Cloudflare 免費 WordPress 外掛教學,一鍵為網站快速套用最佳化設定


(Photo credit: TechCrunch via Visualhunt / CC BY)

最近 CloudFlare 在台灣網路圈吵蠻兇的,起因是 CloudFlare 八月在自家網站公布服務在全世界各地頻寬支出成本(參考資料:Bandwidth Costs Around the World),其中點名的六家超高成本 ISP 業者在亞洲就有台灣中華電信 HiNet 及韓國電信,相較於歐洲或北美支出的頻寬成本來說多出 15 倍!CloudFlare 為了提出抗議,更大動作將連線到使用 CloudFlare 服務網站的中華電信使用者導向頻寬成本較低的美國西岸節點。

其實連到美西頻寬夠大,速度倒也不是非常糟,畢竟很多網站都選擇放在開銷較低的國外機房,那麼這段距離對於台灣使用者開啟網站的速度並沒有太大影響。但恰巧中華電信近期發生海底電纜異常,尖峰時段連線壅塞造成很多網站無法打開,才會有好像取消台灣節點造成網站變慢的問題。

撇開這些狀況不說,我還是推薦架站時搭配 CloudFlare 提供的免費 CDN 來加速網站連線速度,同時遏止任何可能的攻擊或安全問題,類似服務還有 Incapsula,但沒有它來得這麼全面(目前 CF 節點數也是同類服務之冠)。

關於 CloudFlare 使用教學我在「CloudFlare 架站者必備免費 CDN、DNS 託管服務設定教學,網站載入加速、節省流量防止惡意攻擊」一文有完整說明,若你是使用 WordPress 架站,我建議你務必安裝全新 CloudFlare 外掛,它為 WP 使用者提供更多功能。

早先 WordPress 的 CloudFlare 外掛只有解析 IP 功能,讓無法在控制台迴響顯示使用者真實 IP 位址的問題得以解決;近期 CloudFlare 外掛更新,將設定選項帶進 WordPress 控制台,往後將可以在控制台進行一些基本的設定或操作,也能查看分析報表。

網站名稱:CloudFlare for WordPress
網站鏈結:https://tw.wordpress.org/plugins/cloudflare/

使用教學

STEP 1

登入 WordPress 控制台後,點選左側選單的「外掛 -> 安裝外掛」,右上角填入 CloudFlare 會跳出相關結果,第一個就是來自 CloudFlare 官方的外掛功能,點選「立即安裝」即可將它下載安裝到網站。

在外掛列表中將 CloudFlare 啟用,設定裡就會多一個 CF 設定頁面。

STEP 2

不過要在控制台使用 CloudFlare 功能,必須要連結到你 CF 帳戶,驗證方法是 Email 加上你的 API 密鑰,這組密鑰在哪呢?只要開啟 CloudFlare 控制台並點選右上角的 My Settings 就能找到(網頁下方的 Global API Key,點選 View API Key 就會顯示)。

這組密鑰非常重要,等同於你的密碼,切勿將它告訴其他人。

回到 WordPress 的 CloudFlare 設定頁面,輸入你的 CloudFlare 帳號(Email)及 API Key 就能成功串連,基本上登入畫面只需要設定一次,之後就不會再次出現。

STEP 3

接著會看到 CloudFlare 在全新 3.0 版加入的所有功能,介面也變得跟以前不同。

如果你剛開始接觸 CF,沒有太多時間來詳細研究各項設定,推薦你直接使用第一項設定的「Apply Default Settings」一鍵套用最適合網站效能的建議設定值,這也是此次更新後我認為最喜愛的功能。

STEP 4

CloudFlare 在新的 WordPress 外掛程式上已經加入清理快取(Purge Cache)自動化完整快取管理(Automatic Full Cache Management)功能,若開啟後當你更新網站選項時就會自動清理 CloudFlare 的快取內容。不過預設情況下其實不太需要打開,因為網站頁面並不會被 CloudFlare 快取,只有圖片等靜態元件才會。

STEP 5

另外,設定頁右上角的「Enable “Im Under Attack” Mode」是一項很特殊的功能,如果你認為你的網站正遭遇攻擊,或者有人想嘗試登入網站(例如使用暴力破解),點選後就能使網站獲得更高安全性的保護措施。

正常情況下並不建議開啟這項功能,因為很可能會使一般訪客在瀏覽時發生問題。

STEP 6

其他設定選項在「More Settings」可以找到,完整設定項目建議回到 CloudFlare 調整修改,外掛裡沒有涵蓋所有選項。但還是要補充一下,從 Analytics 裡可以看到 CF 端的分析圖表了!這也是此次更新中非常令人振奮的全新功能。

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【算法隨記三】小半徑中值模糊的急速實現(16MB圖7.5ms實現) + Photoshop中蒙塵和划痕算法解讀。,任意半徑中值濾波(擴展至百分比濾波器)O(1)時間複雜度算法的原理、實現及效果,任意半徑中值濾波(擴展至百分比濾波器)O(1)時間複雜度算法的原理、實現及效果

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  一、3*3中值模糊

  首先我們來看看半徑為1的中值,此時涉及到的領域為3*3,共9個像素,那麼最傳統的實現方式就是對9個像素直接進行排序,這裏我們直接使用系統的排序函數qsort,一種簡單的代碼如下所示:

