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“零信任”架构下的工业控制系统安全防护探索

随着AI、5G、大数据、移动互联、物联网等新兴技术的快速发展以及在一些行业的成功应用和落地,传统意义上的网络安全边界正在逐渐扩展、延伸、模糊甚至消失。工业控制系统所在的生产网和传统的办公网存在着明显的区别。IT网络、OT网络和IOT网络(如视频监控网络),共同构建和支撑起目前较为成熟的工业企业基本的网络框架和业务体系。

  • 2022-01-10
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软件定义网络:从Openflow到P4-DSA

传统网络体系结构已经不能适应企业、运营商和网络端用户的需求。ONF(Open Networking Foundation,开放网络基金会)提出的SDN(Software Defined Network,软件定义网络)将会改变当前的体系结构。采用SDN体系结构,企业和运营商拥有前所未有的可编程能力、自动化和网络控制能力,从而可以构建一个高可扩展性且足够灵活的网络,以适应自己不断变化的商业需求。

  • 2022-01-10
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航天技术改变人类生活:从肌肤保养到太空育种

在大多数人的印象中,航天技术往往代表着同时代人类科技所能达到的最高水平,和日常生活中鸡毛蒜皮的事情实在很难挂上钩。但是,这是一个巨大的偏见,因为在我们的日常生活中,几乎随处可见航天科技的要素和痕迹,只是人们对此知之甚少。这个偏见产生的另一个负面影响,就是让大众对航天技术的民用转化抱有高不可攀的神秘感,而失去推动航天技术民用的热情和动力。因此,我们有必要谈一谈在日常生活里司空见惯的事物中渗透的航天科技。

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民用航天:航天梦想与现实的交汇

航天与人类的关系是什么?从古至今,从哲学家、文学家到航天科学家,人们对此进行了无数探讨和论述。然而,当人类真正迈入航天时代以后,才发现航天远比航海乃至航空更加艰巨和复杂,许多曾经美好的梦想撞上了坚硬的现实。加之人类在地球轨道的航天活动上已经获得了巨大的利益,因此多数航天国家的政府似乎已经渐渐失去了对航天的激情与进取心。

  • 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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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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云计算下数据安全存储技术研究

云计算技术的发展,极大地提高了计算和存储资源的利用率,用户对数据的使用也变得更便利。但是,云计算环境下的开放性也让用户数据安全性面临较大挑战,成为当前阻碍云计算技术发展的主要问题之一。针对当前云计算环境下用户数据存储安全的需求,提出一种云计算环境下数据安全存储方案,基于有限域GF(2) 上的随机矩阵,构造相应的编译码算法,以进行数据的编译码存储,同时通过动态调整数据文件编码数据量,实现对用户存储成本和数据安全可靠性的优化控制。

  • 2022-01-08
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高性能密码资源池关键技术研究

随着 5G、物联网、云计算、区块链等新技术的飞速发展,这些新兴领域对高性能密码运算提出了更高的要求,重点研究高性能密码运算、节点虚拟化、弹性资源管理的高性能密码资源池设计目标,重点探讨高性能密码资源池在设计开发过程中需要重点关注的密钥安全管理、高性能密码运算、虚拟化管理、弹性密码服务等关键技术,可应用于云计算、大数据、物联网等高安全需求的领域。

  • 2022-01-08
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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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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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