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麒麟框架:现代化的逆向分析体验

- 在沙箱环境内模拟执??进制?件。 - 在模拟的基础上提供统?的分析API。 - 插桩分析、快照、系统调?和API劫持等。 - 跨系统:Windows, MacOS, Linux, BSD, UEFI, MBR - 跨架构:x86, x86_64, arm, arm64, mips, 8086 - 跨?进制:PE, MachO, ELF, UEFI(PE), COM - GDB 调试?持以及我们??的调试器 Qdb。 - IDA 插件赋予 IDA 动态插桩分析能?。

  • 2021-05-07
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世界知名工控厂商 密码保护机制突破之旅

可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller 简称:PLC):采用可编程存储器,通过数字运算操作对工业生产装备进行控制的电子设备。PLC主要执行各类运算、顺序控制、定时执行等指令,并通过数字量、模拟量输入和输出,控制各种类型的机械或生产过程。是工业控制系统的主要基础核心单元,一旦PLC遭受攻击或威胁,其连接控制的物理世界必定面临严重后果。

  • 2021-05-07
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电信和互联网行业数据安全治理白皮书

电信和互联网行业是全球数字化进程的先驱,随着行业数据内外部应用的同步拓展和推进,新技术新网络形态的创新融合应 用,数据安全面临诸多新挑战,行业数据资源价值释放严重受阻,治理思路、治理模式、治理手段亟需创新。

  • 2021-05-07
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量子时代区块链技术白皮书 v2.4

作为量子科技的重要领域,量子计算利用量子态叠加特性,通过量子态的受控演化实现数据的存储计算,具有巨大的信息携带和超强的并行处理能力,对信息科学等诸多领域产生颠覆性的影响。近年来,量子计算机的发展呈现加速趋势,研发更高性能量子计算机的周期显著缩短,不断有科技巨头声称实现特定领域的技术突破。

  • 2021-05-07
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唐钢铁厂3号高炉延长风口使用寿命的研究

分析风口小套烧损的类型及损坏机理,总结出唐钢炼铁厂北区 3号高炉小套破损频繁的原因,采取加强原燃料的筛分、 适当提高炉温、 发展中心气流与控制边缘气流等措施后,风口小套烧损数量明显减少。

  • 2021-05-07
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绿盟数据安全白皮书2.0

随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新技术的发展,网络边界被不断打破,数字双生、敏捷创新、安全合规驱动快速转型,社会和企业都在面临数字化的转型带来的数据安全风险。 近年来数据泄露的安全事件频发,国家和机构对数据安全的重视程度不断提高,数据安全已经与关键信息基础设施一并成为影响国家稳定、民生安全及社会安全的关键因素。

  • 2021-05-07
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新型转炉出钢口修补料在济源钢铁炼钢厂的应用

转炉顶底复吹技术和溅渣护炉技术的应用,使转炉冶炼品种扩大,质量和生产效率大幅提升,而作为转炉炼钢过程的最后一道工序———出钢,成为影响冶炼质量、产量和品种的重要因素。出钢口的使用寿命、更换时效及修补寿命则直接影响着炼钢生产效率和转炉冶炼周期。转炉出钢口修补料的烧结时间和使用寿命直接影响着炼钢生产

  • 2021-05-07
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AI芯片的产品设计与安全设计

? 以AI芯片构建的边缘计算方案,未来有机会通过区块链智能合约,构建安全认证和访问体系; ? 5G+AI时代来临,千亿级的物联网设备,安全问题会更加突出。我们愿与滴滴和各界朋友合作,打造一个具有算力之美的、安全的智能世界;

  • 2021-05-07
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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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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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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