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怎么使用免费定位服务器

近日,由中国信息通信研究院和开放数据中心委员会联合编制的《数据中心白皮书(2018年)》(以下简称《白皮书》)正式发布。《白皮书》显示,我国数据中心规模和数量快速增长;IDC(互联网数据中心)业务收入连续高速增长;数据中心总体布局逐步优化;运维管理逐渐成为数据中心产业关注热点。据统计,2013年以来,我国数据中心总体规模快速增长,到2017年底,我国在用数据中心机架总体规模达到166万架,总体数量达到1844个,规划在建数据中心规模107万架,数量463个。其中,大型以上数据中心为增长主力,截至2017年底,大型以上数据中心机架数超过82万,比2016年增长68%,数据中心总体规模占比近50%,比2016年增长10%,预计未来占比将进一步提高. 受“互联网+”、大数据战略、数字经济等国家政策指引以及移动互联网快速发展的驱动,我国IDC业务收入连续高速增长。2017年,我国IDC全行业总收入达到650.4亿元左右,2012-2017年复合增长率为32%,持续保持快速增长势头。2017年,我国传统IDC业务收入为512.8亿元,占IDC全行业总收入的比重为78.8%。云服务收入137.6亿元,占比21.2%,比2016年提高2.8%。随着“企业上云”行动实施,预计未来云服务收入在我国IDC业务收入中的占比仍会进一步增加。自2013年五部委联合发布《关于数据中心建设布局的指导意见》、2018年工信部印发《全国数据中心应用发展指引(2017)》以来,我国数据中心布局渐趋完善,新建数据中心,尤其是大型、超大型数据中心逐渐向西部以及北上广深周边地区转移。西部地区数据中心占比逐步提升,截至2017年底,西部地区在用数据中心机架数全国占比由2016年的20%提高到22%。伴随周边地区数据中心的快速发展,一线城市数据中心紧张问题逐步缓解,如随着张北、廊坊、乌兰察布等周边地区大量新建数据中心的落地投产,承接部分大型互联网公司的应用需求,北京市数据中心应用不再“一柜难求”,数据中心租赁价格也有所降低,上海、广州、深圳也随着周边省市数据中心的建设,承接转移了部分应用需求。截至2017年底,北京、上海、广东三个数据中心聚集区的机架数占比由2016年的42%降低到37%。但受用户需求、网络条件等因素影响,新建数据中心仍趋向于东部地区。从2010年开始,我国数据中心产业进入高速发展阶段,产业规模以每两年翻一番的速度增长;2013年以来,国家和多个地方政府陆续发布数据中心产业引导政策,数据中心建设布局成为业界主要关注点。随着数据中心规模和数量的快速增长,高效运维管理以及人才问题凸显,多数据中心出现运维人才短缺、运维能力跟不上数据中心建设速度等问题,尤其以西部地区更为明显。产业界的关注点逐步由建设转向运营管理,数据中心运维成为一大热点。此外,随着我国互联网、云计算技术与应用的快速发展,国际巨头云计算公司纷纷加快在中国市场的布局。国外龙头企业通过合作运营模式进入中国,进一步加剧国内市场竞争。2018年互联网数据中心的趋势_安防互联

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    微软今天发布了 2020 财年第四财季及全年财报。IT之家获悉,报告显示,微软第四财季营收为 380.33 亿美元,比去年同期的 337.17 亿美元增长 13%;净利润为 112.02 亿美元,比去年同期的 131.87 亿美元下降 15%。微软表示,其智能云部门的收入增长了17%,达到134亿美元,其中Azure增长了47%,这是微软云计算业务Azure有史以来首次销售增幅低于50%。企业服务收入相对不变(按固定汇率计算,增长2%)微软提到,Enterprise Mobility的安装基础增加26%,达到1.47亿个数量。该部门的毛利率增长了19%。毛利率百分比增加是因为微软Azure毛利率的实质性提高融合了云产品组合的增加。电信边缘基础设施将推动预制数据中心市场增长_安防互联

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    孩子一放暑假,补习班的招生短信就发到了手机上;新房的钥匙还没到手,装修公司就打电话来推销“八折优惠”……大数据时代,互联网给人们生活带来便利的同时,网民个人信息却陷入“裸奔”的尴尬局面,如何保护网上信息安全成为社会高度关注的议题。 自6月1日起,《中华人民共和国网络安全法》(以下简称《网安法》)正式施行,作为中国首部全面规范网络空间安全管理问题的基础性法律,该法有望让网上个人信息不再“裸奔”。 信息泄漏频发: 牵出一条黑色产业链 “一般官网报价为50元一条的简历,我们出卖价格为2至2.5元一条。”日前,在北京市朝阳区法院,作为被告人的申某对自己倒卖网上个人信息的违法行为供认不讳。作为智联招聘的大客户部销售员,申某于2016年3月至10月间,将该网站15.5万余条个人简历倒卖给北京某科技公司。据悉,这些个人简历中包含大量个人隐私信息,如求职者的家庭住址、工作单位、薪资收入等。 互联网时代,这样的个人信息泄漏事件屡见不鲜。不论是网上购物、收发邮件还是注册APP账号,都有可能将自己的姓名、身份证号、电话、住址等隐私信息置于被泄漏的风险之中。据了解,这些信息泄露事件频发背后,隐藏着一条巨大的黑色产业链:利用技术手段或者职务便利,贩卖者可以获取海量用户信息,并将其拿到“黑市”上贩卖获利。据称,1万条用户数据能卖到几百至上千元不等的价格,不菲的收益让许多人铤而走险。 据《中国网民权益保护调查报告(2016)》显示,近一年来,有37%的网民因收到各类诈骗信息而蒙受经济损失,全国网民因权益被侵犯人均遭受133元经济损失。在个人信息安全中,72%的网民认为个人身份信息泄露情况最严重,包括网民的姓名、手机号、住址、身份证号码等信息。 