int __cdecl ComparisonFunction(const void *X, const void *Y)        // 一定要用__cdecl這個標識符
{ unsigned char Dx = *(unsigned char *)X; unsigned char Dy = *(unsigned char *)Y; if (Dx < Dy) return -1; else if (Dx > Dy) return +1; else
        return 0; } void MedianBlur3X3_Ori(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride) { int Channel = Stride / Width; if (Channel == 1) { unsigned char Array[9]; for (int Y = 1; Y < Height - 1; Y++) { unsigned char *LineP0 = Src + (Y - 1) * Stride + 1; unsigned char *LineP1 = LineP0 + Stride; unsigned char *LineP2 = LineP1 + Stride; unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride + 1; for (int X = 1; X < Width - 1; X++) { Array[0] = LineP0[X - 1];        Array[1] = LineP0[X];    Array[2] = LineP0[X + 1]; Array[3] = LineP1[X - 1];        Array[4] = LineP1[X];    Array[5] = LineP2[X + 1]; Array[6] = LineP2[X - 1];        Array[7] = LineP2[X];    Array[8] = LineP2[X + 1]; qsort(Array, 9, sizeof(unsigned char), &ComparisonFunction); LinePD[X] = Array[4]; } } } else { unsigned char ArrayB[9], ArrayG[9], ArrayR[9]; for (int Y = 1; Y < Height - 1; Y++) { unsigned char *LineP0 = Src + (Y - 1) * Stride + 3; unsigned char *LineP1 = LineP0 + Stride; unsigned char *LineP2 = LineP1 + Stride; unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride + 3; for (int X = 1; X < Width - 1; X++) { ArrayB[0] = LineP0[-3];       ArrayG[0] = LineP0[-2];       ArrayR[0] = LineP0[-1]; ArrayB[1] = LineP0[0];        ArrayG[1] = LineP0[1];        ArrayR[1] = LineP0[2]; ArrayB[2] = LineP0[3];        ArrayG[2] = LineP0[4];        ArrayR[2] = LineP0[5]; ArrayB[3] = LineP1[-3];       ArrayG[3] = LineP1[-2];       ArrayR[3] = LineP1[-1]; ArrayB[4] = LineP1[0];        ArrayG[4] = LineP1[1];        ArrayR[4] = LineP1[2]; ArrayB[5] = LineP1[3];        ArrayG[5] = LineP1[4];        ArrayR[5] = LineP1[5]; ArrayB[6] = LineP2[-3];       ArrayG[6] = LineP2[-2];       ArrayR[6] = LineP2[-1]; ArrayB[7] = LineP2[0];        ArrayG[7] = LineP2[1];        ArrayR[7] = LineP2[2]; ArrayB[8] = LineP2[3];        ArrayG[8] = LineP2[4];        ArrayR[8] = LineP2[5]; qsort(ArrayB, 9, sizeof(unsigned char), &ComparisonFunction); qsort(ArrayG, 9, sizeof(unsigned char), &ComparisonFunction); qsort(ArrayR, 9, sizeof(unsigned char), &ComparisonFunction); LinePD[0] = ArrayB[4]; LinePD[1] = ArrayG[4]; LinePD[2] = ArrayR[4]; LineP0 += 3; LineP1 += 3; LineP2 += 3; LinePD += 3; } } } }

  代碼很簡潔和清晰,我們沒有處理邊緣的那一圈像素,這無關精要,我們編譯后測試,結果如下所示:

  1920*1080大小的24位圖像,平均用時1280ms,灰度圖像平均用時460ms,這相當的慢,無法接受。

  下面我們稍微對其進行下提速。

  對於9個數據的排序,我們可以對其進行特殊的處理,因為數據的個數是確定的,按照理論分析,沒有必要進行大規模的比較,實際只需要進行19次比較就可以了。修改后算法如下所示:

inline void Swap(int &X, int &Y) { X ^= Y; Y ^= X; X ^= Y; } void MedianBlur3X3_Faster(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride) { int Channel = Stride / Width; if (Channel == 1) { for (int Y = 1; Y < Height - 1; Y++) { unsigned char *LineP0 = Src + (Y - 1) * Stride + 1; unsigned char *LineP1 = LineP0 + Stride; unsigned char *LineP2 = LineP1 + Stride; unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride + 1; for (int X = 1; X < Width - 1; X++) { int Gray0, Gray1, Gray2, Gray3, Gray4, Gray5, Gray6, Gray7, Gray8; Gray0 = LineP0[X - 1];        Gray1 = LineP0[X];    Gray2 = LineP0[X + 1]; Gray3 = LineP1[X - 1];        Gray4 = LineP1[X];    Gray5 = LineP2[X + 1]; Gray6 = LineP2[X - 1];        Gray7 = LineP2[X];    Gray8 = LineP2[X + 1]; if (Gray1 > Gray2) Swap(Gray1, Gray2); if (Gray4 > Gray5) Swap(Gray4, Gray5); if (Gray7 > Gray8) Swap(Gray7, Gray8); if (Gray0 > Gray1) Swap(Gray0, Gray1); if (Gray3 > Gray4) Swap(Gray3, Gray4); if (Gray6 > Gray7) Swap(Gray6, Gray7); if (Gray1 > Gray2) Swap(Gray1, Gray2); if (Gray4 > Gray5) Swap(Gray4, Gray5); if (Gray7 > Gray8) Swap(Gray7, Gray8); if (Gray0 > Gray3) Swap(Gray0, Gray3); if (Gray5 > Gray8) Swap(Gray5, Gray8); if (Gray4 > Gray7) Swap(Gray4, Gray7); if (Gray3 > Gray6) Swap(Gray3, Gray6); if (Gray1 > Gray4) Swap(Gray1, Gray4); if (Gray2 > Gray5) Swap(Gray2, Gray5); if (Gray4 > Gray7) Swap(Gray4, Gray7); if (Gray4 > Gray2) Swap(Gray4, Gray2); if (Gray6 > Gray4) Swap(Gray6, Gray4); if (Gray4 > Gray2) Swap(Gray4, Gray2); LinePD[X] = Gray4; } } } else { for (int Y = 1; Y < Height - 1; Y++) { unsigned char *LineP0 = Src + (Y - 1) * Stride + 3; unsigned char *LineP1 = LineP0 + Stride; unsigned char *LineP2 = LineP1 + Stride; unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride + 3; for (int X = 1; X < Width - 1; X++) { int Blue0, Blue1, Blue2, Blue3, Blue4, Blue5, Blue6, Blue7, Blue8; int Green0, Green1, Green2, Green3, Green4, Green5, Green6, Green7, Green8; int Red0, Red1, Red2, Red3, Red4, Red5, Red6, Red7, Red8; Blue0 = LineP0[-3];        Green0 = LineP0[-2];    Red0 = LineP0[-1]; Blue1 = LineP0[0];        Green1 = LineP0[1];        Red1 = LineP0[2]; Blue2 = LineP0[3];        Green2 = LineP0[4];        Red2 = LineP0[5]; Blue3 = LineP1[-3];        Green3 = LineP1[-2];    Red3 = LineP1[-1]; Blue4 = LineP1[0];        Green4 = LineP1[1];        Red4 = LineP1[2]; Blue5 = LineP1[3];        Green5 = LineP1[4];        Red5 = LineP1[5]; Blue6 = LineP2[-3];        Green6 = LineP2[-2];    Red6 = LineP2[-1]; Blue7 = LineP2[0];        Green7 = LineP2[1];        Red7 = LineP2[2]; Blue8 = LineP2[3];        Green8 = LineP2[4];        Red8 = LineP2[5]; if (Blue1 > Blue2) Swap(Blue1, Blue2); if (Blue4 > Blue5) Swap(Blue4, Blue5); if (Blue7 > Blue8) Swap(Blue7, Blue8); if (Blue0 > Blue1) Swap(Blue0, Blue1); if (Blue3 > Blue4) Swap(Blue3, Blue4); if (Blue6 > Blue7) Swap(Blue6, Blue7); if (Blue1 > Blue2) Swap(Blue1, Blue2); if (Blue4 > Blue5) Swap(Blue4, Blue5); if (Blue7 > Blue8) Swap(Blue7, Blue8); if (Blue0 > Blue3) Swap(Blue0, Blue3); if (Blue5 > Blue8) Swap(Blue5, Blue8); if (Blue4 > Blue7) Swap(Blue4, Blue7); if (Blue3 > Blue6) Swap(Blue3, Blue6); if (Blue1 > Blue4) Swap(Blue1, Blue4); if (Blue2 > Blue5) Swap(Blue2, Blue5); if (Blue4 > Blue7) Swap(Blue4, Blue7); if (Blue4 > Blue2) Swap(Blue4, Blue2); if (Blue6 > Blue4) Swap(Blue6, Blue4); if (Blue4 > Blue2) Swap(Blue4, Blue2); if (Green1 > Green2) Swap(Green1, Green2); if (Green4 > Green5) Swap(Green4, Green5); if (Green7 > Green8) Swap(Green7, Green8); if (Green0 > Green1) Swap(Green0, Green1); if (Green3 > Green4) Swap(Green3, Green4); if (Green6 > Green7) Swap(Green6, Green7); if (Green1 > Green2) Swap(Green1, Green2); if (Green4 > Green5) Swap(Green4, Green5); if (Green7 > Green8) Swap(Green7, Green8); if (Green0 > Green3) Swap(Green0, Green3); if (Green5 > Green8) Swap(Green5, Green8); if (Green4 > Green7) Swap(Green4, Green7); if (Green3 > Green6) Swap(Green3, Green6); if (Green1 > Green4) Swap(Green1, Green4); if (Green2 > Green5) Swap(Green2, Green5); if (Green4 > Green7) Swap(Green4, Green7); if (Green4 > Green2) Swap(Green4, Green2); if (Green6 > Green4) Swap(Green6, Green4); if (Green4 > Green2) Swap(Green4, Green2); if (Red1 > Red2) Swap(Red1, Red2); if (Red4 > Red5) Swap(Red4, Red5); if (Red7 > Red8) Swap(Red7, Red8); if (Red0 > Red1) Swap(Red0, Red1); if (Red3 > Red4) Swap(Red3, Red4); if (Red6 > Red7) Swap(Red6, Red7); if (Red1 > Red2) Swap(Red1, Red2); if (Red4 > Red5) Swap(Red4, Red5); if (Red7 > Red8) Swap(Red7, Red8); if (Red0 > Red3) Swap(Red0, Red3); if (Red5 > Red8) Swap(Red5, Red8); if (Red4 > Red7) Swap(Red4, Red7); if (Red3 > Red6) Swap(Red3, Red6); if (Red1 > Red4) Swap(Red1, Red4); if (Red2 > Red5) Swap(Red2, Red5); if (Red4 > Red7) Swap(Red4, Red7); if (Red4 > Red2) Swap(Red4, Red2); if (Red6 > Red4) Swap(Red6, Red4); if (Red4 > Red2) Swap(Red4, Red2); LinePD[0] = Blue4; LinePD[1] = Green4; LinePD[2] = Red4; LineP0 += 3; LineP1 += 3; LineP2 += 3; LinePD += 3; } } } }

