习近平总书记连续四年对推动工业互联网发展做出重要指示，强调要持续提升工业互联网创新能力，推动工业化与信息化在更广范围、更深程度、更高水平_上实现融合发展。
（1）数字经济的跨国发展竞争日趋激烈:从基础设施到生态应用等 （ 2 ）围绕数据资源的国际争夺大幅延伸:从投资审查、出口管制到市场竞争等 （3）针对数据安全的治理力度持续走强:从欧盟GDPR、非个人数据自由流动条例，到美国云法案、受控非密信息（ CUI）制度， 再到日、韩、印、新、南非等地区的新一代数据立法等，数据安全的规则博弈不断升级。
漏洞挖掘 渗透测试 简介 目 录 一、作为外行对信息安全的理解和看法 二、为什么会喜欢挖漏洞 三、对此事定位、布局 四、了解游戏规则 五、了解自己想做的和能做的 六、情报收集,从远处看细节 七 、选择容易忽视的问题,避开高手 八、了解（开发、实施、安全）人员的细微关系和情绪 九、一个有意思的漏洞 十、一个有意义的漏洞
京安小妹的日常 围绕四类问题、两个解决方向 关于报告 报告的要素 优质报告加“鸡腿” 关于测试边界 渗透测试的边界？ 让审核头疼的过度测试 SRC行业安全规范 争议的处理 外界眼中的审核流程 完整的审核流程 7*24的应急响应 提升审核自身效率 安全工程师与业务的Gap 通过技术对沟通赋能 从SRC推动企业安全建设
大规模复杂系统下的威胁 ？ 如何构建威胁情报能力 ？ 如何评价威胁情报能力建设的好坏 ？ 威胁情报生命周期与威胁情报体系建设 ？ 威胁情报的闭环与运营 Intro ？ Id: e1knot ？ 美团点评集团（3690.HK）信息安全中心基础设施安全团队 ？ 负责集团内威胁情报与态势感知的能力建设 ？ 多年安全数据与威胁情报分析和运营经验 ？ ISC2017、DEFCON China等会议的Speaker 大规模复杂系统下的威胁 ？ 业务数据多：核心系统日均PV超过数十亿级 ？ 业务规模大：数百个复杂业务应用系统，代码总数超过亿行 ？ 资产列表长：数百万级别的IDC资产、软件资产和终端资产 ？ 资产类型杂：数十万种不同种类和版本的中间件和开源组件 ？ 告警数量多：N多种设备可以产生告警，日均产生数以万计的告警 ？ 企业威胁现状：每年安全上砸了那么多钱可还是因为安全问题损失惨重 大规模复杂系统下的威胁 组件漏洞 僵木蠕 配置合规 X-Day 漏洞 业务系统 缺陷 逻辑漏洞 密钥证书 泄露 越权漏洞 POI/UGC 爬取 刷好/差 评 刷单/外 挂 App 篡改 基础设施 业务系统 业务数据 如何构建威胁情报的能力 ？ 只买买买真的能解决 问题么？ ？ 如何评价威胁情报对 信息安全产生了作用？ ？ 威胁情报团队的绩效 怎么给？ 威胁情报数据的运营之殇 威胁情报很重要 虚假情报一大票 应急全靠朋友圈 口口相传得情报 情报数据千万兆 能运营的就几条 消息滞后很痛苦 业务损失不知道 假情报泛滥 消息不对称 无效情报多 消息滞后影响 威胁情报能力的灵魂N问 ？ 买买买了很多威胁情报数据和服务 —— 这些服务和数据是否用起来？ ？ 威胁情报数据和服务已经和资产对接 —— 威胁情报的质量如何？ ？ 威胁情报有效情报数量占比高于30% —— 是否能产生有效的情报通知？ ？ 威胁情报平台可以推送有效的情报 —— 是否有人跟进这些情报？ ？ 有对应的安全运营同学处理了威胁情报 —— 是否跟进闭环？ ？ 所有的情报已经闭环处理完毕
通用窃密手段 | General Illegal Measures 盗窃电脑 拍摄屏幕 越权非法 访问数据 Source Code 源代码 Key Data 关键数据 非法取证 磁盘拷贝 内网渗透 木马+漏洞 外网钓鱼 网马+APT DirectAccess 无线入侵 破解+
顺丰安全进阶 需要解决的问题 时效性问题-实时 时效性问题-准实时 架构设计 安全雷达 SRC IDS/IPS NGFW HIDS
污水厂设计的有关计算公式
没有账户，需要注册
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
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”。
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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