《网安法》实施: 让网上个人信息不再“裸奔” “有一次接到陌生电话,说我中奖了,对方还能把我的姓名和住址准确地说出来,从那时起,我开始担心网络信息安全问题。”北京市民黄女士此前对个人信息保护并不关注,直到近几年收到的骚扰电话越来越多,才有意识地尽量不在网上随意填写个人信息。然而,当被问到如何运用法律手段捍卫个人信息安全时,黄女士表示还不了解。“随着国家对大数据、‘互联网+’、移动互联网发展的推进,中国网民在互联网应用方面已经走在世界前头。但在个人信息大量使用的情况下,信息泄露等弊端也越来越突出。”中国工程院院士、中科院计算所研究员倪光南说。 对此,《网安法》的正式实施可谓久旱逢甘霖。像黄女士这样饱受信息泄露困扰的民众,也更容易拿出法律武器,来捍卫自身权益。 《网安法》在多个方面对网上个人信息安全作出规定。如我们常常在注册账号、网上求职等活动中,遭到网站平台的信息“勒索”,被迫提供许多与该活动无关的个人信息。对此,《网安法》规定,网络运营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息,不得违反法律、行政法规的规定和双方的约定收集、使用个人信息。 同时,《网安法》也确认了个人对其网络信息的删除权和更正权。该法规定,个人发现网络运营者违反法律、行政法规的规定或者双方的约定收集、使用其个人信息的,有权要求网络运营者删除其个人信息;发现网络运营者收集、存储的其个人信息有错误的,有权要求网络运营者予以更正。网络运营者应当采取措施予以删除或者更正。为严打出售贩卖个人信息行为,《网安法》第六十四条更是明确规定:对没有保护好个人信息安全,非法出售的情况,责令改正、罚款,情节严重的暂停业务或关闭网站。 在《网安法》实施的同时,《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》也开始正式施行,其中规定,非法贩卖50条以上个人信息可入罪。 维护网络安全: 谁家的漏洞谁来补研究发现新网络安全漏洞 遭遇攻击或引发大停电_安防互联

    2018 RSA 大会以“ Now Matters (现在很重要)”为主题。但真的重要吗?看是谁说的吧……上个月举行的RSA大会上,有个潜在的讨论主题就是IT网络安全人员可在与黑客的对抗中占据上风。防御者举足轻重的观念被大会主题“ Now Matters ”完美呈现。而基本前提就是:现在开始行动可以改善状况,从现在开始采取正确的方法投入正确的技术,网络安全的未来就会更好。在看起来无穷无尽的数据泄露、脆弱云存储服务和频繁见诸报端的隐私侵犯大背景下,一个又一个的演讲者试图说服听众:事情真的没有看起来那么糟糕。RSA总裁罗希特ⷧ›–伊( Rohit Ghai )在大会开场主题演讲中说道:“我们来谈谈安全社区是怎么变强怎么走得更快的吧。当然,新闻头条是不会写这些的。你不会看到《纽约时报》撰文描述基于风险的多因子身份验证是怎么阻挡了民族国家黑客访问关键数据库。”盖伊称,IT行业的本质就是这样,最重大的胜利从来不会出现在头版。盖伊的主题演讲基本围绕“一线希望”展开,点出了IT人员可以为自家企业安全所做的正面工作。我们为“一线希望”所做的努力,是不会出现在头条的。事实上,我们就是在阻止坏事上头条。VMware高级副总裁兼安全产品总经理汤姆ⷧ瑦騠Tom Corn )的主题演讲与之类似。他认为,防御者面对攻击者应有“主场优势”。他的观点是:没人能像企业本身一样对自家网络如此了解,而这应该是防御者握有的天时人和地利。以色列8200部队(中央情报收集部队,相当于美国的NSA)前任指挥官纳达维ⷦ‰Ž夫里尔( Nadav Zafrir )表达的基本意思也是防御者理应占据优势地位。我们知道战场在哪里。战斗必然在我们的网络上打响,而我们理应比对手更清楚我们的网络。扎夫里尔还提醒参会者,互联网和技术的角色不是安全,而是连接性和改善人类生活。现在真的重要吗? 虽然一些RSA大会的讨论和演讲者表达的是乐观的情绪,悲观主义者依然存在。阿迪ⷨ討륰”( Adi Shamir ),RSA加密算法三位提出者中的“S”(另两位分别是罗纳德ⷦŽ维斯特( Ron Rivest )和伦纳德ⷩ˜🥾𗦛𜨠Leonard Adleman )),在密码学家小组主题演讲中被问到:“在您眼中,网络安全现在的‘一线希望’是什么?”他回答称:“我眼中网络安全的一线希望就是我们的工作安全是有保证的。”IDC的分析师们在该公司的年度RSA大会早餐会上也对网络安全行业当前状况表达了一定的担忧。IDC安全产品小组研究负责人罗伯特ⷧ𛴦–柳𙧦尔特( Robert Westervelt )称,人们在RSA大会展厅茫然闲逛,因为他们被不同厂商的宣传搞迷惑了。维斯特福尔特认为,厂商的营销基本不会正确描述他们实际提供的产品,也讲不清楚他们的技术可以为客户企业做些什么。维斯特福尔特在网络安全市场营销上的观点被浏览器隔离技术厂商Authentic8充分呈现。他们的摊位没有推销自己的产品,倒像是在顶着明晃晃的“虚假安全”标签兜售号称包治百病的印度神油。现在很重要 “好事不出门坏事传千里”不假,过度宣传“坏事”也确实会模糊大众视线,甚至让行业专家也无法正确理解网络安全厂商的营销信息。撇开这些不谈,网络安全成果中没有宿命论这一说。虽然黑客会持续找寻门户大开的目标,企业也是可以采取多种措施来限制风险的。公司企业不用把自己定位在“固定标靶”的位置上。现在就采取行动,开始考虑最佳实践,理解风险,实现风险控制吧!公司企业现在采取的措施真的很重要,关系到未来的安全状况。如何低投入和高产出降低数据中心能耗的方法_安防互联

