容器镜像威胁扫描,安全合规检查,基于Al算法的运行时入侵防御,资产风险自动发现与智能告警排序、容器自动加固、微隔离等功能,可以帮助企业快速安全拥抱云原生,打造云原生安全闭环。

 

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社区云(官方) 2022-10-23
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flyfood 2022-10-25
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可以帮助企业充分释放云原生优势,实现云上资产、应用、数据生命周期安全,护航企业数字化转型

m0_51688481 2022-10-25
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支持探真科技
分布式后浪 2022-10-24
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全栈内生的云原生安全解决方案提供的佼佼者

张立梵 2022-10-24
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希望企业越来越好,引领中国科技面向全球
水星国王 2022-10-24
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期待探真科技发展越来越好!

Yeats_Liao 2022-10-24
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探真科技实现云上资产、应用、数据生命周期安全,护航企业数字化转型,确实不错

在下周周ovo 2022-10-24
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打造云原生安全闭环这一方面做的确实不错
alanyzh 2022-10-24
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探真应时代而生的技术,必然离不开安全的护航,而有探真科技的保驾护航,相信此云上发展必将愈加辉煌。
qq_42001096 2022-10-24
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希望探真科技未来发展越来越好,祝愿高层级云原生安全安全解决方案未来更强更加智能

江拥羡橙 2022-10-23
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北京探真科技有限公司(简称∶探真科技)成立于2020年7月,专注于提供全栈内生的云原生安全解决方案,并将这些安全能力自动嵌入CI/CD流程,帮助客户实现DevSecOps。探真科技是我关注比较久的一个公司,希望公司能够越来越好

周沐柒 2022-10-23
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在云场景威胁日益复杂的环境下,帮助企业充分释放云原生优势,实现云上资产、应用、数据生命周期安全,护航企业数字化转型。加油点赞

几分醉意. 2022-10-23
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探真科技2020年由硅谷网络安全专家归国创建,基于AISecOps理念 [6] ,专注于提供全栈内生的云原生安全解决方案。探真植根于云原生应用的整个生命周期之中,在云原生应用的开发,部署以及运行三个阶段层层递进,提供了互相关联、环环相扣的安全整体解决方案,为企业的云原生业务系统保驾护航。 [6] 在云场景威胁日益复杂的环境下,帮助企业充分释放云原生优势,实现云上资产、应用、数据生命周期安全,助力企业数字化转型。 探真科技是我关注比较久的一个公司,也希望公司能够越来越好,冲上巅峰。

wei_shuo 2022-10-23
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期待在云场景威胁日益复杂的环境下,帮助企业充分释放云原生优势,实现云上资产、应用、数据生命周期安全,护航企业数字化转型

阳862 2022-10-23
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专注于提供全栈内生的云原生安全解决方案,方案植根于云原生应用的整个生命周期之中,很不错加油

一个风轻云淡 2022-10-23
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云原生安全平台,觉得有很大的前途

Sam9029 2022-10-23
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希望探真科技未来发展越来越好,祝愿高层级云原生安全安全解决方案未来更强更加智能

海轰Pro 2022-10-23
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加油哦!

Dream-Y.ocean 2022-10-23
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应时代而生的技术,必然离不开安全的护航,而有探真科技的保驾护航,相信此云上发展必将愈加辉煌!

代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的SVM分类实现 [TOC] 图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作,其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义,纹理特征提取已成为图像领域研究的一个重要方法。 本项目以道路状况分类为背景,基于SVM使用纹理特征参数完成对道路状况的分类。 灰度共生矩阵的特征参数 二阶矩 对比度 相关性 熵 逆差距 实现过程 本文以识别路况为背景设计系统,首先读取图像文件,在为了得到较为理想的结果,给出的图片尺寸较小,这样的目的在于提高运行速度、能够对理想情况下的识别结果有更加精确的把握。 由于RGB图像的体积较大,但另一方面我们也知道,一张图片也可以用其灰度图像来反映,因此,对目标图像进行灰度的转化,可以降低对设计复杂度和运行效率的要求。 尽管灰度转化后可以有效的降低图片的大小,但是对于256灰度级的图片仍然会给处理带来一些时间上的消耗,因此需要在保持原图像信息不变的情况下大量削减灰度级,通过对图像进行直方图均衡化处理,增加灰度值的动态范围,从而增加图像的整体对比效果。 通常,需要将每个扫描的方向所计算的特征参数计算出来作一个权衡,这样能够更好地综合影响因素,一般会将每个方向的特征参数计算出来取平均,这样就可以以一个综合的指标来识别图像了。 把所有的设计思路综合起来,可以用下图所示的系统设计框图来反映。 png 分类结果 通过样本标签和分类后的标签对比,得出使用能量和对比度作为训练分类器的样本,分类器对于实验待分类样本分类的其正确率为:95%,由此可以看出,这个分类器对于道路状况的分类仍然具有一定的意义。 pn...

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