01 背景与挑战 02 Sentry实时风控系统 03 Q&A 数美 金融大数据解决方案提供商 核心业务 为金融行业提供大数据产品及服务开发，并提供基于大数据场景的解决方案。主营产 品（业务）分为风险控制类、 用户画像类、 精准营销类、 数据分析与挖掘类、 数据仓库类、 大数据 决策支撑类
云计算、大数据是信息经济的基础，也是其他五大中心的支撑，是杭州实施“互联网+”战略的突破口。杭州有产业基础、企业优势发展氛围，只要实现资源有效集聚、龙头企业示范引领、核心技术创新突破，打造全国云计算大数据产业中心水到渠成。
安全环境及定位分析 大数据及模型应用 WEB攻击溯源分析与处理 WITS Demo及分析响应 随着信息安全的发展，国内的各类安全产品一直升级创新，但始终尚无对黑客攻击溯源的高效系统。本次主要讲解基于大数据模型的攻击溯源。 WITS WEB入侵追踪系统的定位（应急） 大数据分析与威胁建模实现的WITS 案例讲解及DEMO演示
数据分析很大,我们做的事很小 为什么选择做日志分析 核心作用 基础设施需求能达到的能力 我们计划做一个什么样的系统 满足用户场景 快速验证技术可行性 云分析架构层 动静分离,做合适的系统 CASE1-服务器安全分析（自动化APP） CASE1-服务器安全入侵 CASE-2邮件安全（钻取） CASE-2邮件安全 两个有价值的参考 Sumologic Splunk Q&A
随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在高速增长，信息处理技术的发展使数据价值能够被更好地挖掘和利用。
智能数据采集终端：拥有强大边缘计算能力，既可以连接设备进行实时监控，又可以连接ERP/MES系统，还能够将信息上传至云平台，助力企业轻松实现数据上云，随时随地掌握生产信息，进行设备远程运维与预维护等； 物联网网关：支持WIFI无线和4G通信功能，既能将各种主流工控协议转换为MQTT，又能采集现场设备、PLC等设备信息并上传至PC端和云端，为实时数据采集、上云、云平台数据调用等提供强大的开放式、定制化的平台； 智能电子看板：通过智能电子看板可显示现场数据分析结果，直观反映生产现场情况，实现了从生产端到管理层的生产信息数字化、透明化全流通，有助于管理者及时了解生产进度，合理进行生产调度；
？ 基于预警监控的防御思路探讨 ？ 内网安全需求探讨 ？ 大数据分析下的内网安全检测 互联网的安全攻击？ ？ 对终端安全的防范？ ？ 对病毒的防范？ ？ 对服务器的保护？ ？ 网络隔离的需求？ ？ 身份认证需求？ ？ 安全审计需求？
大数据概念时下正热，成为时尚的技术标签。安全面临的挑战有多少可以归结为大数据问题呢？大数据安全在产品实践方面主要的挑战是什么？我们尝试讨论大数据安全概念落地之后的现实状态。议题特色：分享国内领先企业在大数据安全领域的产品实践经验 ？ 定位 ？ 技术路线 ？ 技术要求 ？ 数据要求 ？ 处理流程 ？ 关键技术 ？ 产品部署 ？ 未来挑战
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
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