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    今日(6月19日),工业和信息化部发布《关于开展宽带接入服务行为专项整治工作的通知》(以下简称“通知”)。通知表示,工业和信息化部近日部署开展宽带接入服务行为专项整治工作,重点整治业务宣传不规范、协议内容不完善、宽带接入速率不达标等问题。各地管局对督查发现的违规问题,要督促及时整改;对整改不力或拒不整改的企业和责任人,可运用通报批评、公开曝光、年检和列入企业不良信用记录等行政措施严肃处理。 以下为通知全文。 工业和信息化部关于开展宽带接入服务行为专项整治工作的通知 工信部信管函[2017]238号 各省、自治区、直辖市通信管理局,中国电信集团公司、中国移动通信集团公司、中国联合网络通信集团有限公司、中国广播电视网络有限公司,各互联网接入服务业务经营者,宽带接入网业务试点企业:近年来,随着“宽带中国”战略和网络提速降费工程的持续推进,我国宽带发展水平显著提升,宽带接入供给能力持续增强,宽带接入用户规模不断扩大。但在发展过程中也出现了部分企业宽带接入速率不达标、虚假或夸大宣传等服务问题,侵害了广大用户的合法权益。为落实2017年电信行业行风建设暨纠风工作电视电话会议精神,进一步规范宽带接入服务行为,维护用户合法权益,促进行业健康发展,营造有利于创业创新的发展环境,工业和信息化部决定在全国范围内开展宽带接入服务行为专项整治工作。现将有关事项通知如下:一、重点整治问题 (一)业务宣传不规范问题。各企业要切实落实《关于规范电信业务推广和服务宣传工作有关问题的通知》(信部电〔2004〕382号)等文件要求,在进行业务宣传时,应做到真实、准确、通俗易懂;实行明码标价,标示醒目,价目齐全,确保用户明明白白消费。不得有以下行为:1.虚假宣传或夸大宣传,如将光纤到楼宣传为光纤到户,将未完成全面光改的小区宣传为光纤全覆盖,夸大宽带接入速率,宽带产品名称与实际接入速率不符等。2.不按规定明码标价,如利用虚假的或使人误解的标价内容、标价方式进行价格欺诈,在标价之外收取未予标明的费用,免费试用期结束后未经用户同意擅自收费等。3.隐瞒或模糊接入速率实现条件,如将共享带宽宣传为独享带宽,向用户隐瞒共享情形下的接入速率,含糊其辞或使用晦涩难懂的表述误导用户等。本通知中,网络接入段配置有交换机或集线器设备的视为共享宽带,否则为独享宽带。(二)协议内容不完善问题。各企业要切实落实《工业和信息化部关于规范电信服务协议有关事项的通知》(工信管函〔2016〕436号)等文件要求,在与用户订立互联网接入服务协议时,要明确约定以下事项,并以显著的方式提醒用户注意:1.宽带上、下行速率。2.与宽带上下行速率对应的资费标准及交费方式。3.宽带接入实现方式,如光纤到楼(FTTB)、光纤到户(FTTH)、非对称数字用户线路(ADSL)等。各企业要严格规范服务协议订立行为,确保内容真实、完整、清晰,不得隐瞒或淡化限制条款,并按照与用户订立的协议提供服务。(三)宽带接入速率不达标问题。各企业要严格落实《互联网接入服务规范》(工信部电管〔2013〕261号)文件要求,参照《宽带速率测试方法 固定宽带接入》(YD/T 2400-2012)规定的测速方法,确保有线接入速率的平均值达到签约速率的90%.要在服务承载能力范围内发展用户,确保用户宽带接入速率达标。二、时间步骤安排 专项整治时间为自即日起至2017年11月30日,分为三个阶段:(一)自查自纠阶段(自即日起至8月31日)。各企业依据本通知及工业和信息化部有关文件规定和要求,对本企业宽带接入服务能力、服务行为、宣传材料、用户服务协议等进行全面自查,及时纠正发现的问题,并举一反三,全面整改。(二)监督检查阶段(2017年9月1日至9月30日)。各省、自治区、直辖市通信管理局对本辖区内各企业自查自纠整改情况进行监督检查,并于2017年10月15日前将有关监督检查情况报工业和信息化部(信息通信管理局)。(三)督导抽查阶段(2017年10月1日至11月30日)。工业和信息化部将在各企业自查自纠和各省、自治区、直辖市通信管理局监督检查的基础上,结合本年度行风建设暨纠风工作监督检查等相关工作,对部分地区专项整治工作成效进行督导检查。三、专项整治工作要求 (一)各单位要高度重视本次专项整治工作,指定本单位相关领导牵头负责,切实加强组织领导,结合本地本企业实际,研究制定工作实施方案,明确任务分工和进度,细化整治措施,确保本次专项整治工作取得实效。(二)各企业要切实落实主体责任,按照本通知要求,做好本企业宽带接入服务行为自查自纠和清理整顿工作,及时纠正各类违规问题,规范自身宽带接入服务行为,维护用户合法权益,同时加强总结,及时报送工作进展情况。各基础电信企业省级公司和各互联网接入服务业务经营者、宽带接入网业务试点企业应于2017年9月1日前向当地通信管理局报送自查自纠整改情况报告。各基础电信企业集团公司应于2017年9月15日前向我部报送自查自纠整改情况报告。(三)各省、自治区、直辖市通信管理局要精心组织和布置好本辖区内的专项整治工作,严格监督检查,发现违规问题要督促企业及时整改。对整改不力或拒不整改的企业和责任人,可综合运用通报批评、公开曝光、年检和列入企业不良信用记录等行政措施,依法予以严肃处理。在专项整治工作中出现的新问题,请及时向部反映。特此通知。工业和信息化部 2017年5月31日因地制宜:为企业数据中心添加自动化_安防互联

    Python 和 Ruby 都是目前用来开发 websites、web-based apps 和 web services 的流行编程语言之一。这两种语言在许多方面有相似之处。它们都是高级的面向对象的编程语言,都是交互式脚本语言、都提供标准库且支持持久化。但是,Python 和 Ruby 的解决方法却千差万别,因为它们的发展历程导致它们的语法和原理都大不相同。那么要采用哪种语言来进行编程就需要好好考虑了,因为每种语言都是自己的优点和缺点。而且这些优缺点都会影响我们的决定。  基础知识  Python 最初是作为科学领域的原型设计语言的,因为它可以很容易转换成 C++ 语言。Python 发展很久之后才被第一次用于网站开发。而 Ruby 之所以流行就是因为网站开发,继承自 Ruby 的 Rails 框架被开发人员用来设计复杂的网站。  哪种编程语言更适合你的需要?下面对于每种语言都做一个概述来帮助你选择:  方法:最好的方法 VS 以人为本的语言  Python  Python 作为一种直接面向对象的编程语言。