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智能+创新:国产化存储的发展之道

针对国产化分布式存储标准等制定方面,用户需要一套可行的标准来衡量国产化存储的价值。如山资本投资的北京大道云行科技有限公司(TaoCloud,简称大道云行)借助自身的技术积累和应用实践,积极参与并配合国家相关部门的存储标准制定,通过统一的标准推动国产化存储市场整体的发展。

  • 2022-01-10
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万物互联背景下的边缘计算安全需求与挑战

作为万物互联时代新型的计算模型,边缘计算具有的分布式、“数据第一入口”、计算和存储资源相对有限等特性,使其除了面临信息系统普遍存在网络攻击之外,还不可避免地引入了一些新的安全威胁。为此,从4个方面对边缘计算的安全需求进行阐述,同时对其主要安全技术的设计以及实现所面临的挑战进行分析,较为全面地指出了边缘计算在身份认证、访问控制、入侵检测、隐私保护、密钥管理中存在的具体安全问题。

  • 2022-01-08
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AIOps:自适应机器学习异常检测

智能时序监控系统的基础能力:? 准确并全面的发现异常? 系统具有一定的适应能力? 算法将异常程度进行量化? 系统能感知外部的反馈

  • 2022-01-08
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面向动态防御的大数据安全技术研究

大数据环境下,海量数据呈现出主体多样化、处理活动复杂化的特点,数据除了面临传 统的安全威胁外,更要面临诸多新型安全威胁,传统的安全手段及体系已不能有效应对大数据环 境下的安全威胁。针对大数据的流转复杂、关联融合、蕴含价值等特点,提出了面向动态防御的 大数据防御模型。此外,研究了相关的大数据安全技术,这些技术能够构建大数据安全动态防御 体系,提供动态防御能力,促进大数据安全全面向动态、主动防御方向转变。

  • 2022-01-10
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基于零信任的软件定义边界网络隐身技术研究

软件定义边界(Software-Defined-Perimeter,SDP)作为零信任安全的最佳实践落地技术架构,打破了旧式边界防护思维,从传统的以网络为中心转变为以身份为中心进行最小权限访问控制。通过网络隐身技术,不区分内外网,确保只有合法的身份以及设备和网络环境才能接入。在访问过程中,对用户行为持续进行安全等级评估,并对风险行为进行动态控制,在云计算及数字化转型的大趋势下能有效地保护企业的数据资产安全。

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“零信任”在云化业务中的安全技术研究

信息安全包含了网络安全、数据安全、应用安全、行为安全等,未来还有更多安全形式出现。过去我们在规避信息安全的风险问题上更多是从网络安全这个层面来考虑的,基本上保护的都是网络和网络设备本身。在业务系统迁移到云上的趋势下,用户更加关注的是云化应用自身的安全和应用产生的数据的安全。基于传统网络安全模型或者网络攻防的安全策略属于被动的防御,是一种被动的安全,组织往往要提前识别可能遭受到的网络攻击风险,然后考虑应对策略。现在和未来,需要一系列的主动安全,比如零信任的安全方案,对于应用安全来说,就是主动安全,通过账号安全将安全边界前移用户侧,可视化技术实现从用户访问上下文行为分析,从而实现零信任的控制接入,控制访问细颗粒度的权限来实现对应用系统的主动防御。

  • 2022-01-08
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元宇宙视域下的用户信息行为:框架与展望

元宇宙的构建需要理解物理、人类、信息三元世界的融合以及信息、用户两大主体的互动。其中,物理世界,由客观存在的自然力和物理规律构成;人类世界,是人类各种社会活动与人类智慧的总和;信息世界,以比特为单位要素跨越时间和空间的限制,极大扩展了人类的生活范围与思想边界。

  • 2022-01-08
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基于eID建立可信的云安全环境

云计算是以虚拟化技术为基础,以网络为载体提供基础架构、平台、软件等服务为形式,整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式[1、2]。虽然各种机构都对云计算产业给出了令人激动的市场前景预测,但随着云计算的不断普及,对于使用云服务的用户而言,他们对安全问题的重要性日趋重视,尤其是数据安全性与隐私泄露风险的问题,已成为制约云计算发展的重要因素[3]。例如,近年来Amazon、Google等云服务提供商不断爆出的各种安全事故,斯诺登事件、iCloud明星照片泄露更是将云中的安全问题与隐私关注推向了一个前所未有的高度。

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竞争对手分析

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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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