  看上去代碼的行數多了,但是實際上執行速度回更快,我們測試的結果如下:

  1920*1080大小的24位圖像,平均用時155ms,灰度圖像平均用時45ms,比之前的原始實現速度要快了近10倍。

   而在任意半徑中值濾波(擴展至百分比濾波器)O(1)時間複雜度算法的原理、實現及效果一文中的算法,採用了SSE優化,同樣大小的圖耗時為:

       1920*1080大小的24位圖像,平均用時260ms,灰度圖像平均用時160ms,比上述的C語言版本要慢。

  早期有朋友曾提示我在手機上使用Neon可以做到16MB的圖像半徑為1的中值模糊可以做到20ms,我真的一點也不敢相信。總覺得不太可思議。16MB可是4000*4000的大小啊,我用上述C的代碼處理起來要242ms,比手機端還慢了10倍。

  經過朋友提醒,在https://github.com/ARM-software/ComputeLibrary/blob/master/src/core/NEON/kernels/NEMedian3x3Kernel.cpp#L113上看到了相關的Neon代碼,驚奇的發現他和我上面的C代碼幾乎完全一樣。但是就是這一點代碼提醒了我。

inline void sort(uint8x8_t &a, uint8x8_t &b) { const uint8x8_t min = vmin_u8(a, b); const uint8x8_t max = vmax_u8(a, b); a = min; b = max; }

  真是一語驚醒夢中人啊,這麼簡單的優化我怎麼沒想到呢。 

  我們自己看看上面的C代碼,每個像素的9次比較雖然不能用SIMD指令做,但是多個像素的比較之間是相互不關聯的,因此,這樣我就可以一次性處理16個像素了,改成SSE優化的方式也就很簡單了:

inline void _mm_sort_ab(__m128i &a, __m128i &b) { const __m128i min = _mm_min_epu8(a, b); const __m128i max = _mm_max_epu8(a, b); a = min;        b = max; } void MedianBlur3X3_SSE(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride) { int Channel = Stride / Width; int BlockSize = 16, Block = ((Width - 2)* Channel) / BlockSize; for (int Y = 1; Y < Height - 1; Y++) { unsigned char *LineP0 = Src + (Y - 1) * Stride + Channel; unsigned char *LineP1 = LineP0 + Stride; unsigned char *LineP2 = LineP1 + Stride; unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride + Channel; for (int X = 0; X < Block * BlockSize; X += BlockSize, LineP0 += BlockSize, LineP1 += BlockSize, LineP2 += BlockSize, LinePD += BlockSize) { __m128i P0 = _mm_loadu_si128((__m128i *)(LineP0 - Channel)); __m128i P1 = _mm_loadu_si128((__m128i *)(LineP0 - 0)); __m128i P2 = _mm_loadu_si128((__m128i *)(LineP0 + Channel)); __m128i P3 = _mm_loadu_si128((__m128i *)(LineP1 - Channel)); __m128i P4 = _mm_loadu_si128((__m128i *)(LineP1 - 0)); __m128i P5 = _mm_loadu_si128((__m128i *)(LineP1 + Channel)); __m128i P6 = _mm_loadu_si128((__m128i *)(LineP2 - Channel)); __m128i P7 = _mm_loadu_si128((__m128i *)(LineP2 - 0)); __m128i P8 = _mm_loadu_si128((__m128i *)(LineP2 + Channel)); _mm_sort_ab(P1, P2); _mm_sort_ab(P4, P5); _mm_sort_ab(P7, P8); _mm_sort_ab(P0, P1); _mm_sort_ab(P3, P4); _mm_sort_ab(P6, P7); _mm_sort_ab(P1, P2); _mm_sort_ab(P4, P5); _mm_sort_ab(P7, P8); _mm_sort_ab(P0, P3); _mm_sort_ab(P5, P8); _mm_sort_ab(P4, P7); _mm_sort_ab(P3, P6); _mm_sort_ab(P1, P4); _mm_sort_ab(P2, P5); _mm_sort_ab(P4, P7); _mm_sort_ab(P4, P2); _mm_sort_ab(P6, P4); _mm_sort_ab(P4, P2); _mm_storeu_si128((__m128i *)LinePD, P4); } for (int X = Block * BlockSize; X < (Width - 2) * Channel; X++, LinePD++) { // DO Something
 } } }