它主要的目的是对程序员来说所有的事情都是很明显的。在 Python 语言中做某件事情的时候,只有一种‘最好’的办法。这种原理导致 python 语言的代码规范很严格。  Python 的核心理念主要包括三条关键的分层原则:  显示优于隐式;  简单优于复杂;  复杂优于超复杂;  这种严格的原理导致 Python 语言是一种易读且易学——这也就是为什么一部分码农说 python 语言是伟大的语言。对于,入门级的编程语言 Python 有很大优势。它的语法简单,几乎不需要去记。因为它的代码结构很明朗,开发者很容易知道一切从哪里来,也很容易去调试。Python 代码的层次结构是很明显的一个特点。不同于其他编程语言,包括 Ruby,Python 语言使用空格进行流程控制。代码的缩进决定了它执行的意义。使用空格是 Python “显示”原理的一个很典型的例子,一个 Python 代码的形状决定了它的逻辑结构和执行顺序。  Ruby  不同于 python ,Ruby 是“以人为本”的语言,是按照开发者认为的方式来运行的,它的代码读起来更像是口语化的语言(像开发者)而不是像其他语言一样类似于一种机器语言。Ruby 遵循“最小惊动”原则,提供很多作相似事情的方法。这些相似的方法有多个名称,使得很多开发者感到困惑和沮丧。不同于 Python,Ruby 语言使用了“模块”,一级对象在程序中被当做一个单元。事实上,Ruby 是一种面向对象编程的语言。一切皆为对象——甚至全局变量事实上都是对象空间中的对象。类和模块本身就是对象,函数和运算符都是方法的对象。这种方式使得 Ruby 尤其强大,尤其是当结合其他主要力量:函数式编程和 lambdas 表达式的使用。  除了模块和函数式编程,Ruby 为编程者提供了许多特性包括分片、哈希、不哈希类型以及可变字符串类型。Ruby 的追从者认为它优雅的编码方式是它最好的特点。同时,Ruby 的“神奇”的功能和灵活性使得它很难追踪 bug。  稳定与创新  尽管特性和编程哲学是选择一个语言的首要驱动因素,但是社区开发者的力量仍然会扮演一个重要的角色。幸运地是,Python 和 Ruby 都为自己有强大的社区而自豪。  Python  Python 的社区已经包含一个巨大的 Linux 社区和学术社区,因此它能提供很多学术(数学和自然科学)上使用的案例。这种支持不仅给社区带来了稳定,还带来了多样性,这就导致了 Python 的增长不仅限于在 web 开发上。  Ruby  然而,Ruby 的社区从一开始主要就聚焦在 web 开发上。它在创新上往往比 Python 社区更快,但是这种创新也引起了更多的破坏。另外,它在多样性上,还没有达到 Python 的水平。  总结  对于 Web 开发,Ruby 有 Rails ,Python 有 Django 。 两者都是强大的框架,所以当谈到 Web 开发时,你使用任何一种语言都不会出错。你的决定最终将归结于你的经验水平和偏好。如果打算专注于构建 Web 应用程序,Ruby 是流行和灵活的,拥有一个建立在它之上的非常强大的社区,始终处于研发的最前沿。如果你对构建 Web 应用程序有兴趣,并希望学习更加通用的语言,请尝试 Python 。 你会得到一个多元化的社区,并从其所应用的各个行业中感悟到很多,并得到很多支持。用十张图解释机器学习的基本概念_安防互联

    存储仍然是企业云的主要应用,但其作为大量数据的低成本数据仓库的日子即将结束。展望未来,企业应该在云中采用扩大的数据阵列存储选项,其中大部分面向高度针对性的工作负载。  根据调研机构451 Research公司的报告,随着供应商将竞争环境从虚拟机转移到对象存储,云存储总体定价将继续下降。在过去一年中,对象存储定价下降了14%,而虚拟机成本下降了5%。这种趋势是由许多因素驱动的,其中包括云原生的存储解决方案的日益普及,以及对象存储本身正在迅速成为主流企业选项。同样,顶级云计算提供商也热衷于在计算和存储方面保持市场竞争优势,并且可能会在关键数据库服务的定价进行激烈的竞争。  云存储解决方案日趋多样化  根据备份厂商Zetta公司最近的研究报告,迁移到云端的数据仍然主要集中在存储相关应用程序(如灾难恢复和存档)上。在对385名IT专业人士的进行的调查显示,灾难恢复排在第一位,占受访者的36%,而文件共享,备份和一般存储则排在第二位,占受访者的30%左右。而降低成本仍然是采用云存储的最常见原因,其他诸如速度和管理简单性等因素也成为关键因素。  云存储也正在进入领先的企业系统和平台,为用户提供了一个结合低成本,高规模和广泛的数据可用性的综合解决方案。Oracle公司最近将自己的存储云连接到ZFS存储设备,为组织提供了融合内部部署和面向云数据的方式,而无需昂贵的网关或云访问许可证。以这种方式,用户可以每月每GB的方式支付入站和出站数据的费用,同时获得智能自动化,全闪存存储池和云规模数据保护等高级功能。  最近的技术发展也使企业更容易在多个第三方云中建立集成存储解决方案。开源存储管理商NextCloud公司最近增加了Sia公司提供的一个区块链解决方案,允许组织使用几乎任何提供商构建加密的分布式存储池。虽然区块链通常用作数字货币的在线分类帐,但在非财务环境中也具有广泛的应用,数据的真实性仍然是首要任务。与亚马逊S3等领先存储解决方案相比,Sia公司认为可以将云存储成本降低到原来的1/10。  显然,随着企业通过诸如物联网和大数据分析等方式转型到数字服务模式,云计算将被证明是宝贵的资产。即使仅仅在未来几年生成的数据,也许只有一小部分值得保存,但它的数据仍然大幅度增长,只能通过基于云计算的低成本解决方案来容纳。  但要注意的是,存储数据只是方案的一部分。企业还将需要越来越复杂的定位,转移和共享所有这些信息的技术和手段。  即使在云端,静态数据的价值与动态的数据之间存在很大的差异。混合云的容量扩展与功能添加_安防互联

