支付业务风险事中监控体系建设研讨

邦盛核心产品体系设计、建设和重大项目实施专家王雷分析了目前金融行业中出现的“薅羊毛”现象，并从操作环境、综合防控、可疑行为等多层面提出防控技术，详细讲解了设备指纹应用中事前、事中、事后三方面的具体应用流程。此外，他还从平台、产品、技术、数据和规则五个方面介绍了如何构建综合的反欺诈立体防控体系，将风险遏制在萌芽阶段。薅羊毛特征薅羊毛防控技术设备指纹应用一站式解决方案流处理技术与数据库技术的区别可扩展的技术架构反欺诈功能体系邦盛数据服务数据落地保障客户安全完备的规则库风控的价值

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金融Web应用系统漏洞分析方法

？ 1. 金融行业安全现状问题根源现有解决方案缺陷三位一体的解决方案 4.1 主动式（全自动）Web2.0漏洞扫描 4.2 半自动式漏洞分析:业务重放+高覆盖度 4.3 被动式漏洞分析:应对0Day和安全死角

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战略角度看安全.金融科技信息安全的.黑暗森林法则

这些年:我们知道的安全圈大牛降维攻击与黑暗森林法则大佬们的战略观点降维攻击法则:互联网这个圈子好像有些人中了它的毒...... 案例分析维度分析巨头们随时可能被颠覆快技术双模IT WHY? 从三体分析人物关系与理论体系西方的哲学和物理学东方的国学信息安全行业的黑暗森林法则信息安全行业的降维攻击法则对黑暗森林不了解传统安全 VS 云安全 Gartner:自适应安全模型知行合一信息安全部门的战略地位金融科技未来何去何从不是你想象不出,有些事情就不存在......

2021-07-02
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针对强人工智能安全风险的技术应对策略

强人工智能是人类想要且正在创造的机器，但也可能通过社会操纵、新型战争、权力动态变化等方式引发一些实质性的问题。强人工智能可以由一套系统处理各种智能行为，而弱人工智能针对每种智能行为都需要新的独立系统，这是两者之间的根本性区别。对强人工智能可能的安全性风险进行评估并制定适宜对策，探讨有效驾驭强人工智能并使之既造福于人类又不对社会造成危害的举措，已经成为世界性的研究议题。

2021-07-02
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广州人工智能与数字经济试验区建设总体方案

为贯彻落实《粤港澳大湾区发展规划纲要》（以下简称《规划纲要》）和《国家数字经济创新发展试验区实施方案》（以下简称《实施方案》）部署，根据《中共广东省委广东省人民政府关于贯彻落实〈粤港澳大湾区发展规划纲要〉的实施意见》研究建设琶洲数字经济试验区的要求，打造以琶洲为核心、以珠江为纽带、以产业融合发展联动周边区域的广州人工智能与数字经济试验区（以下简称“广州试验区”），制定本方案。

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人工智能视觉检测技术在制造业应用的四大障碍及解决方案

随着AI技术的发展，近年来通过机器学习、深度学习等技术，结合大量的生产数据来训练模板和算法取代提前建模的方法成为视觉检测技术的最新应用热点。AI界的大牛级人物吴恩达（前百度人工智能首席科学家）在《Landing AI Whitepaper》中提到了人工智能视觉检测技术在制造业应用的四大障碍及解决方案，相信能够给AI技术在制造业的应用带来新的研究方向。

2021-07-02
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专利法思维下的人工智能技术及其保护策略

近年来，人工智能专利的申请、审查以及司法保护成为业界的热点话题。本文作者在总结实务工作经验的基础上，从专利法视角分析了人工智能技术的特点，结合我国最新修改的《专利审查指南》和新近专利侵权司法案例，在专利申请和专利侵权诉讼一体化理念下对人工智能技术中的几个保护难点进行梳理和讨论，以期有助于AI创新主体提升AI专利质量和专利保护力度。

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人工智能企业技术岗位设置研究报告

人工智能的不断演进对经济和社会发展有着重要意义。人工智能依托云计算与大数据技术，对海量数据进行分析处理，赋能传统产业，减少资源浪费和提升生产力水平，促进传统产业与新一代信息技术更加紧密结合。当代人工智能的繁荣发展得益于数据量的爆发性增长、运算力的不断提升和深度学习算法的持续优化。

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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!

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