  注意到上面我已經把灰度和彩色圖像的代碼寫成同一個方式處理了,這是因為對於彩色圖像,3個通道之間的處理時毫無聯繫的。同時我們前面的Swap2個變量的過程時完全可以通過Min和Max兩個算子實現的,我們按下F5測試運行,驚人的速度出現了:

       1920*1080大小的24位圖像,平均用時3ms,灰度圖像平均用時1ms,比上述的C語言版本快了近40倍。

       順便也測試了下16MB的圖像,結果平均只需要7.5ms。真是太厲害了。

、5*5中值模糊

      對於5*5的中值模糊,優化的方式還是一樣的,但是5*5共計25個像素,理論上需要131次比較,其他的過程類似,測試基於SSE的方式,5*5的中值1920*1080大小的24位圖像,平均用時40ms,灰度圖像平均用時20ms,雖慢了很多,但是還是O(1)那裡的速度快。

三、蒙塵和划痕

     在這裏提Photoshop的這個算法也許並不是很合適,但是我也是在研究中值模糊時順便把這個算法給攻破的,當我們打開蒙塵和划痕界面時,發現其有半徑和閾值兩個參數,細心比價,如果閾值設置為0,則相同半徑設置時其結果圖像和雜色里的中間值算法的結果一模一樣,這也可以從蒙塵和划痕算法和中間值同樣都放在雜色菜單下可以看出端倪。   

                     

    通過上述分析,我們可以肯定蒙塵和划痕算法是基於中值模糊的,實際上,PS里很多算法都是基於中值模糊的,特別是那些有平滑度參數的算法^_^。經過多次測試,我們得到的該算法的結果就是如下:

    if  (Median – Src) > Threshold 

    Dest = Median

    else 

    Dest = Src

     對於彩色圖像,不是用彩色圖的中值,而是用其亮度值作為唯一的判斷標準,如果用彩色的中值作為標準來判斷每個分量的,很容易出現過多的噪點,因為有可能會出現Blue分量改變,而Red不變的情況,或其他類似現象。

          蒙塵和划痕的一個作用是去除噪點,特別的,我覺得他在小半徑的時候更為有用,小半徑中值不會改變原圖太多,加上這個閾值則可以很容易去除噪點,同時,基本不會出現新的模糊問題。比如下面這個圖。

        

                           原圖                                                                                                                                                   半徑為1的中值模糊 

        

                                   半徑為1,閾值取20時的蒙塵和划痕                                                                                                            半徑為2,閾值取20時的蒙塵和划痕            

   由以上幾圖,可以明顯的看出,帶閾值的蒙塵和划痕在抑制了噪音的同時對原圖其他細節基本沒有破壞,因此,是一種比較合適的初級的預處理算法,既然是預處理,那麼其效率就非常重要了,因此本文的快速3*3模糊的作用也就是相當有用。

        本文相關算法代碼下載地址:https://files.cnblogs.com/files/Imageshop/MedianBlur3X3.rar。 

   本人的SSE算法優化合集DEMO:測試Demo:http://files.cnblogs.com/files/Imageshop/SSE_Optimization_Demo.rar。

       

      

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想寫出一份完整的seo優化方案 你應該這麼做

 

作為一個seo從業人員,網站seo優化方案相信很多人都被老闆要求寫過。老唐今天來介紹一下如何寫出一份完整的seo優化方案,供seo新手朋友們參考。對於一份完整的網站優化方案,老唐這裏將從站內優化、站外優化以及競爭對手分析三個部分來詳細說下。

一、站內優化

一個網站的站內優化,是否出現了問題,大家可以從下面三點來分析查找。

1、代碼標籤優化

最基本的標籤就是我們通常所說的title、keywords以及Description這三個標籤。當然現在的keywords重要性大大降低,可以無視。其他的代碼標籤就是網站h1-h3標籤;圖片Alt、title標籤;外鏈nofollow;頁面元標記meta等等。

2、內容優化

網站SEO的內容優化指的就是網站內容的錨文本、圖片ALT屬性、Tag標籤、麵包屑導航以及原創或者偽原創文章更新之類的。這裏要說的就是站內盡量少用flash,視頻等,影響網頁打開速度不說,蜘蛛抓取也不友好。對於文章中的關鍵字密度以及關鍵字加粗強調等也要注意。

內容優化中內容頁最好設置一些相關欄目,例如:最新文章、推薦文章或者熱門文章等等,這樣可以為文章內容頁增加相關性、減少用戶跳出率以及方便蜘蛛根據鏈接抓取更多內容等等。

對於具體的文章內容,內鏈也是一個很重要的部分,我們需要控制文章內部鏈接數量,不宜太多;注意鏈接對象的相關性;內鏈最好使用使用絕對路徑;做好錨文本等等。

3、URL優化

所謂的網站的url優化就是指網站的url標準化,靜態化,相對/絕對地址,還有首選域,301重定向等等。使用絕對地址,可以防止網站被惡意鏡像。並且如果有人引用了你的網站內容,你會獲得來自外界的導入鏈接。至於首選域就是在www與沒有www的網址之間選擇一個主要網站,將另一個重定向到主要網址,有利於集中網站的權重。

4、網站地圖與robots.txt

我們的網站最好都設置兩個網站地圖,一份是針對訪客的html網站地圖與針對搜索引擎蜘蛛的XML網站地圖。這裏老唐要說一點,我們的網站地圖設置好了可以去對應的站長平台提交下。如百度站長工具、360站長等等。至於robots.txt就是告訴蜘蛛我們網站哪些頁面可以抓取,哪些頁面不能抓取。

二、站外優化

站外優化最重要的就是外鏈的建設,對於外鏈我們首要注重質量,在保證質量的同時可以適當的追求數量。而一般高質量的外鏈來源方式有軟文、目錄提交、獨立博客、論壇簽名、黃頁網站、提交收藏、分類信息、微博推廣、sns推廣等等。而這裏老唐seo特別推薦的就是百度系列的產品,如百度知道、百度貼吧、百度經驗等等。

