工信部统计，2010年，中国手机用户数量突破了7亿。手机网 民用户数量超过2.8亿，并且以每月200万的数量飞速发展，另 外上网本的出现也将极大刺激移动上网的发展。
从多种网络侧检测告警中，抽取关联实体，构成进程图中的行为属性。 基于图唯一性标签，对图进行压缩合并，将缺失信息的图修复为一张完整的图，数据量降到百万以内。
《网络安全法》：第二十一条 （四）采取数据分类、重要数据备份和加密等措施； ？ 《密码法》：已列入《国务院2019年立法工作计划》拟提请全国人大常委会审议的法律案（13件） ？ 《网络安全等级保护条例（征求意见稿）》第四十七条 非涉密网络应当按照国家密码管理法律法规和标准的要求， 使用密码技术、产品和服务。第三级以上网络应当采用密码保护，并使用国家密码管理部门认可的密码技术、产品 和服务。 第三级以上网络运营者应在网络规划、建设和运行阶段，按照密码应用安全性评估管理办法和相关标准，委托密码 应用安全性测评机构开展密码应用安全性评估。网络通过评估后，方可上线运行，并在投入运行后，每年至少组织 一次评估。密码应用安全性评估结果应当报受理备案的公安机关和所在地设区市的密码管理部门备案。 ？ 《关键信息基础设施安全保护条例（征求意见稿）》：第五十三条 存储、处理涉及国家秘密信息的关键信息基础 设施的安全保护，还应当遵守保密法律、行政法规的规定。关键信息基础设施中的密码使用和管理，还应当遵守密 码法律、行政法规的规定。 ？ 《数据安全管理办法（征求意见稿）》：第十九条 网络运营者应当参照国家有关标准，采用数据分类、备份、加 密等措施加强对个人信息和重要数据保护。
物联网定位与位置感知研究，物联网产业发展潜力
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
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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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