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防范电信网络诈骗科普分论坛.数字时代下的电信网络诈骗及防范

要坚持以人民为中心,统筹发展和安全,强化系统 观念、法治思维,注重源头治理、综合治理,坚持齐抓共 管、群防群治,全面落实打防管控各项措施和金融、通信、 互联网等行业监管主体责任,加强法律制度建设,加强社 会宣传教育防范,推进国际执法合作,坚决遏制此类犯罪 多发高发态势,为建设更高水平的平安中国、法治中国作 出新的更大的贡献 常见的网络诈骗大全 一切网络诈骗发生的条件,都是信息对称逆转 冒充领导诈骗

  • 2021-06-23
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马军.攻防常态化下的企业安全运营体系实践分享

我们的关注点 信息安全面临的威胁与挑战 安全运营体系建设 攻防常态化提出的要求 攻防常态化下的攻击趋势 攻防常态化安全运营提升的方向 攻防常态化对安全运营的思考 斗象科技攻防常态化安全运营实践 全流量智能分析特点 事件处理流程特点 升级常态化的安全攻防运营体系 实践案例分享

  • 2021-06-23
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主论坛.安全.赋能数据开放.激活数据价值

数字化改革时代的背景 “十四五”规划中,明确要求全面加强网络安全保障体系 和能力建设,切实维护新型领域安全,网络安全、数据安 全保障体系和能力是对国家安全的有力维护。 ?中央明确数据作为第五生产要素 ?打通数据孤岛,进入政府数字化转型时代 ?数字化成为主导国际竞争的关键力量 ?数字经济引领技术变革和产业升级 ?数据安全将上升至法律层面 网络安全态势感知(监管) 新监管态势感知:智能化、实战化 AiLPHA政企智能安全大脑:纵深防御、协同联动 核心价值 ? 整合现有安全资源,构建纵深防御体系 ? 大数据高可用架构,稳定高效灵活扩展 ? 场景化AI安全分析,威胁狩猎精准告警 ? 智能编排决策响应,聚焦实战运营增效 ? 级联管理策略协同,助力集团安管闭环 ? 联动监管风险预警,构建城市安全生态 NGFW WAF APT EDR 处置联动 企业安全大脑 威胁情报 ● 智能分析 ● 攻击研判 ● 处置联动 ● 态势感知 日志审计 数据库审计 蜜罐 NTA 行业专网 行业(集团)安全中心 事件上报 策略协同 风险通告 信息协同 监管单位态势感知中心 事件上报

  • 2021-06-23
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做好新型信息技术发展应用的信息安全等级保护工作

物联网将传感、通信和信息处理整合成网路系统。把物品与互联网连接起来,实现智能化识别、定位、跟踪监控和管理,这必然会成为影响社会稳定、国家安全的重要因素之一 物联网运用大量感知节点(智能设备和传感器),将成为窃取情报、盗窃隐私的攻击对象,而且庞大节点以集群方式连接将对网络通信的依赖更加敏感,对分布式的物联网核心网络的管理平台安全性、可信性要求更高 另外,对数据传输的安全性和身份认证的可信性提出了更高的要求

  • 2021-06-23
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电力控制系统信息安全建设浅析v3.天融信唐宁

最后一次工业革命 横向隔离、纵向加密 典型电力控制系统攻击过程 当前防护体系不足之处 行为基线 黑与白间的抉择 生产控制大区纵深防御的实践 如何构建纵深安全能力 面向电力领域行为基线安全防护体系的意义

  • 2021-06-23
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区块链在金融场景里的安全分享.布比王璟

合约代码本身的安全, 成为目前智能合约安全 问题频发常见安全问题 合约代码漏洞带来的安 全损失巨大。 目前主流的智能合约 虚拟化技术基本都是 近几年开发的,几乎 没经历大面积商用的 考验。 合约最终是在一段独立 的硬件环境中执行, 因此硬件环境的安全 未来也是智能合约安全 需要加固的重要环节

  • 2021-06-23
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安天产品体系介绍

能力布局和持续对抗意图的演进 以对抗为前提架构技术体系并支撑产品规划 以全能力布局和核心技术体系支撑实战化产品体系 2018年实战化产品图谱发

  • 2021-06-23
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综合智慧能源多维绩效评价指标研究综述

综合智慧能源作为能源互联网产业发展的重要业态,已成为促进可再生能源利用、提高能源系统能效与降低用能成本的重要抓手。但当前综合智慧能源概念边界模糊,且具有多元主体博弈、异质能流耦合集成、技术路线复杂多样的特征。因此,科学、系统、可操作的绩效评价是保障综合智慧能源规划设计、优化决策与项目经济效益的必要理论指导。在综述综合智慧能源相关评价体系的基础上,从能源利用、环境友好、经济社会以及综合智慧4个维度,以园区或区域综合智慧能源为对象,归纳评述了当前综合智慧能源绩效评价的多维度指标。一是明确了41个定量及定性绩效评价指标的定义、计算方式以及指标的正逆性,并对指标进行了图形化分类与归纳;二是研判了可再生能源替代率、利用率、渗透率等相似指标的区别及其应用场景,指明了包括能值可持续指数、需求侧互动等综合智慧能源未来应侧重的评价指标。同时,系统阐述了综合智慧能源绩效评价体系的非劣解、归一化和赋权重等架构方式以及绩效评价的步骤,并从学术研究、产业应用以及标准化方面对综合智慧能源绩效指标进行了展望。

  • 2021-06-23
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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。

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能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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