許多組織，尤其是大型全球企業，並不總是對他們在給定時間使用的第三方供應商數量或由於這些第三方供應商而在其環境中使用哪些類型的資產。此外，他們受到第三方合作夥伴和自己的安全的擺佈。 為了應對日益嚴重的挑戰，組織需要為成熟的威脅狩獵計劃奠定基礎。幾個關鍵組成部分構成了威脅狩獵的基礎。下載此深入的指南，以了解有效的狩獵策略以及如何解決關鍵的可見性和數據差距。 ...

您無限的潛力是在打電話 拋棄破碎的本地工具，並擁抱無限的雲 準備射擊月球了嗎？學習如何： ...

通過此信息圖，發現AWS雲的全部潛力以及最大程度地提高業務價值的方法。 ...

信息技術（IT）組織承受著管理成本，提高敏捷性，確保可用性，降低安全風險並提供適當水平的系統性能以實現業務目標的壓力。數據庫和其他系統的合併已成為IT組織使用的共同策略，以實現這些目標。 本文概述了合併Oracle數據庫的最佳實踐，例如由Intel®驅動的Oracle...

對於金融服務組織來說，從來沒有更不確定的時間 - 更有希望的時間。 現在，由於金錢和付款主要是數字化的，全球交易現在以盲目的速度速度進行。從繁華的金融科技行業到主流技術巨頭的技術公司正在為消費者建立新的方式實現價值。除此之外，要求金融服務提供商必須充分認識並控制其數據以及如何使用的法規和授權。 金融服務高管需要重新考慮其數據方法，並創建新的方法來通過其組織識別，保護和流向高價值信息。一種新興的實踐，數據操作或DataOps將做到這一點。 閱讀此Forbes...

組織認識到將Windows Workloads轉移到Amazon Web Services（AWS）雲而導致的性能，效率和安全性的潛力。它的決策者經常引用提高的敏捷性，彈性和可伸縮性，降低TCO，並增強其組織由於將這些工作量移至AWS而經歷的數據安全性。 在AWS上運行Windows...

不可或缺的實用技巧和現實建議集合，以解決常見的Python問題並將您的代碼提升到一個新的水平。特色是與備受矚目的Python開發人員的訪談，他們分享了他們的技巧，技巧，最佳實踐和現實世界的建議，這些建議從多年的經驗中獲得。 當您深入研究Python編程語言時，請提高您的Python技能。您將介紹一系列高級主題，例如多線程和記憶，從專家那裡獲得有關設計API和處理數據庫的建議，並學習Python...

人工智能（AI），機器學習（ML）和深度學習（DL）技術有望滲透到日常業務以及客戶活動。任何採用AI/ML/DL的組織的目標是提供有意義的見解和預測，這些見解和預測可以顯著改善行業和用例的產品，流程或服務。 生活在一個數字化的世界中，在該世界中，AI驅動業務流程，客戶參與和自動基礎架構以及消費者的生活在行為的幾乎每個方面都超為個性化，需要創建和存儲更多的數據。 了解有關Intel®驅動的Dell...

找到合適的人員來管理電子郵件安全並不容易。將新員工提高到全面的生產力可能需要幾個月的時間。但是，為您的網絡安全人員找到好的，熟練的人只是挑戰的一部分...

在我們最新的社會工程報告中，校對研究人員分析了社會工程中的關鍵趨勢和行為，這些趨勢和行為強調了人們對犯罪或州行為者如何與他們互動的一些共同誤解，包括： ...

20多年來，儀表板一直是商業智能的基本要素，幫助領導者在其組織中可視化和共享有價值的數據。 然而，即使經過二十年的巨額投資，分析的採用率仍然停滯了30％。如今，只有10％的高管認為他們的公司是分析成熟的，超過84％的一線工人報告了分析經驗不佳，需要更好的見解技術。那是因為儀表板沒有建立在滿足當今始終改變，始終改變的世界的需求。您的企業無力等待幾天或幾週才能訓練有素的分析師從陳舊數據中產生見解。您現在需要從雲數據中的個性化見解。 在這本電子書中，您將了解為什麼數據負責人越來越多地從分析儀表板轉移並發現： ...

Adobe最近委託Forrester Consulting進行了全面的經濟影響（TEI）研究，以幫助客戶了解實施Adobe標誌的經濟影響。...

一年改變世界的網絡安全，勒索軟件和電子郵件欺詐 作為2020年全球大流行的工作和家庭例行活動，網絡攻擊者猛撲。深入了解這一非凡時期如何改變了威脅格局，以及未來一年的含義。我們的首映威脅報告借鑒了網絡安全性最大，最多樣化的數據集之一，以通過以人為本的鏡頭探索用戶脆弱性，攻擊和特權。您將學習： 立即下載您的副本。 ...

由於人工智能，自主機器和智能自動化正在越來越多地接管了傳統的生產商品方法，因此製造業正在遭受重大破壞。 這種轉變肯定會對全球經濟產生深遠的影響。隨著企業開始更加依賴數據，人工智能和機器人技術來自動化其製造流程，管理人員將需要調整其策略以解決這一新景觀。 現在閱讀以發現更多有關AI，機器人技術和製造業未來的信息。 ...