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面向现代攻击面的漏洞风险管理

去年的攻防演练中,多家单位因攻击面 评估不到位等低级错误而被攻破例 例1 :某单位被物理攻击,通过营业厅的网络接入到内网,再使用已知漏洞拿下护网目标

  • 2021-07-26
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互联网安全建设.林鹏

知己:资产识别、防御覆盖范围、技术能力 ? 知彼:对手的攻击手段攻击特征,攻击是否成功特殊的技巧知己:资产识别、防御覆盖范围、技术能力 ? 知彼:对手的攻击手段攻击特征,攻击是否成功特殊的技巧

  • 2021-07-26
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1.王治江-3-FFA2019-深度技术-

加速了对齐时间,增加了快照状态时间,在数据等待处理和持久化之间权衡 Speeds up the alignment time but increases the checkpoint state size during snapshot. Tradeoff betwe en data processingandpersisting 如何配置使用 How to config to use unaligned checkpoint Benefits 。Checkpoint 更快可预测,尤其在反压场景 Fasterandpredictable checkpoint, especially in back pressure case Checkpoint间隔更短,频率更快,失败恢复更少的数据 Shorter checkpoint internalandmore frequent checkpoint res ulting in less data to recover during failure 。端到端exactly-once延迟更短 Decreases end-to-end latency in exactly-once case Limit ations ●Inflight 数据持久化,10瓶颈场景不适合 Not suitable for 10 sensitive scenarios because of persisting infight data ,失败恢复inflight数据,时间变长 More time to recover inflight data during failure

  • 2021-06-29
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人工智能与信息处理技术(PPT23页)

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广,从机器视觉到专家系统,包括了许多不同的领域。其中特点是让机器学会思考。

  • 2021-06-29
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大数据与云计算产业.ppt

大数据从源到流到汇聚应用,包含数据入口、数据融合处理、数据应用三个维度和过程。从前到后看,这三个维度分别对应于数据资产类领域、数据融合与处理相关领域、数据应用相关领域。

  • 2021-06-23
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打造企业内部的物联网(PPT23页)

随着企业管理要求的不断提升,许多企业对条码扫描器的应用也已经开始由有线采集向无线采集方面发展。运用无线采集器可以到现场采集,并把采集到的数据实时通过无线网络传输给计算机。

  • 2021-06-22
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应用于工业互联网的网络流量异常检测方法及大数据平台

本发明实施例所提供的应用于工业互联网 的网络流量异常检测方法及大数据平台,能够通 过授权指令建立与目标终端设备对应的流量检 测通道,并通过流量检测通道采集目标终端设备 的实时网络流量从而绘制流量曲线,周期性地基 于流量曲线确定目标终端设备的多组流量变化 轨迹,计算不同时段下的流量变化轨迹之间的轨 迹偏移量,在依据轨迹偏移量判定出目标终端设 备遭受分布式拒绝服务攻击时确定出目标终端 设备在当前时段内的状态参数,根据状态参数生 成动态安全策略并下发给目标终端设备。这样可 以使目标终端设备基于动态安全策略确定出待 处理请求中的异常请求并销毁。如此,能够避免 目标终端设备的瘫痪,确保整个工业互联网控制 系统的安全可靠运行。

  • 2021-06-21
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基于边缘计算体系架构的工业互联网智能控制器

本申请涉及一种基于边缘计算体系架构的工业互联网智能控制器,其中,逻辑控制装置分别连接数据采集装置、数据分析装置及互联网传输装置;数据采集装置在边缘侧采集设备数据;数据分析装置在边缘侧计算分析设备数据,得到分析结果;互联网传输装置用于上传分析结果,并且将控制信息传输到逻辑控制装置。通过将数据采集及分析放在靠近数据源的边缘侧,从而将运算也分散在边缘侧,解决了工业设备与云端的数据通路传输速率受限的问题,尤其是解决了由于传统PLC数据吞吐量差引起的网络堵塞、加工节拍慢、效率底下等现象,配合互联网传输装置实现了边缘计算与云计算的完美融合。

  • 2021-06-19
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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微模块化数据中心机房建设方案

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