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张卓.大数据让伪基站无处藏身

目录快速导览 一点背景 数据来源 大数据分析 应用与实践 伪基站即假基站, 能够搜取以其为中心 、 一定半径范围内的手机卡信息,利用 GSM验证漏洞伪装成运营商的基站, 冒用其它号码强行向用户手机发送诈骗 、 色情、 赌博、 广告等短信息

  • 2021-06-23
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2018 5G无人机应用 中国信通院

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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2015-大数据与智慧医疗系统的数据备份、容灾技术及实践经验

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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美团大数据平台架构实践-谢语宸

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

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刘霖.BDSA大数据安全探讨PPTDUEBAUCS技术

概述 · 人员(P: PEOPLE) · 过程(P: PROCESS) · 技术(T: TECHNOLOGY) · 数据(D: DATA) · 小结

  • 2021-06-23
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邵付东.守护网民安全.大数据驱动反诈骗

信息诈骗无处不在 信息诈骗成最大的网络黑色产业 信息诈骗的三大新特点 反信息诈骗面临三大严峻挑战 幕后推手:黑色产业链 黑色产业链走精细分工模式,形成规模经济 黑色产业链 运作流程 支付类病毒黑产 腾讯守护者计划:大数据驱动 腾讯守护者计划:开放合作 腾讯守护者计划:反诈骗联合实验室 腾讯的五朵安全云库涵盖黑产作恶的主要要素 欺诈号码云库 腾讯网址安全云库 腾讯APK安全云库 打击社工诈骗:腾讯优势 过去的反诈骗 反诈骗流程革命 反诈骗流程革命 反诈骗流程革命 鹰眼盒子-北京实践效果数据 麒麟伪基站实时监控系统 麒麟伪基站系统合作案例与效果数据

  • 2021-06-23
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在云计算时代中安全专家如何取胜.FrankYam

云计算能为我们实现基于按需付费的灵活、可靠的服务交付模式,但这种模式已在大型机运算时代中使用了数十载。我们可以这样认为:云计算是对集中化管理的一种回归。 随着网络攻击的持续增长以及新名词的不断涌现(如:IoT, BYOD, AI等),公司高管们正在寻求新的业务模式,从而更好地确保公司成功。因而,很多组织正在使用云计算,将其纳入企业风险管理的框架中,并制定了清晰的指南、程序和流程。这无疑是正确的做法。不论你是否愿意,云计算技术都将伴随我们。作为安全专业人员,我们必须适应并取胜。 本次演讲将阐述以下话题:理解云计算的模式和环境;学习云的全面风险框架及相关的安全策略;洞察云计算和大数据带来的机会点;了解董事会讨论的话题,洞察信息安全职业的新方向;给安全专业人员做出在云计算时代取胜的建议——战略及工具。

  • 2021-06-23
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《面向信息安全的大数据分析》安恒信息.王卫东

大数据分析的基本概念 面向安全的大数据分析过程 面向安全的大数据分析应用 面向安全的大数据分析实现 面向安全的大数据分析实现

  • 2021-06-23
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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

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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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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