第一部分 采用分层架构思想，由底而上的分析物联网安全风险，提出各层安全需求，并 对物联网典型行业应用的安全风险进行分析。 第二部分 针对物联网安全状况进行分析，包括物联网资产暴露情况分析、2017 十大物联 网安全事件分析、2017 十大物联网恶意软件分析，揭示物联网安全防护的必要性和紧迫性。 第三部 分针对物联网安全问题，提升物联网安全总体防护水平，给出物联网安全体系架构及解决方案。 第四部 分从物联网安全产业发展趋势、物联网安全新技术探索两个方面对物联网安全发展进行展望，同时给出了物联网安全建设的发展建议。
为了提高物联网节点可信证明的效率,提出了多个节点共同完成基于可信度的物联网 门限签名的方法。 当参与签名的物联网节点的可信度之和大于或等于阈值时,节点在证明中起 的作用变大,反之则变小。 安全分析和实例验证表明,该文方案可以抵御任意成员可信度之和 小于阈值的成员的合谋攻击,在保证物联网安全性的同时,可以有效降低物联网节点的负担。 关键词:物联网；门限证明；可信度；节点
理工程机械物联网发展脉络的基础上，提出从施工企业视角进行水平定向钻物联刚产品研发。 本文从产品构成、产品功能、产品优势、产品发展趋势等方面介绍了一款已成型的钻机物联网产品。研 究发现：钻机物联网的发展有自身内在的客观规律，它首先满足主机厂商的需要，然后再满足施工用户 的需要，最后走向平台化变革整个行业的固有施工形态。
物联网中无线传输的安全难题是制约其发展的重要瓶颈，物联网终端受限的计算能力与硬件配置以及配 备大规模天线阵列的窃听者给物理层安全技术带来了新的挑战。针对该问题，该文提出一种可对抗大规模天线阵 列窃听者的轻量级噪声注入策略。首先，对所提出的噪声注入策略进行介绍，并分析了该策略的安全性；然后， 基于该策略得到了系统吞吐量的闭式表达式，并对时隙分配系数和功率分配系数进行优化设计。理论和仿真结果 表明，通过对物联网系统参数进行设计，所提出的噪声注入策略能够实现私密信息的安全传输。
通过对数据融合过程建模，发现并 刻画被输入数据和融合结果之间的联系，并利用这一模型发现异常的数据融合结果，杜绝恶意数据融 合，优化物联网传输安全．首先，在节点／网络的输入端和输出端分别进行数据收集，构建了基于被融合 数据的特征压缩摘要机制，提升了数据收集效率并优化了节点资源消耗；其次，提出了基于概率图概率 模型的数据融合模型，描述被融合数据和融合结果的时空域关系，并基于这一模型高效检测异常数据融 合结果．实验结果表明：所提出的方法能够高效、准确地发现恶意数据融合操作，优化物联网传输安全．
为了促进江苏省智能农业的发展，该文开发了一种基于物联网 Android 平台的水产养殖远程监控系统， 实现了对多传感器节点的信息（pH 值、温度、水位、溶解氧等环境参数）远程采集和数据存储功能，实现了对多 控制节点的远程控制。系统不受时间地域限制，用户可以在任何具备网络覆盖的地方从手机上浏览并获取数据， 将数据从数据库中导出到用户的 SD 卡上，以 TXT 格式存储，系统多手机用户客户端可以共享一台服务器，具有 很高的性价比。系统采用 CC2430 作为底层管理芯片，控制部分采用模糊 PID 控制算法，系统通过在江苏省溧阳 长荡湖实验基地系统的实际调试，各项指标均达到要求，温度测量精度达到 0.5℃，pH 值测量精度达到 0.3，溶解 氧的控制精度在±0.3 mg/L 以内，水位波动控制在平均±1 cm 左右，能够满足水产养殖的需要。
5大维度、23个三级指标，全面剖析中国46个城市数据中心发展情况。 数据中心产业链由上游基础设施、中游运营服务及解决方案提供商、下游终端用户三部分构成。基础设施包括IT设备、电源设备、制冷设备、配套工程等，主要提供基础设施和硬件设备等基础保障。中游包括为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案以及提供云服务等相关服务的供应商。终端用户渗透多个行业，主要应用于互联网、工业、医疗、金融、公共服务等行业。
英国《数字化经济战略（2015-2018）》述评及启示
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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