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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。

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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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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。

  • 2022-01-08
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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。

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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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分布式架构在云计算平台中的应用及优缺点

云计算平台虽然可以解决数据中心资源使用和效率问题,但如果不解决IT架构问题,云计算平台一样无法满足业务的使用需要,分布式架构自然也成为云计算平台的一种选择。本文针对分布式云计算平台架构四个主要应用场景:分布式存储、分布式VXLAN网络、分布式数据库、分布式安全,结合云计算平台的实际建设方案做具体的说明和优缺点分析。

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一种基于电力系统业务上云访问账号安全模型

在“云大物移”信息化时代下,电力行业信息系统建设迅速发展,安全系统也伴随计算能力及新的业务模式要求不断发生变化。以网络为中心的传统安全技术并不能很好地适配云计算业务模型,因此我们需要一种基于云业务之上、以应用为中心的新的安全模型来弥补现有安全方案的不足。基于现有电力行业云业务的现状调研,提出了关于电力行业云业务安全访问架构,并对账号中心给出了功能设计规划,采用统一访问入口进行业务安全防控。在正式访问业务之前实现预授权管理,从而实现对于电力行业云业务更优的安全保障,为信息化建设保驾护航。

  • 2022-01-08
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云计算深度报告:算力时代迎巨变

信息技术快速发展与传统产业数据化转型带来大量数据存量。随着云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术的快速发展和传统产业数字化的转型,数据量呈现几何级增长,据IDC预测,全球数据总量预计2020年达到47个ZB,2025年达到163个ZB,其中预计2020年我国数据量将达到8060个EB,占全球数据总量的18%。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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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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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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