随着物联网技术在智慧城市中的发展和应用，人更加清楚地认识到：作为物联网核心技术——传感器在其中充当着无法比拟的主导技术。城市智慧功能越强大，对于传感器的需求就越大，技术要求就越高。通过遍布整个城市的传感器设备来做为多样化数据的采集工作，来实现城市数据采集的全面性、系统性、智能性。由此可以看出，传感器技术的应用自然就成为实现城市智慧的关键中的关键。同时，智慧城市也为传感器产业和技术发展提供了更加广阔的想象空间。
在众多Web2.0攻击里，Flash Web攻击算是独树一帜了。本议题会完全剖析这类攻击的关键技术点；分享这类漏洞的众多利用思路，包括用户隐私获取、篡改、持久性权限劫持、蠕虫攻击等；还会分享这类漏洞的挖掘思路，包括相关工具打造。 Flash Web 攻击是 Web2.0 Hacking 的一个重要分支，不过纵观全球，研究这个领域的人相对来说是很少的，这个领域有几个特殊性： 需要较强的背景知识，虽然 Flash 的脚本语言（Action）与 Java 类似 权限模型比起 DOM 的权限来说复杂得多 Flash 的开发安全更加不受重视 HTML5 不出两年就会淘汰掉 Flash，导致这个领域已经是日落帝国
很多次被朋友邀请写篇关于在Win32下Exploit的文章。一来是因为此 类文章中关于*nix 平台比较多,而Win32相对较少；二来是因为在Win32中写exploit有些地方可能困难一点。 以下我将用一个具体的简单例子,详 细分析漏洞的发现挖掘、调试以及exploit编写利用,这里选择＇War-FTPdvl.65＇ 的一个stack缓冲区溢出漏洞
标题 软件漏洞分析与专业学习引导 作者 魏强@解放军信息工程大学四院 标签 xdef 漏洞 漏洞检测 漏洞挖掘 漏洞分析 简介 虚拟世界的真实威胁 漏洞的相关概念 如何检测和防御漏洞 如何学习漏洞分析 援引 http://xdef.org.cn/2014/speakers.html 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
标题 Android应用漏洞之攻与防 作者 何淇丹（Flanker）@碁震（上海）云计算科技有限公司 标签 xdef 移动安全 漏洞挖掘 检测 简介 ？ Android应用漏洞定义及分类 ？ 现行工业界常见检测方法及缺陷 ？ 更先进的检测方法概述 援引 http://xdef.org.cn/2014/speakers.html 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶
标题 智能手机安全漏洞研究 作者 张玉清 标签 xdef 移动安全 漏洞挖掘 简介 内容提要 ？一 引言 ？二 手机漏洞研究发展现状 ？三 手机安全方向论文发表现状 ？四 未来趋势展望 援引 http://xdef.org.cn/2012/index.html 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
安卓系统凭借其灵活和开放的特性获得了市场的青睐，但开放性也意味着APP开发者需要为安全负更大的责任。一方面在安卓APP这个快速发展的领域有大量新手开发者的加入，另一方面即使经验丰富的开发者也难免犯错误，安卓应用的漏洞层出不穷，值得我们深入研究。由于安卓APP的功能越来越多，代码逻辑越来越复杂，漏洞常常隐藏在深处，只有触发到一系列特定条件后才会被触发。因此通过常规的测试流程来找出这些藏在深处的漏洞越来越难，对此，我们的一个思路是，通过静态程序分析来挖掘安卓应用中存在的漏洞，并构造出能够触发这些漏洞的条件。希望通过这些分享帮助开发者制作出更安全的应用，帮助安全研究者开拓漏洞研究的思路。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
宜部署AIDC基础设施的智能运营管理系统，宜具备数据采集能力，通过网管系统、动力环境监控系统与群控系统对IT设备、制冷系统设备(CDU、板式换热器、冷却塔等)进行数据采集:
知识实体扩展与泛化效果显著:实体数量从500个扩展到动态无限;识别准确率从75%提升至95%，提升20个百分点;维护成本降低80%。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
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