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    今年以来5G持续受到资本市场关注,5G概念股涨幅更是高达30%。随着5G时代的到来,该如何理解5G带来的影响,又该如何利用5G技术使自己驶入快车道,成为金融业及资本市场关心的话题。为此,《证券日报》记者于近期采访了在金融科技领域的先行者——金融壹账通智能风控总经理、加马人工智能研究院首席科学家施奕明。“5G具有高速率、低延迟、低功耗、泛在性、高安全标准等特性,这将对金融机构的获客、风控、运营、智能科技应用等领域产生深刻影响,而金融行业与从业者在当下就要未雨绸缪。” 施奕明向记者表示。金融机构如何理解5G? 在施奕明看来,5G有六大显著特性,这些特性将深刻改变金融业态。一是速度快。“速度快不能简单理解成速度比原来提高了8倍-10倍,它很可能催生出很多的厂商以及流量入口的机会。原来不可能做到的事情,现在可以做到,比如一些金融、支付场景。”二是泛在网络。即用多个低功率的基站来取代一个高功率的基站,在这种情况下,此前网络不能覆盖、信号弱的地方也可以实现快速上网。“如果说现在4G信号覆盖60%的区域,已是各种金融服务相互搏杀的红海,那么剩余40%的区域将是5G的蓝海。”三是低功耗。现在很多4G设备,功率大、电耗多、成本高,很多场景难以大规模铺设监控设备,而5G是一个低功率低功耗传输的状态,电池续航时间会变得很长,原来一些不可能做的应用,在5G环境中变得可以实现,丰富多维的监控数据有利于金融行业风控。四是低延迟。5G是毫秒级的延时,极大提高了数据传输的即时性。在金融领域,全息投影的虚拟客服应用将会应运而生,以后的金融门店可以真正做到无人。五是安全性高。5G出来之后,信息安全的标准会升级,信息会得到更好的保护。在区块链、云技术上会有很大的提升。六是万物互联。如果说3G、4G完成了人与人的连接,那么5G将完成世间万物的互相连接。在5G时代,穿戴智能表、家用智能灯、出行智能车等,每一件物体都有传感器,通过5G实现数据交互。施奕明认为,4G其实是重新分配流量的一个过程,5G的到来亦如此。但是5G在技术上具有颠覆性,所以与4G、3G完全不一样,因此它洗牌的力度会比4G时代更大。深刻影响金融业四大领域 施奕明表示:“金融的核心其实就是四个字——风险定价,其中,识别风险和获客是最重要的事,而5G将在获客、风控、运营、智能科技应用这四个方面,给金融行业带来变革性影响。”从获客层面来看,随着终端设备种类的不断增加,获客的手段会不断增加。目前已有不少智能5G终端厂商正与金融科技公司合作,探索新场景下消费者使用习惯将会发生哪些改变。在他看来,消费者很大程度上会青睐新一代的通讯设备,比如虚拟形象的通信、全息投影通讯等,迭代后的通讯设备会是新的流量入口,金融获客的主流阵地也将转移。而5G与生物识别技术结合,下一代支付形式可能是人脸支付、微表情支付、脑电波支付、虹膜支付、声纹支付等各种新的形态。从风控层面来看,随着5G设备的大量增加,各行各业搜集数据信息的能力越来越强。以车险场景为例,目前金融科技在该场景下的最新应用是不需要保险查勘员去现场查勘,只需客户围着车子拍一圈照片或视频,就可以通过人工智能图像分析的方式识别出汽车损伤处、损伤程度、需要什么配件、配件哪里有、价格是多少,从而进行智能定损工作。而在5G时代到来之后,依照安全法规在车身安装感应设备,对车辆碰擦损伤信息进行自动的5G网络传输,可以进一步减少运营成本和欺诈风险。因为数据传输都是实时的,汽车只要碰一下,后台数据就会知道碰在哪里、怎么碰的、和谁碰的,这些信息会被即时收集。再以小微贷款为例,由于缺乏小微企业经营的有效数据,小微贷款一直是行业痛点,在与5G设备结合之后,小微企业的生产、销售、运输等经营情况都会通过5G网络进行实时的传送,会极大补充多维有效数据,提高小微贷款的风控水平。在运营层面,施奕明提到了多个应用维度。以全息投影为代表的虚拟客服的比重会越来越高,真正做到消费者身边的银行和保险公司,甚至还会更加个性化,比如在得到授权和法律允许的情况下,消费者可以享受自己偶像的全息投影来为自己服务。“5G时代,专门的银行门店将会慢慢消失,那线下流量哪里来?咖啡店、茶坊、商场、餐厅等等,这些日常生活的线下场景将会带有金融属性,金融服务将在一个消费者喜欢的环境中实现更加个性和便捷地提供。”施奕明表示,5G的安全加密和泛在性等特征,将使得任何地点都能进行金融服务。科技智能应用方面,5G会带来非结构化数据的暴增,这对人工智能将会是一个巨大的飞跃,在场景、数据种类和数据量变多的情况下,加上算法的创新,人工智能的发展与应用在5G环境中将有突飞猛进的增长。来源:证券日报基于云计算的应用程序可能是有利可图的产品_安防互联

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    最近看《机器学习系统设计》…前两章。学到了一些用Matplotlib进行数据可视化的方法。在这里整理一下。声明:由于本文的代码大部分是参考书中的例子,所以不提供完整代码,只提供示例片段,也就是只能看出某一部分用法,感兴趣的需要在自己的数据上学习测试。  最开始,当然还是要导入我们需要的包:  1. 画散点图  画散点图用plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到,用到了plt.plot(x,y)。  plt.xticks(loc,label)可以自定义x轴刻度的显示,第一个参数表示的是第二个参数label显示的位置loc。  plt.autoscale(tight=True)可以自动调整图像显示的最佳化比例 。  画出散点图如下:  2. 多项式拟合并画出拟合曲线  ## 多项式拟合  效果图:  3. 画多个子图  这里用到的是sklearn的iris_dataset(鸢尾花数据集)。  