唯有完整的安全体系才能应对新时代的网络安全挑战 用自主网络安全体系框架建立完整的网络安全体系 制定自主网络安全体系框架国家标准的四点建议
常见支付路径对比 支付场景和入口多样 支付应用常见安全风险 支付安全是如何影响一家企业的? “快操盘”事件 基础设施安全 初型创业公司安全通病 一个常见的支付流程能出多大的安全问题? 常见支付流程图 零号线支付系统源码泄漏 某洗衣O2O APP充值漏洞 某音乐网站支付漏洞 常见安全风险点 常见风险点 - total_fee 常见风险点 - seller_account_name 常见风险点 - notify_url 使用MD5签名可能造成的风险 风险规避 低风险支付模型
企业在生产过程中，必须与供应链上的其他企业形成合作关系，而这无疑增加了企业的安全风险。目前，大部分企业都缺乏供应链安全管理，赖志活在分享中特别强调，作为企业需要尽快构建供应链安全体系，要全面加强网络安全检查，摸清家底，认清风险，找出漏洞，通报结果，督促整改，可以对供应商进行安全准入审查，分级找出高风险供应商，对不同风险级别的供应商，采用不同调查与评估策略，对发现的安全问题提出整改建议并跟踪整改效果，持续地监控供应商的安全状况。 1.供应链的起源与趋势 初识供应链安全 供应链的威胁来源 2.供应链面临的攻击面 web站点供应链攻击样例 实战中网络攻击面临的攻击面 供应链攻击案例 企业引入供应链引发的风险 3.如何应对供应链上的威胁 供应链安全体系建设 建立可回溯的资产管理体系 企业防范措施 应对案例
威胁情报本身是一种历史记录，用于参考，类似于人的信用，让网络中的各个字段也有信用。用数据驱动安全，在攻击者进行攻击时，自动匹配攻击者所使用的网络各个字段的信用，信用低者必将引起注意。威胁情报的来源一般分为由商业产品、开源产品提供的外部情报和由日志平台、FW、WAF、蜜罐等系统提供的内部情报。威胁情报的分类整理是落地应用的基石，所有的分析与应用均应基于此展开。 当前，企业安全普遍面临着防护系统各自为营、海量告警日志人工处理不及时、没有规则就无法发现其他异常流量，很多告警发出后却没有相应的应急响应等痛点。将威胁情报、日志和流量进行关联分析，对分析结果进行自动和人工响应，来补充已部署的各种安全设备和防护系统做不到的防护，通过这些我们才能更清楚地看清生产网络中黑或灰色流量究竟是什么。 公司介绍 威胁情报的价值 威胁情报的分类 威胁情报的来源 生产网络中的应用 深度挖掘
2021年中国对话机器人chatbot行业发展研究报告为艾瑞咨询集团自主研究发布的行业报告。本报告对2021年中国对话机器人chatbot行业进行研究分析，详细梳理了对话机器人的产品流程、行业发展历程、行业市场规模及应用场景分布，并为企业客户提供对话机器人产品的选型建议，旨在将向市场提供更多的参考依据与行业洞察，为对话机器人相关企业提供一定的支持和帮助，为有关投资机构提供参考。
安防工程是我们接触的弱电行业最常见的分项,一般人认为的弱电就是安防,所以安防工程做的比较多,如何验收?是每个安防人必备的知识点,今天分享一套安防工程验收表格。
随着区块链技术在建设新型基础设施、发展数字经济等方面不断发挥积极重要作用，区块链基础设施作为对上承载各类区块链应用、对下衔接网络基础设施的核心枢纽，其安全发展逐渐成为推动区块链业务主流化的决胜关键所在。 为了提升区块链基础设施乃至区块链生态整体安全水平，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）安全研究所基于2020年11月-2021年1月间举办的首轮区块链安全能力测评中发现的安全问题，发布了《区块链安全能力测评与分析报告（2021年）》。 报告梳理了当前区块链基础设施在系统账户权限管理、隐私保护、密码机制、共识机制、智能合约、安全运维各领域的安全情况。其中，权限管理和密码机制领域安全能力不一，在账户管理、数据流管理、密钥存储、密钥泄露重置等领域安全能力有待加强；共识机制自研比例较高但安全性缺乏验证；隐私保护、智能合约和系统运维等领域安全技术手段较为单一，第三方安全能力和区块链专业安全防护能力有限。
“到2025年，70%采用传统的批量方法进行 漏洞修补的中型企业将被已知的漏洞攻破” “到2022年，使用基于风险的漏洞管理 方法的企业将减少80%的漏洞风险"
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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。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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