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智能检测与响应系统实践

团队简介:为百度系以及企业客户提供BAT级防护 我们的挑战:业务复杂 我们的挑战:树大招风 百度的安全建设之路:不得不做 百度WEB防护的发展历程 单点防护:各自为战 形式上统一 纵深防御:多点设防 协同联动 智能防护:数据驱动 检测&响应 智能防护:低调中的演进 润物细无声 数据源:纵向全IT协议栈数据 数据源:横向关联云端大数据 检测方式 检测方式:语义沙箱 检测方式:关联分析 检测方式:机器学习&威胁情报落地

  • 2021-07-08
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《书安》第一期

内容包含 IOS安全4篇技术分享 越狱揑件盗叏 22 万个苹果败号样本分析 KeyRaider:迄仂最大觃模癿苹果败号泄露事件 IOS APP 安全杂谈一 IOS APP 安全杂谈二 渗透测试5篇技术分享 仅本地文件包吨到 GetShell 到内网渗透 对某教育网癿一次成功渗透测试 对 PHPCMSv9 癿一次渗透测试 记一次成功渗透测试经历 生活中癿黑宠案例 SQL注入3篇技术分享 SQL 注入速查表(一) SQL 注入速查表(二) SQL 注入速查表(三) 代码审计5篇技术分享 Wordpress4.2.3 提权不 SQL 注入漏洞分析 Discuz! X 系列迖程今码执行漏洞分析 PHPCMS 用户登陆 SQL 注入漏洞分析 那些年我拿下癿 demo 站之方维 O2O CmsEasy 最新版 5.6 某处存在无规防御 SQL 注入 原文地址:安全脉搏

  • 2021-07-08
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我是如何挖各SRC漏洞的

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

  • 2021-07-08
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云栖Techdday第7期.安全之痛.创业初期如何应对黑产威胁.易鑫

DDoS 数据泄露 APP安全 业务欺诈 安全管理 先知计划是一个帮助企业建立私有应急响应中心的平台l帮助企业收集”洞信信息”。企业加入先知计划后可自主 发布奖励计划激励先知平台的安全~家来测试和提交企业自身网站或业务系统的漏洞保证安全风险可以快速进行 响应和修复,防止造成更大的安全损失

  • 2021-07-08
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新形势下业务安全和对策

题提到,目前黑产通过黑帽技术、木马病毒、漏洞利用工具、数据窃取整理等,利用工具网络入侵、钓鱼诈骗等,进行销赃、洗钱、套现、贩卖数据等。对此常用的防御方式有IP限制、验证码、手机验证码、设备指纹。风控系统针对业务流程进行风险管理,基于机器学习、大数据分析等技术,智能分析用户环境、行为等多种因素,结合风险信誉库,综合多项风险指标,评估风险系数。 ? 我们的对手 ? 风控对策 ? 实践案例 ? 总结 ? 堡垒是从被打破的 – 内部安全很重要 ? 数据泄露是根源 – 是个系统工程 ? 知己知彼- 深入了解黑产 ? 联防联控 - 不正在共享数据的都是耍流氓

  • 2021-07-08
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大数据的电商安全

泳少从电商安全的类型,如何寻找漏洞,架构业务风控安全系统等方面,为大家传道授业解惑。泳少分析认为,在大数据下我们需要做的有:检测威胁;通过诸多数据来源还原安全事件真相;解读攻击者的真实身份、背景、动机来进行事件追溯;最后生成弱点报告,提供修复方案,抵御二次攻击。 大数据底下的电商安全 电商安全一般都有哪些 日常是如何寻找漏洞 架构业务风控安全系统

  • 2021-07-08
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马骏驱.经济下滑与羊毛

马骏驱总结国内互联网行业反欺诈现状有以下三点:单兵作战,无联防联控;对线上欺诈风险认知不足;对交易以外的欺诈忽视(如登录、注册)。 联防联控是我们唯一做反欺诈的方法!最优!最后马骏驱总结道:在大数据在下行经济的影响有利有弊,反欺诈是海啸前夕的一道防御堤坝!

  • 2021-07-08
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基于LPWAN的泛在电力物联网

高比例的可再生能源接入、电力市场化改革和“互联网+”智慧能源的快速发展需要大量的数据支撑,并 实现物理、商业、信息的广泛互联、智能互动。关键步骤之一是建立泛在电力物联网(Ubiquitous Power Internet of Things, UPIoT),实现电力系统中人与物、物与物、人与人之间随时随地通信。首先介绍了 UPIoT 的发展背景与 基本概念、主要的低功耗广域网络(Low Power Wide Area Network, LPWAN)技术,然后以 LoRa 物联网解决方案为 例介绍了基于 LPWAN 的 UPIoT 的体系架构及性能。最后探讨了 UPIoT 的应用前景,并指出了 UPIoT 需重点研 究和解决的两个特殊问题,即:低压电力线载波通信(PLC)和强电磁干扰环境下的信号处理。

  • 2021-06-28
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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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。

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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