另外一個就是友情鏈接了,交換友情鏈接是需要注意幾點:

1、交換行業相關的鏈接

2、注意不要被加上nofollow

3、選擇更新與收錄比較正常的網站

4、不要一次性交換大量友鏈

5、友鏈的數量不宜過多

6、定時檢查,刪除異常鏈接

三、競爭對手分析

針對我們自己的網站就是上面所說的這麼多內容了,然而一份完整的seo優化方案,不僅針對自己的網站,還需要對競爭對手的網站進行科學的分析。下面老唐就如何分析競爭對手來詳細說下。

分析競爭對手主要從下面幾點入手:

1、百度權重、PR值

2、域名年齡

3、快照更新

4、反鏈

5、收錄情況

6、品牌關鍵詞

7、長尾關鍵詞

一般來說可以通過一些站長工具如:站長之家、愛站以及5118等等來分析對手的網站。

不知道seo整體優化方案怎麼做?A5服務為企業提供SEO診斷方案,快速讓你了解問題所在。

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SEO優化方案及排名

 

每個企業建設網站總離不開網站的優化推廣,而有計劃地工作,更能讓效率極大地提高,所以我們需要制定一個詳細的方案,做SEO也是如此。搜索引擎總在不斷更新,所以我們的SEO方案也不能一成不變,想要做一個全面細緻的SEO方案該如何呢?中軟雲數小編為大家來介紹介紹。

方案制定

1、確立目標

確立明確的目標才能更好的安排具體的工作,最好是分化到具體的每月、每周、每日的階段目標。當然,還要做好一個預算的規劃。

2、網站定位要做好

分析自身網站的現狀,根據網站的性質做出用戶人群的定位、推廣方式渠道的定位、差異化的定位、以及網站的風格定位等等。

3、對同行進行研究

知己知彼,才能百戰百勝,了解同行的網站的物理架構、URL架構、關鍵詞的布局、現有的收錄、排名等情況,再結合自身情況,取長補短。

4、關鍵詞的確認

核心關鍵詞就是整個網站關鍵詞系統的核心,容不得半點錯誤。首先關鍵詞一定要選擇正確,你所取的關鍵詞必須和自身網站保持一致性。從用戶的角度去分析他們會通過什麼關鍵詞去搜索網站的產品和服務,這樣可以增加關鍵詞的準確性。

5、預估、風險和成本

風險和成本是一併存在的,SEO的成本主要包括直接費用、時間成本和人力成本這三點;然後其風險也是分為三點,如:成本超支、時間延遲、搜索算法改變。而預估,是我們在制定方案時必須進行的估,比如多長時間才能見到效果,初步統計實現效果之後,我們會獲得一些什麼樣的數據等。

一個網站如果想擁有穩定的搜索引擎排名,網站的內容、更新頻率和網站內部結構是比較重要的。而在SEO優化的多種方法里,外鏈一直被認為是效果最好、最穩定的一種SEO操作。

外鏈常用的幾種方法:

1、友情鏈接

大家都知道友情鏈接可以為我們的網站帶來外鏈還可以適當增加網站的權重,這也是許多人常用的方法之一。不過對於友情鏈接的交換,最好還是找高權重、並與自己領域相同的網站,否則即便他們的流量再高,可能對我們也沒有什麼效果。

2、平台推廣

獲取外部鏈接有效的方式之一就是通過博客、論壇、貼吧等文章並附上鏈接,但這種一般對質量的要求比較高。如果發布的內容毫無看點或者廣告性太強,是不會有太多流量的。

3、分類目錄

分類目錄是將網站信息系統地分類整理,提交到DMOZ目錄、Yahoo目錄和ODP目錄一些專業目錄網站,這樣在每類中,都能排列着屬於這一類別的網站站名、網址鏈接、內容提要,以及子分類目錄等。

對於高質量的外鏈來說:

第一:內容上一定要保持原創,杜絕抄襲還要有一定的可讀性,優質的內容更是爬蟲喜歡抓取的目標,尤其是原創內容。

第二:相對應的網站要在相對應的平台進行發布,這是我們經常說的關聯性,如果你是互聯網相關網站卻在淘寶京東等電商平台發稿,能夠帶來的流量也是少之極少的。

第三:無論是發布稿件、還是其他信息,一定要保持持續性,SEO是一個持續的過程,千萬不能三天打魚两天曬網。最好有規律的進行發布,也會讓爬蟲更好的抓取。

站外優化對於專業技術的要求遠遠低於站內優化,但是許多人會忽視掉站外優化的重要性。站內、站外的優化都是必不可少的環節,從長遠來講,對網站各方面都是有好處的。這個不僅僅能提高網站的排名,還可以增加網站里流量的轉化,在現如今的“互聯網+”的浪潮下,一定要牢牢抓住時代的大方向。

優化一個網站還是很困難的。如果不懂得優化要怎麼操作的話,就很難將網站的關鍵字排名提上來。而網站優化是一項需要長期細心耐心的工作,因此大家在優化時一定要仔細認真,多注意以上提到的這些細節,努力將網站的排名早日提上去。

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使用 Cloudflare Workers 提高 WordPress 速度和效能教學

去年在 WordCamp Taipei 活動中分享經營網站多年的心得,其中我認為最重要、也不斷重複提及的是「速度」,這兩個字說來簡單,要認真鑽研必須耗費不少時間,如何兼顧速度和使用者體驗確實有相當難度。網站速度一直是我努力的方向,但也深知所有事物都有極限,除了使用近年比較熱門的 Google AMP 技術,網站速度就像一道難以跨越的高牆,許多人努力許久依然徒勞,很難突破的就屬 Time to First Byte(TTFB)。

還好現在資源越來越多,我們有各種方法可以改善網站速度,例如使用 Cloudflare 內容傳遞網路(CDN)服務,甚至全世界目前最快的網域名稱伺服器(DNS),對 WordPress 使用者來說耗費成本一定比靜態網站多很多,而 Cloudflare 可能就是我心目中成本最低、效果最好的網站最佳化服務。

假如你對於改善 WordPress 網站速度有興趣,以下幾篇文章可以參考:

  • Cloudflare 免費 WordPress 外掛教學,一鍵為網站快速套用最佳化設定
  • Jetpack 提供免費 Asset CDN 為你的 WordPress 核心檔案分流加速
  • instant.page 讓你的網頁載入更即時,只需加入一段程式碼

本篇文章要探討全新 Cloudflare Workers 工具,本以為它與我無關,後來才從網路上的範例教學得知 Cloudflare Workers 也可以用來讓 WordPress 變得更快,而且非常有感!簡單來說,交給 Cloudflare 全球邊緣伺服器(Edge Server)處理 WordPress 產生的頁面,因為 WordPress 本身屬於動態產生的內容,透過快取方式把靜態頁面在 Cloudflare 邊緣網路,可使載入速度更快。

