漏洞挖掘 渗透测试 简介 目 录 一、作为外行对信息安全的理解和看法 二、为什么会喜欢挖漏洞 三、对此事定位、布局 四、了解游戏规则 五、了解自己想做的和能做的 六、情报收集,从远处看细节 七 、选择容易忽视的问题,避开高手 八、了解（开发、实施、安全）人员的细微关系和情绪 九、一个有意思的漏洞 十、一个有意义的漏洞
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
大数据中的因果关系及其哲学内涵
一、运营商：ARPU值提升、资本开支增速放缓、政企业务快速拓展，盈利成长性有望超预期 二、无线设备和企业设备：华为战略性收缩，国产基础硬件厂商充分受益 三、光模块：受益互联网厂商资本开支提升，国产替代由模块向光芯片延申 四、云统一通信：海外需求旺盛，行业景气度持续提升 五、物联网模组+芯片：鸿蒙+智能汽车，开启万物互联新纪元 六、工业互联网：项目加速落地，疫情后扩产进度超预期
机械制造工艺学课程设计是一门专业课程，培养学生综合运用机械制造工程原理课程及专业课程的理论知识，结合金工实习、生产实习中学到的实践知识，独立地分析和解决机械加工工艺问题，初步具备设计中等复杂程度零件工艺规程的能力。
整合利用这些数据资源,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向
展望未来，在新的时代背景下，伴随经济开启内循环、“十四五” 即将开启序幕的时代背景下，中国特色平台发展模式将创造更大的价值，同时也对各利益相关方提出更高的要求。具体看，政府行动一马当先。十四五规划中，政府提倡重视科技创新，深化需求侧改革，释放消费需求。通过进一步完善政策监管措施，为该模式的健康发展持续提供坚实的基础设施以及充满活力且有秩序的监管体系。
数字经济进入爆发的临界点 紧迫性 数字化转型将是ICT预算增长的主要驱动力 主要挑战 世界经济论坛将网络犯罪列为2018年世界面临的三大风险之一 采用隐蔽的自动化攻击手段已经成为主流 依赖传统防御体系已经很难应对当前各类大量的网络攻击
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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