Azure Enterprise-Scale 项目中的TLS安全策略增强:Event Hub支持
在云安全领域,传输层安全性协议(TLS)的配置是保护数据传输安全的关键环节。Azure Enterprise-Scale项目作为微软提供的云采用框架,其内置的安全策略一直保持着持续优化。近期,该项目针对Event Hub服务的TLS版本要求进行了重要更新。
Event Hub作为Azure平台上的大规模消息处理服务,承载着企业关键业务数据的传输。在之前的版本中,Enterprise-Scale的TLS强制实施策略(Enforce-TLS-SSL)并未包含对Event Hub命名空间最小TLS版本的控制。这一遗漏可能导致某些使用较旧TLS版本的Event Hub实例存在潜在安全风险。
技术团队识别到这一问题后,迅速采取了行动。Azure平台实际上已经提供了现成的策略定义"Event Hub命名空间应具有指定的最小TLS版本",该策略允许管理员强制要求Event Hub服务使用特定版本以上的TLS协议。在最新更新中,这一策略被正式纳入Enterprise-Scale的TLS强制实施策略集。
这一改进具有多重意义:首先,它完善了企业级云环境中的端到端TLS安全控制,消除了Event Hub这一重要服务的安全盲点;其次,通过集中化管理,企业可以更高效地实施统一的安全标准;最后,这也体现了Azure安全团队对云服务安全基线持续优化的承诺。
对于使用Enterprise-Scale框架的企业客户,建议在下次策略更新时同步这一变更,以确保Event Hub服务与其他Azure资源保持相同的TLS安全标准。在实施过程中,需要注意评估业务系统对TLS版本的兼容性要求,避免因版本升级导致的服务中断。
这一更新再次证明,云安全是一个动态发展的过程,需要平台方和使用方共同努力,通过持续改进来应对不断变化的安全威胁。Azure Enterprise-Scale项目通过这种细粒度的安全策略增强,为企业用户构建更健壮的云安全防线提供了有力支持。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00