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移动安全风险分析及安全体系建设

随着移动通信和互联网技术发展,移动互联网已经广泛存在于人们的日常生活,未来将更多地融合到个人和企业的生活生产中,因此对移动互联网进行安全风险评估和安全防御体系建设成为必要。 结合相关标准和当前移动互联网面临的主要安全威胁,针对移动互联网安全系统建设的目标,提出了一种基于威胁建模的风险管理流程模型,利用安全大数据分析法算法对其进行安全风险评估,发挥数据的价值,以数据分析作为安全策略和安全响应的源头,思考数据驱动的安全感知、情报触发的安全防护。并依据移动应用开发全生命周期的维度做移动应用安全系统建设的建议,从普通单点防御走向纵深立体防御,覆盖移动应用软件开发全生命周期,建立“泛安全”的视角。

  • 2021-07-14
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06.账号体系安全实践

账号被盗的好多种姿势 密码体系的漏洞 稍微讲讲cookie安全 登录凭证的一些漏洞 双因素覆盖不全 二维码扫描登录的风险 二维码扫描登录安全实践 常见通行证登录介绍 通行证登录漏洞的场景一 通行证登录漏洞的场景二 通行证登录漏洞的场景三 通行证安全实践 App内嵌页自动登录的风险 绑定第三方账号登录的风险 Oauth授权的劫持 安全实践 跨域漏洞获取登录凭证 Postmessage劫持 凭证的提权 常见的通行证的一些问题 账号体系新需求

  • 2021-07-14
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软件定义网络的安全问题及对策研究

近年来,软件定叉网络( software defined networking. SDN)-直是研究的重点SDN可能会取代传统网络,成为下一代网络体系姑构,因为它的可端程性和可拓展性为网络管理带来了新的机会.全面分析了软件定叉网络(SDN)的安全隐志,对软件定义网络中白身的安全问题进行了全面深入地分析,并提出相应的对策和建议.讨论了SDN的特征和标准,并在此基础上从SDN范式的3个层面,即数据转发层、控层和应用层出发,分别详细分析了每一层面的安全威胁和对策,并介绍了可用于预防、缓解成解决此类攻击的对策技术。

  • 2021-07-20
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三元结构下的网络言论治理模式研究

网络平台的出现使“政府一个人”的传统治理模式转变为“政府一平台一个人”三元结构,言论治理与传统媒体时代相比也因此呈现出较大的特殊性.一方面,企业和技术的加入造成网络社会权力配置的变更。政府职能亚持转变,平台定位亚持明确:另一方面,言论传擼交流由物理社会走向网络社会,呈现出传播造度,传播后果等多方面的巨变,传统的治理模式已不再适应当前形势。因此,通过对政府、平台及个人的权责进行具体配置的方式,提出构建多中心治理模式的解决路径。

  • 2021-07-20
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数字战-疫”:中国大数据安全在行动

2020年春节前夕.湖北武汉爆发了新型冠状肺炎.并在春运期间向全国蔓廷.在习近平同志为核心的党中央集中统一领导 下。中国迅速启动疫情防控工作.全国上下众志成城,中央各大有关部.委、企事业单位和互联网科技公司联合协作。共同抗击疫情.大数据. .AI和数字信息软硬件不断被应用到抗疫工作中。组成的中国大数据和信息安全的数字战”疫”阵营.正在积极行动.强力阻击疫情习近平总书记2月14日亲自部署战”疫”.提出了15个体系.9项机制和4项制度,为我们取得疫情防控胜利指明了前进方向.

  • 2021-07-20
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基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法_何磊

深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习

  • 2021-07-19
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基于深度学习的肝脂肪变性分级研究_李星辉

深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习

  • 2021-07-19
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车联网拟态防御系统研究

在物联网时代万物互联,车联网作为其产物之一为消费者提供了便利的出行方式。但同时由智能化。网络化带来的汽车行驶安全问题也面临着各种风险,这严重威胁着人们的生命财产安全.因此,采用拟态防御的方式设计并实现了车联网拟态防御系统,通过对车载瑞威胁数据的采集、车载服务器端威胁数据的识别。建主报态防御分析引擎对各种已知威胁进行有效的防护,同时通过分析引擎,对未知漏洞、威胁进行预判,从而形成一种主动防御的行为。最后通过实验表明该方法能够有效保障车联网的安全,为车联网业务安全提供有力的安全支撑.

  • 2021-07-20
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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

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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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