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AISecOps智能安全运营技术体系与实践

“智能驱动安全运营,以安全运营目标为导向,以人、流程、技术与数据的融合为基础,面向预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险控制、攻防对抗的关键环节,构建具有高自动化水平的可信任安全智能,以辅助甚至代替人提供各类安全运营服务的能力。”

  • 2021-04-26
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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实(XR)、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展,极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式,沉浸式体验已越来越受到重视与应用。 尤其在教育领域,沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征,创造出了更优质的学习空间,学习者可进行各种模拟体验,为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。 沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。 这种境身合一的沉浸式学习体验,不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学;也可用于培养学习者的创新性思维和想象力,还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面,进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

  • 2021-04-26
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Deep X-Ray- 一种机器学习驱动的WAF规则窃取器

人工探测的不足之处:n 依赖攻击者的技术水平;n 重复工作,耗时耗力难以大规模展开;n 细节方面很容易疏漏;n 人工机器学习的优势:经验难以覆盖全量的攻击payload;n 有限的人工介入;n 善于从数据中学习规律;n 可以批量的自动化运行

  • 2021-04-26
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个人信息安全影响评估实践分享

? 进行PIA需形成报告,以作为PIA的结果。 ? 《PIA报告》可参考《风险评估报告》进行,其中较为重要的两部分为“PII背景信息”和“PIA处置建议”。 PII背景信息: ? 厘清客户方PII的处理现状和管理现状,作为评估的输入项之一,同时告知客户方应倾斜的管理资源。 PIA处置建议: ? 针对“高”和“中”等级影响给出处置建议(某些情况下,即时“控制不足”也只会造成“低”等级影响)。

  • 2021-04-26
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汽车网络安全守方之殇

基于风险评估的安全需求: 纵深防御,每个攻击点都要最高的防护级别难度太大,让安全能力发挥到最需要的地方去才是王道。 哪里是最需要安全的地方?需要什么样的安全级别?功能安全&网络安全TARA

  • 2021-04-26
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威胁情报挖掘浅谈

PART ONE 不同视角下的 威胁情报挖掘 PART TWO 威胁情报挖掘基础 PART THREE 威胁情报挖掘思路 PART FOUR 威胁情报挖掘案例

  • 2021-04-26
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我的一键 getshell 代码开发之路

探讨: 1、怎么样的代码才算一份合格的代码? 2、如何实现自动化渗透? 3、如何避免重复造轮子? 自动化渗透:ARY:自动挖洞思路 -> 执行流,Ary 是一个集成类工具,主要用于调用各种安全工具,从而形成便捷的一键式渗透。PoC收集怎么办?

  • 2021-04-26
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物联网发展十年:G7向左,易流向右

“移动互联改变了我们的生活方式,物联网会改变产业结构”。过去针对物联网所提出的论断,正在一一成为现实。而最初,物流产业物联网时代的缝隙是被一个小小的GPS硬件传感器设备撬开的。 2008年前后,我国车载GPS的安装量增长达到了顶峰。当时恰逢移动互联网时代的到来,智能机也成了广大司机的标配,因此越来越多的司机和货车被网络连接。

  • 2021-04-26
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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