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APP隐私合规实践

1、制定发布SDK、手机操作系统个人信息安全评估要点。 2、针对面部特征等生物特征信息收集使用不规范,App后台自启动、关联启动、私自调用权限上传个人信息,录音、拍照等敏感权限滥用等社会反映强烈的重点问题,开展专题研究和深度检测。 3、对违法违规收集使用个人信息行为加大发现力度、曝光力度、处罚力度。 4、发布免费技术工具,指导中小企业开展个人信息收集使用行为自评估,提升中小企业个人信息收集使用活动的合法合规性。 5、推进App个人信息安全认证工作,有序开展认证证书和标识发放,建立持续动态的认证跟踪机制。

  • 2021-05-07
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爱康集团信息安全建设

以电子或者其他方式记录的,能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息。 (a)可用于识别与此类信息相关的PII主体的任何信息,或 (b)与或可能直接或间接与PII主体相关联的任何信息。

  • 2021-05-07
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滴滴信息安全文化建设

为了确保乘客的出行安全,滴滴对准入安全严格把关。司机师傅想加入平台成为一名自己带车的滴滴司机,第一步是背景审查,在警方的指导和帮助下,滴滴建立了常态审查机制,对注册司机进行定期背景筛查。经过审查后,才是真正考验的开始,除了要参加2小时的培训,学习安全注意事项、服务标准要求等内容外,还需参加考试合格后,才能正式上路。每天出车前,不仅仅是新注册司机,我们对所有的司机和车辆进行百分之百的二次核查,每天手机人脸识别近千万人次。

  • 2021-05-07
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技术能力闭环,提升数据安全

企业会基于各自的内部业务要求,对技术或算法进行特异性的定制要求,传统的“买买买”模 式已经不足以支撑企业IT部门的个性化需求。 外部供应商很多时候无法提供标准化的适应企业场景的产品,需要定制,定制需要数据,数据 如何合规使用?

  • 2021-05-07
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数据安全技术体系建设实践

对个人敏感信息的访问、修改等操作行为,宜在对角色权限控制的基础上, 按照业务流程的需求触发操作授权。例如, 当收到客户投诉,投诉处理人员才可访问该个人信息主体的相关信息。 GB?T 35273-2020 信息安全技术 个人信息安全规范 6.1 个人信息存储时间最小化 (b)超出上述个人信息存储期限后,应对个人信息进行删除或匿名化处理。

  • 2021-05-07
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滴滴SDL体系建设

背景:各项工作通过人肉开展、自动化程度低;过程依赖邮件、钉钉等方式,知识不能沉淀、各项工作无流程闭环。 ? SDL一站式工作平台上线--数据沉淀、流程线上闭环--建设漏洞知识库及方案库 ? 自研黑盒与测试环境打通--多渠道流量采集进行扫描 ? 商用白盒与部署系统打通--自研检测规则 ? 三方组件检测上线--打通构建平台拉取组件依赖

  • 2021-05-07
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华为中国政企服务1+5+N服务产业体系

华为中国政企服务1+5+N服务产业体系:2020年中国政企服务发布“1+5+N”的服务产业体系:通过顶层技术咨询与规划、快速集成交付、行业场景化运维/运营以及数字化新型人才的培养,使服务真正成为客户转型的驱动力之一。

  • 2021-05-07
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银行核心系统存储建设方案成功实践v3.0

银行核心系统存储建设方案成功实践v3.0银行的核心系统是银行处理核心客户信息、存贷产品、支付服务和核心总账等核心功能的基础系统。据某国有大行粗略统计,其核心系统在数据大集中后,10年间日均业务量从8千多万飙升到现在的4.5个亿,翻了5倍多。首先,我们看到用户交易场景对性能的要求更高,比如网络购物等,希望拥有更快捷的响应时延,这对IT系统的存储和网络提出了更高要求。其次,虽然所有银行客户都期望看到业务量日益增加,但从另一个角度来看,这大部分业务增加量其实是用户的交易行为更加频繁引起的,并未带动业务价值增加

  • 2021-05-07
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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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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