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大数据安全和隐私保护标准化进展

大数据安全标准化工作情况 ? 2016年4月 , 全国信息安全标准化技术委员会(TC260)成立大数据安全特别工作组 ( SWG-BDS) ? 启动了第一批大数据安全标准制定和研究工作 ? 制定项目(3个) ? 大数据安全管理指南(征求意见稿) ? 大数据安全能力服务要求(送审稿) ? 个人信息安全规范(送审稿) ? 研究项目(2个) ? 大数据安全能力成熟度模型(转为制定项目) ? 大数据交易服务安全要求(转为制定项目

  • 2021-06-23
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宜信大数据.项亮.大数据在风险管理中的应用

? 反欺诈 ? 借款人是否是本人? ? 如果借款人是本人,他提交的资料是否是真的? ? 信用评估 ? 还款能力 ? 月收入是否足够覆盖还款? ? 还款意愿 ? 是否是老赖?是否有诚信?

  • 2021-06-23
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开源大数据平台安全实践

概念 - 何为”大数据安全” 大数据安全与隐私保护 - “隐私泄露”是大数据安全首要风险 大数据安全策略 - “大数据安全”的关注点 大数据安全策略 - 边界安全( Walled Garden ) 大数据安全策略 - 边界安全:Data Proxy 数据网关 大数据安全策略 -访问控制:基于POXIS & ACLs 大数据安全策略 - 日志审计:Hadoop NameNode 日志审计 大数据安全策略 - 日志审计: Hadoop集群分析 大数据安全策略 - 日志审计: 血缘分析 大数据安全策略 - 数据保护:数字水印

  • 2021-06-23
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从大数据看境外黑客对我国互联网威胁

1.Web安全数据组成部分(每天4T) ?收集20亿域名的漏洞信息 ?收集网络空间的组件指纹 ?收集60万+网站的被攻击数据 2.如何处理大数据 数据同步和查询机制 数据监控和分析 3.境外攻击情况 ?攻击数量统计 ?攻击方法统计 ?各国攻击例子 4.总结 大数据下的防护思路 研究安全大数据的意义

  • 2021-06-23
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OpenStack云计算基础架构平台技术与应用项目1_认识OpenStack_-美化版

最基本的概念是通过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的子程序,再交由服务器集群组成的庞大系统进行搜索.计算、分析之后,将处理的结果返回给用户,通过这样的计算处理,可以使最终用户在数秒之间处理数以万计的数据量。

  • 2021-06-23
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Oracle云计算探讨资料

“云计算在国内三大电信运营商迅速兴起,Oracle作为全球最大的企业软件提供者,也作为云能力构建的核心使能者,希望能够与各位专家共同探讨云计算在电信行业的应用。”

  • 2021-06-23
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.数美时代.梁堃.Sentry.金融实时风控系统

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

  • 2021-06-23
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打造全国云计算和大数据产业示范中心示范区

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。

  • 2021-06-23
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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”。

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2026西门子收购战略分析及对我工业软件做大做强启示报告

工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”,是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下,工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争,头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图,成为全球产业演进的重要特征。其中,西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购,逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系,成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。

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2026我国道路货运能源转型技术路径研究-基于行业调研报告

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2026通用型智能体L1-L5分级安全框架白皮书

自2022年大语言模型(Large Language Model, LLM)取得突破以来,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)正从“生成式工具”逐渐演进为“自主行动主体”。以大语言模型作为推理与决策核心的智能体(Agent),能够感知环境、规划路径、调用工具、保持记忆,在有限人类监督下自主完成多步骤的复杂任务。2025年以来,智能体的数量和能力呈持续增长态势,应用场景和发展规模不断扩大,为千行百业的发展提供巨大的赋能价值。然而,与高速发展的智能体技术相伴的是日益凸显的安全挑战。近期国内外频发的智能体安全事件,以及政策界和学术界相继发布的安全风险提示均表明,技术演进与安全治理之间存在显著的时间差。

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