此数据集包含四列,分别是鸢尾花的四个特征:  sepal length (cm)——花萼长度  sepal width (cm)——花萼宽度  petal length (cm)——花瓣长度  petal width (cm)——花瓣宽度  这里首先对数据进行一定的处理,主要就是对特征名称进行两两排列组合,然后任两个特征一个一个做x轴另一个做y轴进行画图。  这里有一个排列组合参考代码,最后是取出了两两组合的情况。  排列组合的结果是feature_names_2包含了排列组合的所有情况,它的每一个元素包含了一个排列组合的所有情况,比如第一个元素包含了所有单个元素排列组合的情况,第二个元素包含了所有的两两组合的情况……所以这里取出了第二个元素,也就是所有的两两组合的情况  下面是在for循环里画多个子图的方法。对我来说,这里需要学习的有不少。比如  for i,k in enumerate(feature_names_2[1]):这一句老是记不住。  比如从列表中取出某元素所在的索引的方法:index1 = feature_names.index(k[0]),也即index = list.index(element)的形式。  比如for循环中画子图的方法:plt.subplot(2,3,1+i)  比如for循环的下面这用法:for t,marker,c in zip(range(3),”>ox”,”rgb”):  这里的可视化效果如下:  4. 画水平线和垂直线  比如在上面最后一幅图中,找到了一种方法可以把三种鸢尾花分出来,这是我们需要画出模型(一条直线)。这个时候怎么画呢?  下面需要注意的就是plt.vlines(x,y_min,y_max)和plt.hlines(y,x_min,x_max)的用法。  此时可视化效果如下:  5. 动态画图  plt.ion()打开交互模式。plt.show()不再阻塞程序运行。  注意plt.axis()的用法。  可视化效果:美CIA CherryBlossom项目暴露路由器安全问题_安防互联

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    孩子一放暑假,补习班的招生短信就发到了手机上;新房的钥匙还没到手,装修公司就打电话来推销“八折优惠”……大数据时代,互联网给人们生活带来便利的同时,网民个人信息却陷入“裸奔”的尴尬局面,如何保护网上信息安全成为社会高度关注的议题。 自6月1日起,《中华人民共和国网络安全法》(以下简称《网安法》)正式施行,作为中国首部全面规范网络空间安全管理问题的基础性法律,该法有望让网上个人信息不再“裸奔”。 信息泄漏频发: 牵出一条黑色产业链 “一般官网报价为50元一条的简历,我们出卖价格为2至2.5元一条。”日前,在北京市朝阳区法院,作为被告人的申某对自己倒卖网上个人信息的违法行为供认不讳。作为智联招聘的大客户部销售员,申某于2016年3月至10月间,将该网站15.5万余条个人简历倒卖给北京某科技公司。据悉,这些个人简历中包含大量个人隐私信息,如求职者的家庭住址、工作单位、薪资收入等。 互联网时代,这样的个人信息泄漏事件屡见不鲜。不论是网上购物、收发邮件还是注册APP账号,都有可能将自己的姓名、身份证号、电话、住址等隐私信息置于被泄漏的风险之中。据了解,这些信息泄露事件频发背后,隐藏着一条巨大的黑色产业链:利用技术手段或者职务便利,贩卖者可以获取海量用户信息,并将其拿到“黑市”上贩卖获利。据称,1万条用户数据能卖到几百至上千元不等的价格,不菲的收益让许多人铤而走险。 据《中国网民权益保护调查报告(2016)》显示,近一年来,有37%的网民因收到各类诈骗信息而蒙受经济损失,全国网民因权益被侵犯人均遭受133元经济损失。在个人信息安全中,72%的网民认为个人身份信息泄露情况最严重,包括网民的姓名、手机号、住址、身份证号码等信息。 《网安法》实施: 让网上个人信息不再“裸奔” “有一次接到陌生电话,说我中奖了,对方还能把我的姓名和住址准确地说出来,从那时起,我开始担心网络信息安全问题。”北京市民黄女士此前对个人信息保护并不关注,直到近几年收到的骚扰电话越来越多,才有意识地尽量不在网上随意填写个人信息。然而,当被问到如何运用法律手段捍卫个人信息安全时,黄女士表示还不了解。“随着国家对大数据、‘互联网+’、移动互联网发展的推进,中国网民在互联网应用方面已经走在世界前头。但在个人信息大量使用的情况下,信息泄露等弊端也越来越突出。”中国工程院院士、中科院计算所研究员倪光南说。 对此,《网安法》的正式实施可谓久旱逢甘霖。像黄女士这样饱受信息泄露困扰的民众,也更容易拿出法律武器,来捍卫自身权益。 《网安法》在多个方面对网上个人信息安全作出规定。如我们常常在注册账号、网上求职等活动中,遭到网站平台的信息“勒索”,被迫提供许多与该活动无关的个人信息。对此,《网安法》规定,网络运营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息,不得违反法律、行政法规的规定和双方的约定收集、使用个人信息。 同时,《网安法》也确认了个人对其网络信息的删除权和更正权。该法规定,个人发现网络运营者违反法律、行政法规的规定或者双方的约定收集、使用其个人信息的,有权要求网络运营者删除其个人信息;发现网络运营者收集、存储的其个人信息有错误的,有权要求网络运营者予以更正。网络运营者应当采取措施予以删除或者更正。为严打出售贩卖个人信息行为,《网安法》第六十四条更是明确规定:对没有保护好个人信息安全,非法出售的情况,责令改正、罚款,情节严重的暂停业务或关闭网站。 在《网安法》实施的同时,《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》也开始正式施行,其中规定,非法贩卖50条以上个人信息可入罪。 维护网络安全: 谁家的漏洞谁来补研究发现新网络安全漏洞 遭遇攻击或引发大停电_安防互联

