AgeloVito给我们介绍了几种hvv中常见的钓鱼手法，例如窃取口令类、附件携马类、XSS钓鱼以及配合社工进行BadUsb等等并针对其中部分钓鱼方法进行了演示。 最后AgeloVito将一篇社工案例进行分享，现场互动后并分享了他社工钓鱼的秘诀:1、信息收集2、绘制人物画像3、指定战术。在实战中应将社工钓鱼融入渗透的各个环节。高质量的针对某类个体钓鱼往往比批量海钓的效果来的更出色。
预计2020年, 40多亿网民、500亿部设备在网络空间互动,基于互联网的智能化、数字化:人联、物联、人物互联,数字世界与物理世界在互动交织中走向融合与统一, 新的 产业形态与商业模式层出不穷,技术环境巨变。
本实用新型公开了一种楼宇智能化设备的控制柜，其特征主要在于：主体包括楼宇设备控制柜本体、控制柜保护罩壳、控制柜接线架、控制柜手动操作面板、控制柜主动降温装置，楼宇设备控制柜本体外侧设置有控制柜保护罩壳，控制柜保护罩壳内侧设置有控制柜接线架，控制柜保护罩壳顶端设置有控制柜主动降温装置，控制柜保护罩壳外侧面设置有控制柜手动操作面板，本装置结构简单、性能安全可靠、安装使用便捷、具备主动风冷降温，且能够极大地避免漏电的情况发生。
一种楼宇智能综合布线装置，包括底板、排线机构、支架、线缆和线缆锁紧块机构，其特征在于，所述的底板两端开有固定螺钉孔，用于该装置的固定，底板的中间开有一个通孔，线缆从下向上贯穿，在通孔的左右两端固定着两个立柱，两个立柱的距离大于通孔的直径，在两个立柱之间焊接连着排线机构，所述的线缆固定在排线机构上。在立柱的右侧的底板上，固定着线缆锁紧块机构。通过线缆锁紧块机构，线缆锁紧块机构有若干个锁紧单元拼接而成，每一个拼接不需要螺丝螺钉，方便拆卸，更有利于资源的有效利用，针对于不同的楼宇选择不一样多的线缆锁紧机构。维修时也可以进行拆卸维修。
本发明公开了一种楼宇消防安全维护用智能化提升装置，包括行走履带，还包括钢索、顶部固定装置、底部固定装置、站立平台，所述顶部固定装置设置于高楼顶部，所述底部固定装置设置于高楼底部，所述钢索一端与所述顶部固定装置连接，另一端与所述底部固定装置连接，所述站立平台与所述钢索连接，设置于所述钢索与所述顶部固定装置的连接处、所述钢索与所述底部固定装置连接处之间；所述行走履带设置于所述站立平台与高楼之间，其带轮枢接于所述站立平台之上，其带体的带面上设置有若干吸附部件，所述吸附部件吸附于高楼外壁，进而对所述站立平台起到稳固作用，防止所述站立平台在遭遇强风时左右晃动，增加所述站立平台的稳定性。
如何在移动设备中保护企业数据和文件？ 如何发现，并保护在 SaaS 应用中的数据？ 如何保护分享到企业外部的数据？ 如何保护本地环境和云服务中的敏感数据？
传统的数据中心网络技术，STP 是二层网络中非常重要的一种协议。用户构建网络时， 为了保证可靠性，通常会采用冗余设备和冗余链路，这样就不可避免的形成环路。而二层网络处于同-个广播域下，广播报文在环路中会反复持续传送，形成广 播风暴，瞬间即可导致端口阻塞和设备瘫痪。因此，为了防止广播风暴，就必须防止形成环路。这样，既要防止形成环路,又要保证可靠性，就只能将冗余设备和冗余链路变成备 份设备和备份链路。即冗余的设备端口和链路在正常情况下被阻塞掉， 不参与数据报文的转发。
除污水处理系统运行外，运行部人员亦负责设备的日常维护，包括日常巡检及简易常规维护，如加润滑油、清洁、清换过滤器、小部件的紧固调整设备等。
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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。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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