什么事互联网金融 互联网金融 ＝ 互联网技术＋ 金融业务 P2P 三方支付 正在遭遇哪些威胁 传统 应用安全 DDoS/CC 客户端 新的挑战 信息泄露 逻辑漏洞 业务欺诈 我们该怎么办 点融在做的一些事
携程旅行网经常会遇到一些常见的恶意攻击，如撞号、抓数据、恶意扫描等等，对用户、服务器、带宽等资源都是一种损失。携程在这期间，也是摸着石头过河，有过痛苦也有过喜悦。 如何建立一款基于大规模日志分析的规则引擎（各种识别规则或模型）、实时计算的安全分析产品；从日志中找到一些好玩的东西，并在日志中发现各种惊喜和秘密。分享在这个过程中携程的一些辛酸历程。
标题 京东业务安全架构 作者 朱磊@京东 标签 业务安全 简介 京东业务安全架构 援引 http://salon.idf.cn 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
标题 互联网金融安全---“寒战”不断 作者 陈平@点融网 标签 互联网金融 安全威胁 业务安全 风控 简介 一、什么是互联网金融 二、互金常见的安全威胁 三、点融安全在做的事 四、我们遇到的一些新的安全挑战 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
个人信息保护是信息时代的重要命题.支付信息安全关系着银行.支付机构、商户和持卡人的切身利益.以往普遍采用的支付信息安全保护手段从一定程度上减少了信息泄露和交易欺诈的发生为了应对日益严峻的网络安全形势,基于支付标记化技术的支付信息保护方案从根本上解决了支付信息泄露的问题，对持卡人。发卡机构、收单机构等支付产业各方都提供了便捷性和安全性的支付体验.
磁脉冲焊接技术是一种新型的焊接技术，可实现异种轻量金属的焊接，弥补 传统焊接的不足，且整个焊接过程无废料的产生，对坏境友好，满足国家智能制 造和环保的需求。但目前磁脉冲焊接的工作效率较低，焊接效果不理想，限制了 磁脉冲焊接技术的工业应用。
“中国制造 2025”五项重大工程提出旨在重点领域建设智能工厂和数字化车 间，促进虚拟世界与现实世界的交互与共融。随着智能制造战略的推进，生产设 备的自动化、智能化、专业化程度日益提高，车间设备的布局规划和管理水平成 为企业快速响应市场和产品竞争力的重要影响因素。船用汽轮机作为重大装备， 其制造车间的智能化转型和设备的智能化管理需求日益凸显。目前多数企业仍采 用固定低效的方式进行设备布局，缺乏数字化、透明化的设备管理方式，存在着 布局柔性差、设备利用率低、质量问题难以追溯等问题，有必要应用智能化方法 优化布局设计、革新设备管理方法。
随着数控加工技术和计算机技术的深入发展，实现对数控机床的联网进行数据采集已成为必然的发展趋势。在各个企业之中也产生许多新型制造模式，如智能制造，但是新型的制造模式使得数控机床的系统更加复杂，故障的发生也随之增加，如果操作员不能够及时处理，就会造成机床停机过长，降低设备利用率。因此第一时间发现问题并及时处理，提高设备使用率成为了一种迫切需求。在此基础上，本课题开发出了基于移动互联的数控机床远程数据采集系统。
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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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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