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基于大数据驱动的突发事件情报分析模型建构_于洋

突发事件情报分析模型包括元素集合模型、SWOT模型以及突变机制模型等。大数据背景下突发事件情报分析模型呈现出计算化、智能化以及程式化趋势。大数据驱动的突发事件情报分析模型应当包括情报源、目标与需求、收集与清理以及研判与分析四大模块。未来需要利用适配最优分析模型、模型知识库系统、智能反馈以及分析机制等方法构建智能化的突发事件情报分析模型。

  • 2021-06-24
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2020CIS基于安全切面实现银行级默认安全

攻防演习的艰难决定 问题与挑战分析 解决思路 实现方案 总结(Take Away) SDLC安全研发流程 培训 需求评审 安全测试 发布审核 安全防御产品 覆盖面不全、需求碎片化 人力不足 响应慢影响业务效率 挑战 覆盖遗漏(新应用/主机/服务) 资产记录不全、不准 防御策略与业务场景不匹配

  • 2021-06-24
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基于改进PSO算法的多温室物联网群控终端变量协调控制研究_冷令

为解决目前温室群测控难、智能化程度低的问题,基于改进PSO算法提出一种多温室物联网群控终端变量协调控制方法。通过构建基于大数据的多温室分层分布式物联网群控集成系统,有效融合大数据技术、物联网技术、传感器技术以及智能控制技术,采用单个温室的多参数多变量协调控制方法,实现单温室智能化协调控制;通过加设总控制器,根据记录下的多温室作物生长环境参数变换情况,优化区间内浮点数的取值范围,当取值范围优化结果提升值比1%小,则停止寻优,将此时的最优参数输出,完成多温室群控终端变量协调控制。试验结果表明,稳定时设定的目标温度值的平均值为25.6℃,误差值为1.4℃,相对湿度平均值为47.60%RH,误差值为2.4%RH,光照强度和二氧化碳浓度也基本可以维持在一个较小的范围内波动,可在较短时间内将各项环境参数调控至温室预设目标环境参数值,提高多温室物联网群控终端变量智能化控制程度。

  • 2021-06-23
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在野0day揭秘威胁情报感知发现APT攻击

60追日团队专注APT等高级威胁的研究,致力于发现和披露更多的APT组织或行动,截至目前已经发现三十多个APT组织。边亮在演讲中介绍到,近期360追日团队观察到的APT攻击覆盖着全国30多个省市,发现各类免杀木马数十种,覆盖Windows、Mac、Android、Linux平台,均是涉及针对政府、科技、教育、军工、能源和交通多个领域的定向攻击。网络攻击可以从任何一个薄弱点发起并已逐渐自动化和智能化,安全响应速度要求越来越快,但面对海量安全事件,人力无法及时有效地分析处理。 基于云端大数据,利用大数据分析挖掘、高级威胁沙箱检测、机器学习及专家分析构成的威胁情报,可以有效的协助完成完全事件的定性与溯源。在演讲中,边亮还分享了追日团队捕获的在野0day漏洞、噩梦公式二代漏洞、双杀漏洞的案例以及著名的摩诃草APT攻击组织。 全球在野0day攻击趋势与挑战 基于大数据的高级威胁感知技术 自主捕获的0day和APT攻击案例

  • 2021-07-06
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智慧城市背景下社区养老服务智能化研究

智慧城市给我们带来了诸多的方便,大大提升了人居舒适度与幸福指数

  • 2021-06-22
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攻防体系之供应链攻击

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

  • 2021-07-06
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基于能量采集的管道物联网路由优化算法_刘苗

油气管道无线传感器网络的节点根据管道走向呈线性分布,导致无法及时大范围更换能量耗尽节点的电池。虽然能量有效管理始终是制约油气物联网性能的关键因素,但因网络端对端延时决定网络对管道安全事故的反应时间,同样是影响网络性能的关键参数之一。为此,提出基于能量采集的管道物联网网络路由算法,使用能量采集技术,延长网络的使用寿命,并通过选择距离发送较远的节点作为转发节点,有效减少网络的端对端延时。仿真结果表明,与其他机会路由协议和使用能量采集技术的协议对比,该算法能有效兼顾网络寿命和网络延时,提高网络性能。

  • 2021-06-22
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大数据视域下智慧课程云服务系统研究与实践探索_邓明阳

面向新经济和新产业的新工科建设,专业是基本主体,课程是核心环节,建设具有高阶性、创新性和挑战度的金课是本科教育之根基。为培养学业精深、实践创新能力强和个性化发展的复合型人才,构建精准分层教学理念指导下的线上智慧课程。以移动互联网、大数据、云计算等计算机技术为基础,开发智能化课程在线云服务系统,实现精准分层的混合式智慧教学和学生的个性化自主学习。以车辆工程专业为例,进行智慧课程实践,在应用初期取得较好教学效果,为线上智慧课程的开发提供新思路和实践参考。

  • 2021-06-21
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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