Cloudflare Workers 是什麼呢?從官方網站會知道無論在使用者裝置上執行前端程式碼,或是中央資料中心執行後端程式碼 JavaScript 都有其缺陷,於是 Cloudflare Workers 為開發人員在全球網路邊緣(Edge)提供第三個地方部屬程式碼,具備雲端的能力與彈性,大量傳輸系統的備援能力,同時也可以加快傳輸速度。

以往在 Cloudflare 都是使用「Page Rules」強制快取所有頁面(Cache Everything),不過受限於 WordPress 特性,這個方法必須在每次更新網站時都手動清除 Cloudflare 上的快取,對於開發人員來說依然有其不方便性。

Cloudflare 提供各種 Workers 方案,一個月 $5 美元就有十萬次免費請求額度。

那麼以 Cloudflare Workers 進行快取在實作上會不會很困難?我可以跟你說:不會,而且只要十分鐘左右就能設定完成,當然這只能算是 Cloudflare Workers 最基礎、最簡單的功能之一,也就是在邊緣快取(Cache)輕量的靜態 HTML 網頁,但對於 WordPress 使用者來說確實會很有用,特別是在伺服器本身資源不足,時常因為流量過大而停擺的案例上,Cloudflare 可以幫助網站撐下更多的流量。

網站名稱:Cloudflare Workers
網站鏈結:https://www.cloudflare.com/zh-tw/products/cloudflare-workers/

使用教學

在開始前,你的 WordPress 網站必須已經使用 Cloudflare 服務,如果還沒,可以照著這篇文章教學設定一下。以下步驟僅適用於 WordPress 自架站的朋友(也就是可以自行安裝佈景主題和外掛),如果你是使用 WordPress.com 的話不適用本篇教學。

STEP 1

首先從你的 WordPress 控制台安裝「Cloudflare Page Cache」外掛,這個外掛已經在 WordPress 外掛資料庫上架,也是 Cloudflare 團隊開發維護,安全性方面不需擔心,安裝後啟用即可,沒有其他設定畫面。

STEP 2

回到你的 Cloudflare 控制台,從上方選單找到「Workers」後按下「Launch Editor」開啟這項工具的編輯器。

STEP 3

開啟 Workers 編輯器後,從左上角選擇「Scripts」,接著按下「Add Script」,名稱就命名為 html-edge-cache 吧!

把預設的程式碼全選、清除後,我們要從 Cloudflare 的 Github 找到 Edge Cache HTML 範例,其中有一個 edge-cache-html.js(Raw)是要用到的程式碼,全部複製後貼到 Workers 編輯器。

最前面的 CLOUDFLARE_API 部分有三個要設定的欄位:

  • email: 輸入你的 Cloudflare Email,可在 https://dash.cloudflare.com/profile 找到。
  • key: 從 https://dash.cloudflare.com/profile 獲取 Global API Key 然後貼上去。
  • zone: 從 https://dash.cloudflare.com/ 進入對應的網址,在 API section 就能找到。

完成後記得儲存。

STEP 4

接著從左上角切換為「Routes」,我們要設定執行的網址。

點選「Add Route」將你的網址輸入,後面接上 * 字號代表所有頁面下都套用此規則,看起來像是 free.com.tw/* ,然後在後面下拉式選單選擇剛才建立的 Workers 程式碼。如果你有使用其他網址(例如 CDN),也一併在這裡加入。

STEP 5

大功告成!現在 WordPress 網站會丟給 Cloudflare Workers 判斷並做適當的靜態網頁快取,不過登入或留言後會繞過快取,避免 WordPress 原有的動態功能無法正常使用。

打開瀏覽器的開發人員工具,試著查看一下網站目前的 header ,如果有出現 x-html-edge-cache-status: Hit 代錶快取已成功運作。

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百度seo關鍵詞優化到首頁的方法

對於很多從事SEO工作的人員來說,有很大一部分人一直在追求能夠有關鍵詞快速到首頁的方法,然而這也導致很多人為了達到“快速”兩個字從而走上了SEO作弊的道路。SEO這個行業發展也有十來年的時間,從這麼多年的經驗來講,其實有些站點想要快速到百度首頁的話,也有一些正規的渠道能夠做到的。下面勇健科技就具體給大家講講如果能夠快速到百度首頁!

關鍵詞優化到百度首頁

1、網站權重和收錄

網站排名和網站的權重是相輔相成的,所以不是網站上的每個關鍵詞都能很快進入百度的首頁的,如果要嘗試這種操作,需要有一定的前提作為基礎:

(1)網站權重

要想網站關鍵詞能夠快速到百度首頁,就需要站點有一定的權重,至少已經過了所謂的“沙盒期”,但是對於沒有權重的新站來說,前幾個月還是很難做到這點的。

(2)網頁收錄

毫無疑問,如果你想在主頁上找到關鍵詞,一個先決條件就是百度要迅速收錄,否則你就不能談論排名了。

2、關鍵詞的合理選擇

如果你想快速優化一個關鍵詞到百度首頁,在選擇一個關鍵詞時,你必須根據你對SEO資源的實際掌握來選擇它:

(1)選擇適當的關鍵詞。

(2)百度產品佔位較少的關鍵詞,在百度中搜索一個關鍵詞,並查看結果數量。

(3)選擇TOP10,行業主站較少,不是主領域的關鍵詞。

(4)選擇SEM付費推廣少的關鍵詞。

3、制定標題(包括長尾關鍵字)

通常,當我們關鍵詞想要快速進入百度首頁時,在我們撰寫網站標題的時候,我們通常採用以下策略:目標關鍵詞+長尾關鍵詞形式,我們將優先對這個長尾詞進行排名,提高其點擊率,要以優化用戶行為指標,從而促進該頁面的快速權重。

4、優化站內權重入口

如果你想讓搜索引擎在首頁上快速給一個關鍵詞排名,那麼,它一定是一個重要的頁面,所以你需要把這個頁面放在一個相對較高權重的網站位置,如:網站導航、分類頁面頂部、排名較高的內容頁面。其中,值得推薦的是您可能需要提供一些內部錨文本支持,這對排名會更有幫助。

5、優質相關外鏈

當你計算出內部資源時,下一步的操作需要找一些行業內高權重的門戶網站,間接地推廣這個頁面,在短期內盡量形成大量的轉發和報告。

6、製造業熱點事件

為了在短期內產生大量的自然搜索點擊,你可以優化社交媒體中的短句,形成一定程度的熱度。

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cloudsim 3.0.3下載與安裝教程

1.配置jdk(之前的文章都講解過,這裏就不具體說了)

