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【虹科乾貨】AI 上線前先補洞:用「即時監控+權限治理」把資料外洩風險壓下來​

伴随生成式 AI、AI 代理在企业大规模落地,提示注入、过度代理、员工无意泄密等行为持续放大数据外泄与合规风险,企业亟需前置化安全防护方案。本文依托 Lepide 数据安全平台,围绕「部署前治理 + 运行中监控」搭建完整防护体系,通过实时敏感数据监测、细粒度权限管控、全链路审计与自动化应急处置能力,可联动 SIEM、SOAR 系统形成风险闭环。平台自动收敛过度权限,异常行为触发账号冻结、系统隔离等快速响应手段,解决 AI 权限泛滥、机密泄露难题,兼顾 GDPR 等法规合规需求,为企业 AI 落地筑牢数据安全防线。

【虹科動態】為何規則密集型業務更適合低程式碼:把決策邏輯從「寫死」變「可配置」

眾多規則密集型企業於數位轉型時,常面臨業務規則與底層程式綁死、調校流程繁瑣、跨系統邏輯難統一等痛點。低程式碼可將判斷邏輯轉為可視化配置,縮短規則迭代週期,釐清業務與IT分工。Decisions平台整合低程式碼環境與規則引擎,獨立搭建共用決策層,支援拖拉式規則管理、跨系統串接調用,兼顧營運彈性與IT治理監管需求。

【虹科方案】從被動防禦到主動預防:用 KnowBe4 輕鬆應對年度風險評估與安全審核

香港《保護關鍵基礎設施(電腦系統)條例》規定企業須每年執行資安風險評估、每兩年完成獨立審核,多數企業僅側重技術漏洞,卻忽略佔八成網安事故的人為風險。KnowBe4 透過模擬釣魚測試量化員工風險,建立動態風險評分機制,完整留存測試、培訓改善數據,一鍵匯出監管級報告,協助企業落實持續風險管理,輕鬆應對年度評估與安全審核

【虹科方案】可觀測性預算逼爆:Redis + Grafana 如何在 2 年內幫香港銀行省下 140 萬美金?

香港銀行受 Dynatrace 高昂授權成本困擾,依據香港金融管理局 TM‑E‑1 監管準則,採用 Redis+Grafana 搭建開源可觀測架構。以核心系統專屬 APM、其餘服務指標監控的分級策略,維持七成監控效能,兩年節省 140 萬美金監控開支,報表資料亦可滿足監檢需求。

【虹科方案】阿里千問用戶破億後的流量焦慮:Redis Stream 如何在毫秒級馴服千萬級信息流?

AIGC 催生海量資訊雜訊,傳統訊息佇列難以支撐千萬級資訊流高並發。本文講解如何透過 Redis Stream,結合布隆過濾器、消費者群組、向量檢索功能,實現毫秒級內容去重、優先級分發與即時推薦,解決 Feed 流延遲、內容同質化等問題。

【虹科專家觀點】為什麼「關聯式數據庫 + 圖數據庫」混用,會把系統推向高複雜度的臨界點?

企業盲目混用「關聯式數據庫 + 圖數據庫」常因數據一致性、ACID 交易邊界碎裂及應用層跨系統拼接,導致系統架構複雜度飆升。虹科(HongKe)帶你深入探討 Polyglot Persistence 的維運代價,並解密 ArangoDB 等多模型數據庫(Multi-model DB)如何以「統一架構」降低企業 IT 隱性成本。

【虹科方案】 決策自動化 vs 流程自動化:突破 B2B 數碼轉型瓶頸

流程跑得快不代表決策快!虹科 HongKe 為您解析如何透過 Decisions 平台將「決策邏輯」系統化。從折扣簽核到風險控管,決策自動化能大幅提升一致性與合規性,助力香港及東南亞企業實現高品質成長。立即了解自動化升級方案!

【虹科方案】流程≠決策:企業數位轉型架構中最常被忽視的技術分界

流程管理是企業數位轉型的基礎,但流程系統的技術定位決定了其無法承擔複雜的決策功能。將決策邏輯嵌入流程,不僅會導致系統臃腫、維護困難,更會限制企業數位架構的延展性。Decisions透過標準化的技術架構、靈活的規則管理能力與無縫的整合能力,為企業提供了流程與決策解耦的實踐方案,協助企業打造簡潔、高效、可擴展的數位架構。

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