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信息泄露正以无孔不入的态势入侵正常生活。用户授权某一应用使用手机麦克风,或在社交平台与好友互动,甚至无意间登陆一个网站,都存在信息被实时获取的可能性。“过度且愚蠢。”火绒安全联合创始人马刚有些愤恨,在他看来,数据也分有效和无效,大多数企业对数据的使用效率很低。“像是跑到用户家搜了一圈,拿走很多信息,但没发现任何有用的。伤害了用户,自己也没得到什么好处。”火绒是聚焦PC端软件安全的服务商,在他们的监测中,几乎所有桌面端的软件都存在侵权行为,“很疯狂,甚至一些软件50%的宽带用来上传用户信息,它们不仅能监测存储在电脑中的数据,还能记录用户上网的账号。”知道创宇这家公司得到的数据是,每天PC端的攻击在300亿次左右,而正常访问量在200亿次左右,远远低于黑客的攻击次数。其中,教育、医疗、金融、健身等领域信息泄露最为严重。移动端的数据问题显然更严重,无意中点击的功能或者下载的应用,就存在手机被ROOT的风险,“它可以绕过任何权限,无论用户是否同意,都可以记录用户所有操作,做任何想做的事情。”梆梆安全副总裁方宁告诉《中国企业家》记者。与火绒不同,梆梆安全是一家针对移动和物联网的安全服务商,目前为超过80万个移动APP提供安全服务。他们的观察是,除了金融类公司和大体量的互联网公司有自己的安全团队,70%的APP最初都是裸奔上线。移动互联网中至少有30%的流量流向黑产。以共享单车行业为例,公司初期通过补贴的方式获取用户,比如,骑一次单车补贴1元,黑产会模拟手机号和用户行为,并没有骑车最终还能骗取1元的补贴。如果一年的推广经费是10亿,其中3亿流到黑产。相比黑产的低级野蛮,移动互联网窃取用户信息则充满狡猾。Facebook最近深陷危机的原委是,一家名为英国剑桥分析的公司通过一款个性分析测试APP触及Facebook用户,在这款测试中,用户被要求“授权允许该应用获取自己和朋友的Facebook数据信息”,虽然只有27万名用户同意,但滚雪球效应之后,这款应用最终获取超过5000万Facebook用户的信息。 真正引起恐慌的是英国剑桥分析公司转手将5000万用户的信息售予第三方。Facebook认为上述公司获取用户信息经过了用户许可,但售予第三方未经用户允许,这是导致此次信息泄露最主要的原因,虽然此前,Facebook已经意识到漏洞的存在。“是否经过用户允许”是判断企业使用用户信息合法与否的重要标准。在安装一个新APP时,通常被要求访问通讯录、地理位置等信息,但访问的目的、时间和方式等,几乎没有企业会给出明确解释,而《网络安全法》对此有明确的规定。2018年春节,今日头条狂砸10亿元发起“发财中国年”的活动,用户可以通过集生肖卡、红包雨、拍小视频拜年等方式领取现金红包。本是一个撒钱赚用户的活动,但在提现协议中,包含大量对个人隐私“包括但不限于身份信息、个人信息、账户信息”的收集。更重要的是,签订这份协议就表明用户同意今日头条将所有个人信息提供给第三方,以及要求用户同意在注销账户之后,“公司仍可保存注销前的相关信息”。而就在此事发生前一个月,今日头条、蚂蚁金服、百度三家公司被工信部约谈,起因也是私自收集个人信息,工信部认为上述公司存在用户信息收集使用规则、使用目的告知不充分的情况。“过度采集用户信息在互联网公司很普遍。”中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋告诉记者,利用获取信息的特权,企业搭便车过度采集信息。面对“独角兽”和“巨无霸”,海淀警务支援大队的董立波能采取的应对之策非常有限,“它们不会明确超出法律界限,只是行走在灰色地带,而且关键数据都存在自己的服务器,调查取证比较困难。”2017年,董立波和团队破获了上百起案件,一年中大半年时间都在出差。由于保护隐私意识匮乏,用户很有可能无意识签下同意泄露个人信息的协议。1月初,支付宝发布年度账单,最下方的“我同意《芝麻服务协议》”一行字不仅字体小,而且默认打勾。协议声称,支付宝可以直接向第三方提供用户相关信息,并且可以进行分析、推送给合作机构,以及有权不支持用户撤销第三方的信息查询授权。后被用户发现,支付宝道歉并修改默认用户同意的选项。“无论如何,支付宝不应该默认用户允许,但是否违法也说不清楚,还是灰色地带。”马刚分析。诸如此类的擦边球在互联网行业非常普遍。董立波发现最新版的淘宝平台服务协议详细定义了“淘宝平台”和“阿里平台”的范围,“以前没有这么详细。”在他的案头,摆着大量和法律条文相关的书籍,各家协议通常充斥着文字游戏,董立波需要从里面找到漏洞。虽然法律已经明确规定未经被收集者同意,不能将合法拿到的用户信息向他人提供,但在淘宝协议中,仍然表示“会将用户信息与关联公司共享”,并且未标明使用目的、方式和范围。董立波解释在新的《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》(下称《解释》)中,数据不能继承,比如,母公司获取的数据,不能直接提供给子公司。数据黑洞 想方设法获取用户数据只是一方面,企业之间的数据争夺也浮上水面。撞库是指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息,尝试批量登陆其他网站,得到一系列可以登录的用户,在用户不同平台采用同样的登录账户和密码时,撞库成功率尤其高。最近发生的360与B站之争就涉及到撞库问题。快视频是奇虎360于去年11月推出的短视频产品。今年2月,大量B站用户用同样的用户名和密码可以直接登录快视频,而他们此前并未在快视频注册。快视频被诟病的另一问题是,大量内容与B站重合。截至2月22日,快视频查出来自B站的非正版账号近五千个,相关视频内容共计一万六千多条。虽然快视频否认撞库并拖库B站数据,但外界认为撞库是快速获取用户和信息的重要手段,一位业内安全人士分析,“这样做是造成虚假繁荣的假象,把影子搬来了,但没有人。”从注册账户的竞争到“账户+数据”的竞争,七牛云总裁吕桂华的感受非常明显。日活是比注册账户数更重要的考核维度,而支撑日活的是用户留在平台上的数据和关系,“企业现在都知道如何控制用户,留下用户和数据,以及过程中产生的关系,用户自然会回到平台。”