2018应急响应分论坛.04.金融企业安全运营建设之路.聂君.安信证券

金融企业安全运营建设之路作者聂君-安信证券标签安全运营安全建设应急响应简介目录安全观安全安全运营之路安全建设思考提示本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处

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大企业.小IT的信息安全平衡之道

公司里的IT团队大公司和小IT特征 SWOT分析——现状分析和矛盾发现选择适用的战略建立工作方法建立一致的目标——关键人识别合理的目标驱动——目标的确定制定合理的信息安全工作计划和任务——关键工作识别日常运维与项目建设的平衡信息安全培训——全员参与的关键信息安全与IT业务的平衡——安全服务（对内）的价值危机应对与应急处理夺取企业信息安全战争的全面胜利

2021-07-08
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《书安》第一期

内容包含 IOS安全4篇技术分享越狱揑件盗叏 22 万个苹果败号样本分析 KeyRaider:迄仂最大觃模癿苹果败号泄露事件 IOS APP 安全杂谈一 IOS APP 安全杂谈二渗透测试5篇技术分享仅本地文件包吨到 GetShell 到内网渗透对某教育网癿一次成功渗透测试对 PHPCMSv9 癿一次渗透测试记一次成功渗透测试经历生活中癿黑宠案例 SQL注入3篇技术分享 SQL 注入速查表（一） SQL 注入速查表（二） SQL 注入速查表（三）代码审计5篇技术分享 Wordpress4.2.3 提权不 SQL 注入漏洞分析 Discuz! X 系列迖程今码执行漏洞分析 PHPCMS 用户登陆 SQL 注入漏洞分析那些年我拿下癿 demo 站之方维 O2O CmsEasy 最新版 5.6 某处存在无规防御 SQL 注入原文地址:安全脉搏

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关于Office Word程序的漏洞发掘

标题关于Office Word程序的漏洞发掘作者张仁状标签漏洞挖掘简介本议题主要描述对Office Word应用的漏洞挖掘，从选取攻击面到发现一个新的0day，再到自动化漏洞挖掘方案的制作，以及较特殊的宏攻击方式和现在安全软件的检测情况，和VBA shellcode编写中的注意事项。本议题将会演示两个0day，第一个演示将分别在装有360/趋势/卡巴中演示，以及自动化漏洞挖掘方案的工具的演示。针对安全问题为微软、安全厂商和普通用户提出建议。提示本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处

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14天学会漏洞挖掘

通过一个14天学习漏洞挖掘的Plan，列举并讲解了漏洞挖掘相关的知识及工具第一周？第1天（周一）: Web漏洞扫描？第2天（周二）: Web手动测试？第3天（周三）: Web代码分析？第4天（周四）: 代码静态分析？第5天（周五）: 代码编译分析？第6~7天（周末）: 知识库第二周第8天（周一）: 静态反编译分析第9天（周二）: 动态二进制调试分析第10天（周三）: Fuzzing协议和文件第11天（周四）: Fuzzing ActiveX 第12天（周五）: POC实现第13~14天（周末）: 示例漏洞分析

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窥探安卓内核

Android Kernel ≈ Linux Kernel 静态分析Android Kernel 设备注册 Fuzzing设备驱动软柿已知漏洞 – mmap边界检查已知漏洞 – 内存破坏 Dumb Fuzzing Dumb Fuzzing的问题 HexRaysCodeXplorer Hex-Rays SDK HexRaysCodeXplorer的不足改进方案

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5G电机车无人驾驶技术的应用_李洪文

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

2021-07-08
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基于LSTM_MIDAS深度学习模型的电力需求预测_洪小林

基于LSTM_MIDAS深度学习模型的电力需求预测_基于LSTM_MIDAS深度学习模型的电力需求预测_基于LSTM_MIDAS深度学习模型的电力需求预测_

2021-07-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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。

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结构调整，经济增速阶段性下降

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。