2.安裝eclipse或MyEclipse

3.下載cloudsim壓縮包,這個的官網是需要FQ,這裏貼上我的下載地址 鏈接:https://pan.baidu.com/s/1sUSlb8wAGlVp99e7e4io7Q  提取碼:y04n 

 下載之後需要配置路徑

    [1]首先解壓文件到某一個磁盤中,其具體文件目錄如下圖所示:

    

   [2]接着開始配置路徑,右鍵我的電腦–>屬性–>高級系統設置–>環境變量

   在path中將cloudsim中的jar包進行配置,在path後面加上   ;D:\cloudsim-3.0.3\jars\cloudsim-3.0.3.jar;D:\cloudsim-3.0.3\jars\cloudsim-3.0.3-sources.jar;

 D:\cloudsim-3.0.3\jars\cloudsim-examples-3.0.3.jar;D:\cloudsim-3.0.3\jars\cloudsim-examples-3.0.3-sources.jar;

    [3]下載flanagan.jar,上面的下載鏈接中均包含了,將其jar包放入cloudsim的jar包中,具體情況如下圖

    

4.將cloudsim導入eclipse/MyEclipse中

   file–>new–>java project  選擇use default location ,接下來location選擇解壓cloudsim文件的地址即可

   

 

 

 

注意:若出現以下錯誤即為一個jar包

其下載地址為下,下載完成后直接將其放到整個工程的jar包文件下即可

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1K9omVBmC0uKF6WDQ618klQ
提取碼:b8xn

    

 

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浪潮:實現安全與運維也能“自動化”

網站內容來源http://server.it168.com/

浪潮:實現安全與運維也能“自動化”

2015-12-07 11:16    原創  作者: 廠商投稿 編輯:
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  【IT168 案例】導語:安全是IT運維的重要組成模塊, 而IT運維的標準化則更符合信息安全“縱深防禦”的理念。在浪潮“151計劃”中,浪潮的工程師採用“主動出擊”的理念與自動化、智能化的產品配合,協助用戶將信息安全與運維管理統一起來,並付諸於實踐。

  運維人員身兼多職,安全管理壓力山大

  唐楠,浪潮公司資深工程師。他還有兩個頭銜:白帽黑客+運維大師。不過很多人只知道他曾經加入過中美黑客大戰、中日黑客大戰的經歷,並不清楚他還是一位頂級的運維高手。

  “我們經常聽說某個大型企業擁有上百人的運維團隊,數十位信息安全專家,擁有強大的運維能力,部署一層層的威脅防禦系統、順利地挺住了某次流量高峰、化解了黑客攻擊。但是,客戶不是個個如此土豪,‘人手少、一人身兼多職’的情況大有人在。最新接觸的這個客戶就是這種情況,由於編製問題,他們並沒有專門設置網絡安全的崗位。工作中我們接觸的都是網絡運維人員,所以幫助他們解決IT運維故障,共同梳理一個恰當的IT管理流程,將日常運維與主機安全工作合併到一起,才適合客戶的實際情況。”唐楠談到了主機加固項目中遇到的具體情況。

  唐楠談到,“與這個客戶接觸是因為151計劃,這項工作包括了面向100個重點城市、培訓出500名 ISCE工程師,併為1000名用戶的數據中心提供免費漏掃及測試,協助用戶落實等保的一項核心工作。我在現場利用WVS、NetSparker這些工具掃描用戶主機漏洞時,正趕上用戶OA系統出現故障,憑藉經驗很快找到了這次故障的原因,耗時2個小時后,最終解除了故障。”

  當時,客戶主管信息化的副部長也在現場,他對唐楠的技術能力十分欽佩,並且希望他傾囊相贈,解決主機安全管理和運維管理工作中人手不足的難題。溝通中,唐楠了解到用戶信息中心總共有9個人,不僅需要負責總部的業務系統,還要負責轄區內21個地市級的網絡統一管理和信息安全規劃。由於人手少,業務範圍廣,設備巡檢壓力超出了手工檢測的極限,導致了IT故障和網絡安全事件頻頻出現。

  解決問題的關鍵:自動運維、自動安全

  “IT運維和網絡安全都是在為業務系統服務,系統故障或遭遇黑客攻擊的結果都是應用無法使用,甚至造成數據丟失或被非法利用。但由於編製問題,客戶無法在短時間增加人手,所制只能從工具方面入手。因此,我推薦用戶試裝一下浪潮的安全應用監管系統SSM和主機安全加固系統SSR,這兩款產品結合恰恰可以以主動、自動的方式解決安全和運維的問題,可以滿足用戶的需求。”唐楠回憶說。

  其中,浪潮SSM應用監管系統採用了分佈式監測採集部署與集中式配置管理模式,能夠有效提升數據中心的運維管理效率以及對外服務的可視性、可靠性和穩定性。而部署浪潮SSM之後,用戶的信息系統可以告別純人工的應用監管,自動巡檢不僅提高了工作效率,系統安全性也得到大幅度提升。而SSM還具有自動化的事件處理能力,當故障產生時,可以快速定位故障,很快發現問題根源並找到相應的解決方案,從而縮短故障解決時間,減少維護成本。

  緩解人力壓力的方法就是實現IT運維管理自動化,SSM可謂對症下藥。不過,這個“自動化”概念,在主機安全加固方面也適用嗎?

  為了找到這個問題的答案,唐楠對部署在用戶涉密業務系統上的SSR進行了詳細介紹。他說,“SSR採用了ROST內核加固技術,可以為核心業務服務器構建一個自身免疫的系統,能夠對主機的核心文件、核心進程、核心註冊表、核心賬戶進行主動防護,有效抵禦來自病毒、黑客的威脅。從漏洞防護來看,信息中心運維人員採用手工的漏洞修補方式,不僅工作量巨大、容易出現疏漏,還會由於漏洞修補的‘真空期’被黑客抓住機會。而SSR的自動加固的特性則可以縮小‘真空期’的範圍,降低負面影響。”

  自動化解決了客戶信息中心人員不足的問題,但事情並非一帆風順。

  從總部“自動化”到地方“自動化”

  由於年初的預算有限,客戶只能將IT運維和主機加固項目分成兩期,先總部、后地方。那麼,由浪潮SSM+SSR的解決方案能否滿足這種分步實施、分級部屬、統一監管的需求嗎?