过去三年,吕桂华感受到企业对数据愈发重视。作为企业级云服务商,大量公司将数据存储在七牛云的服务器上面,“过去企业会因为省钱,定期删掉服务器上的一些数据,但现在即便短期用不到,企业也会保留数据。”去年6月1日,顺丰、菜鸟短兵相接,争夺的焦点就是数据。菜鸟声称为保护消费者隐私、电话信息安全,对全网物流数据进行信息安全升级,但顺丰拒不配合。顺丰的理由是,菜鸟要求提供与其无关的客户隐私数据,此类信息隶属于用户,未经用户许可,无法提供。一天之后,两家之争迅速扩张为两个阵营,一方是以“四通一达”为代表的菜鸟系,一方是迅速驰援顺丰的京东、美团、网易等企业。双方最终调和细节不得而知,但事关身家性命,任何一方都不想退步。去年8月底,上海知识产权法院就百度涉嫌以不正当手段使用大众点评信息一案作出判决,百度败诉,赔偿大众点评323万元。吕桂华认为这是典型的因数据争夺而引起的企业摩擦。事情的起因是,用户在使用百度地图和百度知道搜索某一商户时,页面会显示用户对该商户的评价信息,其中大部分来自于大众点评。比如,涉及餐饮行业的1055个商户中,共有86286条评论信息来自大众点评,有784家商户使用的评论信息中超过75%来自大众点评网。最终法院以“百度大量使用大众点评网的信息,实质性替代了原告网站,具有不正当性”为由宣判。在这起摩擦中,百度显然动用了本应属于大众点评和用户的数据信息,并对双方都没有告知。桌下的数据导流交易在行业内也是公开的秘密。从2016年开始,支付宝作为征信机构,将芝麻分与不少网贷平台打通,为后者提供风控业务。此前一位网贷平台业务负责人在接受采访时曾表示,支付宝会向其提供用户风险评估结果,作为交换,用户在网贷平台完成借贷行为,“需要将20天以上的用户相关数据回复给蚂蚁金服”,以此,支付宝完善自己的征信黑名单。类似行为在《征信业管理条例》中已经有明确规定,作为网贷平台,“向征信机构提供个人不良信息的,应当事先告知信息主体本人。”去年下半年,在积累大量数据之后,支付宝开始收紧合作的口袋。在去年6月1日开始施行的《解释》中提到,“未经被收集者同意,将合法收集的公民信息向他人提供”属于非法出售、非法提供个人信息的行为。相比企业之间的数据争夺,赵国栋认为更严峻的问题是数据割据,BATJ都有自己的数据,但之间并不互通,企业在知道数据重要性之后,纷纷建起篱笆。而在此之后的数据交易中,由于体量不对等,很容易出现数据霸权。从某种角度来说,网联的出现就是为了平衡第三方支付平台与传统银行之间的关系。网联出现之前,第三方支付通过在多家银行开设的账户直连,绕开清算机构。“银行无法获取第三方支付平台之间交易的数据,长期以往,就会成为数据黑洞,拥有大量数据,又完全对外隔离。”赵国栋分析。赵国栋认为瓦解数据霸权的方式是对数据确权,也是就是所有权。目前业界达成的共识是用户的基本信息,比如个人信息、购物信息、地理位置等应属于用户,但在商业过程中产生的信息和数据应属于企业。以高德地图为例,个人的行踪信息的归属权在个人,但高德根据路况判断出的拥堵时长等数据归属于企业。数据挖掘 对于数据的挖掘虽然还是冰山一角,但能够看到,以BAT为代表的互联网巨头正逐步走向正循环。京东大数据平台与产品研发部高级技术专家赵国梁认为,数据应用关键在于是否有场景支持,“场景越丰富,数据能发挥的空间越大,反之,数据就是没用的垃圾。对于BAT体量的公司,业务场景多,根本不愁数据没法用。”迄今为止,京东已经在商品采购和销售、用户购买、仓储配送,以及物流售后等环节积累数据,总量达到400PB.新零售就是将线上数据进行线下使用的场景。7FRESH是京东旗下的生鲜超市,京东可以根据对用户的精准画像向其推送7FRESH的商品。这个过程并不是直接把用户之前的交易信息给它们,而是一个分析结果。无人超市也需要对不同场景下数据加以综合利用。阿里巴巴去年开设第一家无人超市“淘咖啡”,用户登录淘宝ID进入超市,购物过程中,摄像头会收集用户行为轨迹,以保证后续产品的陈设更好地满足用户需求,在结算过程中,摄像头会自动完成结算和更改库存记录,这背后就需要打通不同维度的数据。彼之蜜糖,吾之砒霜。一样的数据放在不同的场景,能发挥的作用完全不同。用户的购物信息留在手中并无价值,但企业可以将此作为多种判断的依据,一件商品在某个地区销量格外多,凭借这个信息可以提前在仓储多囤货,缩短物流时间。但其中又涉及到数据的流通问题。赵国梁认为真正阻挡数据在企业间流通的是技术,“不解决脱敏和匿名数据的问题之前,数据在企业之间的流通都会受到阻碍。”不同于黑产行业,企业对数据的争夺多是因为想更快占领数据赛道。去年,华为与微信就因用户数据发生争执,事情的脉络很清晰:华为希望能够读取用户微信中的数据,并且自动加载相关信息,比如聊到电影时,推荐与此相关的应用。但在抓取微信数据时,后者以保护用户信息为由拒绝,华为则表示已经获得用户许可。毫无疑问,微信的数据属于用户,无论二者之中谁在获取和使用数据时,都要获取用户授权。华为之所以想调用微信数据,是想据此尝试更多交互性体验。但对微信而言,用户的聊天数据是它的核心资产,不可能轻易拱手让出。在赵国栋看来,企业之间数据争夺只会越来越激烈,“小公司面对大公司可能没有讨价还价的余地,但大公司都在寻找新的增长点,数据被视为金矿,大家都想挖掘。”对于目前巨头可能产生的数据权力,赵国梁认为没有想象的大,“很难说对社会秩序、经济制度产生怎样的影响,但是可以帮助企业家更超前的判断行业趋势。”政府在数据分享中的作用也没有充分发挥。浪潮集团董事长孙丕恕连续几年在两会提出关于“政府开放数据共享”的议案,在他看来,相比于互联网企业,政府手中的数据体量更大、质量更高。在阿里巴巴、腾讯等互联网公司内部,都有一张巨大的ID映射表,按照不同维度标识用户,比如姓名、微信ID、淘宝ID、京东ID、摩拜单车ID等,不同场景用户的信息不同,但这张ID映射表就是将不同场景下的用户一一对应起来。随着信息密度的增加,用户的画像会逐渐清晰,也毫无秘密,最终成为一个个透明体。基于点对点分布式存储系统的区块链技术正在兴起_安防互联