重磅!"OASA 安全适配认证计划"发布 牢筑龙蜥安全基石

简介: 龙蜥安全联盟将持续推动龙蜥产品与三方安全应用适配互认证、互支持工作。

11 月 1 日,在 2023 云栖大会龙蜥操作系统专场上,龙蜥社区重磅发布了《OASA 安全适配认证计划》,龙蜥社区安全委员会主席、阿里云基础软件部资深技术总监龙勤,浪潮信息产品安全总监何伟,统信软件生态部副总经理尚超,安恒信息副总裁王瑞,绿盟杭州区技术总监郑嘉俊,360 安全产研二部技术经理朱霖,三未信安上海子公司副总舒立等 6 位嘉宾出席了发布仪式。通过《OASA 安全适配认证计划》,龙蜥社区与合作伙伴一起,为龙蜥产品提供一致的、真实的、准确的漏洞扫描报告,有效保障龙蜥产品漏洞扫描结果真实、唯一

(图/云栖大会龙蜥操作系统专场上,OASA 安全适配认证计划正式发布)

发布嘉宾从左到右依次是:舒立、王瑞、何伟、龙勤、尚超、朱霖、郑嘉俊


OASA 安全适配认证计划是由龙蜥社区联合平台厂商、安全厂商共同发起。通过该计划,龙蜥安全联盟将持续推动龙蜥产品与三方安全应用适配互认证、互支持工作。同时,安全合作伙伴可以通过龙蜥持续发布龙蜥产品漏洞报告与安全更新信息,以提升龙蜥产品漏洞扫描的精度与可信度,最大限度地减少漏洞误报及可能的误差,共同提升安全产品的应用准确性与易用性,一起服务好广大龙蜥用户。


自 2023 年 6 月,龙蜥社区联合 23 家单位共同发起龙蜥社区安全联盟(OASA,OpenAnolis Security Alliance)以来,多家企业产品已完成与龙蜥操作系统安全适配认证。其中安恒信息产品明御终端安全级防病毒系统与安恒网站卫士网页防篡改系产品,与 Anolis OS 完成了在 x86、AArch64 两个不同架构下的相互兼容性测试认证,意味着 Anolis OS 的网络安全防护能力能够与安恒信息卓越安全防范机制深度融合,为用户提供更可靠、更安全、更便利的龙蜥安全解决方案。

因此,加入 OASA 安全适配认证计划,更能让企业的安全解决方案脱颖而出,创造更多价值;让更多生态企业得到龙蜥安全技术与经验沉淀,高效地鉴别上游社区与龙蜥产品的漏洞差异。具体适配认证流程如下:



龙蜥社区安全委员会主席龙勤在发布仪式上表示:“安全生态合作是龙蜥社区安全建设和发展的重要路径,生态合作的关键方式之一就是兼容适配、互相认证。安全适配认证计划,是龙蜥安全联盟成立以来重点推进的项目之一,一方面推动优秀的信息安全产品与龙蜥操作系统的兼容适配与深度融合,另一方面促进生态企业结合社区安全技术沉淀,共同提升产品的安全性和易用性,持续提升用户对龙蜥社区的信任。”


龙蜥诚邀业界同好成为龙蜥安全联盟成员,加入龙蜥安全生态圈,获得联盟福利,更好的服务共同的用户。

 

—— 完 ——

加入龙蜥社群

加入微信群:添加社区助理-龙蜥社区小龙(微信:openanolis_assis),备注【龙蜥】与你同在;加入钉钉群:扫描下方钉钉群二维码。

关于龙蜥

龙蜥社区是立足云计算打造面向国际的 Linux  服务器操作系统开源根社区及创新平台。龙蜥操作系统(Anolis OS)是龙蜥社区推出的 Linux 发行版,拥有三大核心能力:提效降本、更加稳定、更加安全。

目前,Anolis OS 23 已发布,全面支持智能计算,兼容主流 AI 框架,支持一键安装 nvidia GPU 驱动、CUDA 库等,完善适配 Intel、兆芯、鲲鹏、龙芯等芯片,并提供全栈国密支持。

加入我们,一起打造面向云时代的操作系统!

相关文章
|
供应链 安全 Linux
简单、透明、安全、高度集成!龙蜥可信 SBOM 能力探索与实践
从攻击面管理的角度解决软件供应链SBOM复杂体系的安全可信问题。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
大模型应用:电商智能推荐:基于本地大模型的冷启动智能推荐系统实例.61
本文介绍基于Qwen1.5-1.8B-Chat轻量大模型的电商智能推荐系统,解决冷启动、模糊意图理解与可解释性差等痛点;通过语义特征增强、个性化意图解析及自然语言推荐理由生成,提升准确性与用户体验,代码开源、易于中小团队落地。
170 13
|
4月前
|
消息中间件 Java 程序员
SpringCloud(2026)
本课程基于传智教育·黑马程序员教学资源,系统讲解Spring Cloud微服务架构实战,涵盖服务注册、远程调用、网关、配置中心等核心应用,并深入RabbitMQ消息队列、ElasticSearch搜索技术及高频面试题解析,结合AI辅助开发与实操训练,助力高效掌握企业级微服务开发与面试要点。
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
适合电商的智能客服系统推荐(2025年12月更新)
瓴羊Quick Service是阿里云旗下智能客服产品,深度整合电商交易链路,支持全渠道协同与大模型应用,具备高并发稳定性,助力中大型电商实现服务智能化与业务增长。
|
5月前
|
数据采集 存储 监控
爬虫数据增量更新:时间戳对比策略实战指南
在数据驱动时代,增量爬虫是高效采集的关键。本文详解以时间戳为核心的增量更新策略,涵盖GitHub、电商等实战场景,提供Python代码示例与避坑指南,助你精准抓取新增数据,提升效率并规避反爬风险。
408 2
|
12月前
|
XML JSON API
亚马逊商品详情 API 接口开发指南
亚马逊商品详情API为开发者、分析师及电商从业者提供了获取商品数据的便捷途径。通过HTTP/HTTPS协议,支持GET/POST请求,可指定市场代码(如US、UK)和其他参数(如数据格式、附加信息)。返回信息涵盖商品基本信息(标题、品牌等)、价格(售价、货币单位)、库存状态、评论与评分(平均分、总评论数)以及销售排名等,助力市场分析、竞品研究和业务优化。
326 22
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
使用卷积神经网络构建一个图像分类模型
使用卷积神经网络构建一个图像分类模型
394 0
|
监控 API 持续交付
后端开发中的微服务架构:从入门到精通
【10月更文挑战第26天】 在当今的软件开发领域,微服务架构已经成为了众多企业和开发者的首选。本文将深入探讨微服务架构的核心概念、优势以及实施过程中可能遇到的挑战。我们将从基础开始,逐步深入了解如何构建、部署和管理微服务。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和实用的建议。
315 0
|
数据安全/隐私保护 Python
轻松实用!纯Python快速开发在线交互调查问卷
轻松实用!纯Python快速开发在线交互调查问卷
294 2
阿里云国际版提交工单后需要多久才能解决问题
阿里云国际版提交工单后需要多久才能解决问题

热门文章

最新文章