  “SSM支持分級部署、分佈式部署功能在溝通中用戶就已經十分清楚了,這是產品吸引他們的關鍵點之一。二期項目實施后,通過級聯管理,客戶省廳下屬的21個單位可以按照策略定期將監控數據上報到總部,由廳信息中心進行統一處理並展現。而最新版本的SSR增加了集中管理模式、不僅能夠同時管理Windows、Linux、AIX,還能通過Web瀏覽器界面管理全省業務系統上所有部署SSR的主機,將日誌匯聚到省數據中心自動分析出可疑事件。”對於項目分期唐楠建議用戶在總部先總結出經驗,便於地方推廣和落地。他表示:“IT運維的流程是關鍵,這就像新產品要經過嚴格的檢驗程序一樣,流程也需要測試以證明它們能夠經受住操作環境的壓力和考驗。另一方面,就是SSR中的‘三權分立’,在人手有限的情況下也要把權限分散設置成系統操作員、安全管理員和審計管理員,讓系統管理員‘身兼多職’行駛三個權限,培養操作習慣,達成‘最小授權’的安全原則。”

  因為浪潮的“151計劃”,唐楠與許多客戶逐漸成為了朋友,常常幫着客戶,、客戶的客戶救火救急。在微信群里,有人管唐楠叫“安全專家”,還有人叫他“運維專家”。唐楠自己則希望把“專家”兩字去掉,就叫“安全運維”,因為這四個字代表了業務高效運行基本條件,也是用戶的期盼。

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上海銀行擺脫“互聯網+”轉型桎梏

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上海銀行擺脫“互聯網+”轉型桎梏

2016-01-04 15:18    原創  作者: 廠商投稿 編輯:
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  【IT168 案例】商業銀行與互聯網融合已是大勢所趨,傳統金融行業正在向網絡化、电子化、複雜化進程邁進,很多傳統金融環境中的業務操作已經不能滿足業務系統數據的安全需求,成為制約銀行業務發展的桎梏。上海銀行作為一家朝氣蓬勃的商業銀行,在加快推進互聯網金融戰略的同時,積極構建新形勢下信息安全體系,應用明朝萬達Chinasec(安元)產品加強銀行數據安全管理,逐步建立信息資產分類分級保護機制,嚴防敏感數據泄露。

  “互聯網+”時代,隨着雲計算技術的興起、全業務運營和監管政策力度加大及外部的不穩定因素和風險劇增,對銀行系統產生的大量數據的安全性提出了新挑戰,無論是從防護能力和管理水平都面臨更高要求。保護銀行內部重要的电子文檔,隨時控制潛在的信息泄密風險,減少數據泄露給商業銀行帶來的經濟損失是當前商業銀行戰略轉型的重點。

  銀行的業務系統對於連續性、安全性、保密性的高要求是毋庸置疑的,上海銀行嚴格按照銀監會和國家的信息安全監管要求嚴格管理,攜手國內領先的數據安全、移動安全、雲安全及加密應用技術解決方案服務商明朝萬達加強銀行內部數據、电子文檔監管,重點保障銀行敏感數據的安全以及關鍵業務的安全可靠運行。

  明朝萬達基於該行提出的电子文檔安全需求,定製了數據全生命周期安全建設方案,覆蓋數據產生、存儲、交換、使用等重要環節,實現全IT架構數據安全管控。Chinasec(安元)文檔安全管理系統,以文檔透明加解密為基礎,同時輔以基礎層面的身份認證及用戶鑒權技術,並藉助密級及權限管理手段,對文件進行權限管理,外加文檔外發機制及靈活的權限審批機制;結合細粒度的日誌審計和報表分析,搭建全方位、立體式數據安全防護體系,從而實現上海銀行數據保護的管理。

  銀行的信息安全管理涉及策略、組織、制度、技術等多個層面,既要抵禦外部攻擊,又要防範內部風險,任何一個疏漏都可能影響整體信息安全水平。要想實現信息安全目標,必須使構成信息安全這隻“木桶”所有木板都要達到一定的長度。深耕數據安全行業多年,明朝萬達憑藉多年在金融行業實踐經驗和領先技術優勢,已然成為金融領域數據安全首選品牌。未來,面對新形勢下的數據安全形勢,明朝萬達也將繼續秉承“安全服務於業務”的理念,持續打造技術領先優勢,以高品質的產品和服務保障各領域客戶的核心競爭力。

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亞信安全中標南方電網網絡架構優化項目

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亞信安全中標南方電網網絡架構優化項目

2016-03-23 14:41    原創  作者: 廠商投稿 編輯:
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  【IT168 案例】近日,亞信安全宣布成功中標中國南方電網有限責任公司(以下簡稱“南方電網”)網絡架構優化調整項目。亞信安全將通過深度威脅發現設備(TDA)及深度威脅安全網關(DE)結合針對殭屍木馬等高級威脅的阻斷能力,以及未知威脅監測能力實現智能聯動,幫助南方電網全面防範網絡未知安全威脅,為電網中的重要數據與應用提供可靠保障。

  作為中央管理的國有特大型企業,南方電網負責投資、建設和經營管理中國南方區域電網,不僅在智能電網信息化管理方面不斷突破,更在行業內率先推進雲計算、虛擬化等創新信息化技術的落地。在信息化創新的同時,南方電網也承受着網絡攻擊帶來的安全威脅:由於南方電網信息系統複雜度較高,子系統眾多,且相互依賴性極高,若其中關鍵應用出現病毒或黑客入侵問題,很可能造成整個生產運營系統的停滯,甚至會影響國家的電力安全。

  在信息化推進的過程中,南方電網將信息安全建設擺在了關鍵位置,然而,南方電網卻發現,儘管已經在內部網絡中部署了防火牆,但是仍然不能實現對於信息安全威脅的完全防禦。特別是隨着網絡攻擊技術的不斷演進,大量的未知威脅流竄於網絡之中,其行為非常隱蔽,常規的安全防護措施和設備根本無法發現這些威脅,這嚴重阻礙了南方電網推進信息化創新的腳步。

  本次中標的亞信安全深度威脅發現設備(TDA)以及深度威脅安全網關(DE),實現了對於已知與未知安全威脅的全面防護。其中,亞信安全深度威脅安全網關(DE)可保護終端設備與服務器,以虛擬補丁技術屏蔽來自於網絡的入侵行為,同時也偵測與阻斷殭屍、木馬等高級威脅與 C&C 服務器的連接,可防範南方電網網絡中80%的安全威脅。而另外20%的未知安全威脅則通過亞信安全深度威脅發現設(TDA)來防範,亞信安全深度威脅發現設備(TDA)具備可監控所有網絡連接節點上的流量並涵蓋 100 多種通訊協定應用,除了多種偵測技術之外更搭配定製化沙箱模擬分析,全面抑制未知安全威脅。

  在亞信安全深度威脅發現設備(TDA)以及深度威脅安全網關(DE)解決方案部署試運營期間,南方電網網絡環境中的安全威脅得到了明顯的抑制。下一步,南方電網將通過這兩款產品對網絡進行統一管理,不僅防禦網絡安全攻擊,更確保國家基礎設施的安全。

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