精网络安全解决方案
●深度学习模型越来越复杂.不断增长的计算量: 20 GFLOPS+；不断增加的连接: DenseNet ●对计算和存储带来挑战：ResNet152: 230M,GPU（M40）: 100 qps, ARM（A53）: 7.3S ●高效计算成为核心竞争力-深度学习模型压缩与加速
1、EDR与企业防护 2、EDR建设与运营 3、对抗与提升 DR（Endpoint DetectionandResponse），由Gartner在2013年提出， 起初叫ETDR，2015年改为EDR。 Detection ？ E-端点：网络中任意的终端设备，包括办公PC、 移动设备、服务器设备、云上虚拟机、IoT设备等 ？ D-检测：采集分析端点数据，发现端点安全风险、 检测黑客攻击、检测可疑行为等 ？ R-响应：安全风险快速响应，包括漏洞修复、入 侵阻断追溯、可疑事件调查等 腾讯自研EDR – 洋葱 12 3 4 5 终端资产一体化管理 针对服务器安全检测能力，并实现了对 全网服务器端点资产的全面管控。 端点安全的基线检测 依据腾讯自身业务防护实践，提供了端口 配置、口令配置、账号配置的基线检测， 可实现企业面临安全威胁的实时检测。 安全事件的精准溯源 通过对服务器端的登录信息、操作信息， 建立行为分析模型，实现对异常操作进 行异常操作溯源分析。 漏洞风险的实时预警 结合自身服务器防护经验，针对服务器 中间件、数据库、操作系统提供漏洞检 测能力，实时监测发现漏洞风险。 入侵攻击的主动检测 提供主动检测、实时发现入侵检测；提 供Web木马、反弹木马、异常网络通、 提权攻击、弱口令等检测功能。 融
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。 人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点： 非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
漏洞挖掘总结 ？ 审计的时候一定要有规律 ？ 代码审计工具没有扫到的不一定没有漏洞 ？ 漏洞不一定在什么环境下都可以利用 ？ 小的漏洞可以组合一下 ？ 千万不要在人家的程序上直接搞 ？ 一定要有细心，耐心 ？ 自己审计出来的漏洞要比学习有意思 ？ 每找到一个漏洞最好是记下来，可能还会遇到 ？ 代码审计挖到的漏洞数量取决于你的代码功底 ？ 经验可以给你带来很大的帮助
余额宝业务及架构变迁编年史 余额宝是什么？ 余额宝架构的4大演进阶段 余额宝“倒逼”出来的大规模服务化及业务中台建设实践 金融复杂数据资产体系下的数据中台建设实践
阿里巴巴集团作为国内最具影响力的互联网企业，近年来着力推进工业领域的数字化、网络化、智能化改造，为众多行业的工业企业赋能升级，同时也围绕工业领域开展了许多前瞻性研究，发布了一大批具有战略洞察力的报告。此份白皮书全面介绍了阿里巴巴在发展工业互联网上的探索与思考，提出了未来五年中国制造业数字化变革的八大预判，包括数据资产货币化、无场景不智能、数据中台、“低门槛”数字工厂、数字孪生工厂、区块链、C2B 协同创新平台和未来组织，并进行了详细解读，将对广大企业在战略思维、技术体系、商业模式、核心能力与组织架构上的重构提供新的思路和有益参考。
近年来国家为了加快推进教育现代化、教育强国建设，以及积极推动“互联网+教育”的普及，国家教育部及国家标准委相继出台了《教育信息化2.0行动计划》、《中小学数字校园建设规范（试行）通知》及《智慧校园总体框架》等政策及标准。力争到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网+教育”大平台。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
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