在演讲中她指出，应用软件安全是企业安全的根本，随着黑客攻击越来越多的利用源代码漏洞，解决源代码的安全问题变得日益重要。大型企业内部往往拥有大量应用程序和源代码、多种编程语言以及各个团队不同的开发流程和语言环境。如何在全企业内部建立统一高效的安全开发流程和管理框架，在开发早期杜绝应用程序设计以及源代码的安全问题，是每个首席安全官急需解决的难题。 钟卫林结合多年在美国大型银行和互联网公司建立应用安全开发和管理框架的经验，提出了自己的见解。她认为，应该从战略和战术两方面来进行讨论。不管是哪一种方案，不管是哪一种公司风格，不管是哪一种人才储备哪一种技术力量，都要从政策、流程、技术、人才四个方面考虑。 应用软件安全是企业安全的根本 大型企业应用软件安全解决之道 源代码安全是产品安全的根源
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
智能安防社区在警务实战中的思考，社区运行
5G移动和无线通信技术_翻译实践报告
为了使煤炭企业有效地管理和应用数据资源,提出了基于数据挖据的煤矿大数据可视化管理平台,分析了该平台的总体设计思路,介绍了该平台的总体架构和功能模块设计,阐述了该平台在大同煤矿集团铁峰煤业有限公司的应用效果。实际应用表明,该平台实现了煤炭企业内部数据的全面管理和应用,为煤炭企业管理、决策、预警等提供全面可靠的数据支撑。
正＞电费回收是供电企业保障经营成果的生命线。面对企业经营风险增大的严峻形势,目前欠费风险管控手段基本只能依靠企业历史欠费情况进行风险判断,缺乏对用户用电量趋势及缴费历史的深入挖掘,缺乏利用外部数据对企业经营风险进行评估,从而导致对企业欠费风险判断准确性与及时性的不足。尤其
两个运维安全问题的解决方案 服务器权限管理系统的自研路程 思考：为何上述体量的互联网公司会出现这种问题？ ？ 血泪教训：运维安全应该在企业成立之初就介入，否则下面的剧本难以避免 我们为什么要自研权限管理系统 ？ 互联网企业商业堡垒机的问题-与自动化运维与生产冲突 我希望在我的mac上执行一个.sh脚本调用远程ansible执行playbook给管理服务器推送命令 我在我的服务器上写一个crontab，能定期从某台服务器上拉取数据，然后消费写入kafka …商业堡垒机能否进行ssh穿透？是否需要二次开发？ 服务器不行加key呗，这样服务器之间的自动化运维和生产就能解决了？
分层结构是指一种自动化测试代码的结构。 这种结构的特点是将复杂的测试代码分成三个单向依赖的层次，采用分层结构构建的测试代码中的测试逻辑变得清晰，容易理解和维护。 在这个分层结构中，测试自动化代码被分成三层:（1）测试用例层，表达应用程序的测试逻辑。（2）领域层，用业务领域术语来给待测系统建模，封装HTTP请求、浏览器控制、结果解析逻辑等，给测试用例层提供一个接口。（3）待测系统层，第2层构建在这一层之上。
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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。
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
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