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HIDS视角下的应急响应

01如何快速定 位人侵者痕迹? 02如何快速 筛选出反弹Shell进程? 03如何快速定 位查杀内存马?

  • 2021-07-23
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破解企业攻防实战人才缺失的困境.张兆心

行业的客观需求 攻防实战型人才定位 学生攻防技术培训实践 针对问题做出的尝试 有效培训手段汇总 培训后效果 人才适用性总结 他认为,攻防实战型人才能够快速、准确的发现并处理各类业务系统安全问题,其技术能力也是高校信息安全专业的培养目标。 他首先分析了安全行业人员的客观需求,并结合高校现状探讨培养的实际难点;再针对高校本科生阶段如何开展培养的方式进行探讨;最后结合自身的实践,探讨培训后人员的效果及适用性。

  • 2021-07-02
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4-马庆祥-3-FFA2019分论坛企业实践-马庆祥 - 修改版

问题: Problems: ◆大白同学:第一次用Flink进行业务开发,终于要上线了,如何配置并行度啊? dabat: I am a newer of Flink, the job is coming online, how to configure parallelism? ◆小明同学:江湖救急,业务线数据流量突增,现在积压了大量的数据,该咋办呀? xiaoming: Help, business line data tafe suddenly increased,anda large amount of data has been accumulated, what should Ido? ◆红红同学:通过调高并发总算是扛住了流量高峰,要不要把多余的资源还回去呢? honghong: We managed to keep up with the traffic peakbyincreasing concurency, do we need to return the extra resources?

  • 2021-06-29
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数字化时代京东物联网技术的思考和实践

京东在零售数字化上有不少积累,可以通过技术服务输出服务实体经济,带动产业数字化转型升级,提升全社会的供应链效率。京东科技作为京东服务实体经济、加速产业数字化的核心主体,在其中发挥主要关键作用。物联网技术作为数字化的基础设施能力,在很早开始就得到了关注。2014年起,从家居领域开始,京东已整合统一了集团内部零售、物流等关键领域的物联网技术栈,并在社区、城市、车联、工业等领域对外输出物联网技术能力,广泛服务于实体经济。建设过程中,京东科技IoT团队积累了一些经验,也进行了一些探索,本文分享其中的思考和实践.

  • 2021-06-13
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2.5-AI 事件驱动场景 Serverless 实践

消息队列 Kafka 版是阿里云基于 Apache Kafka 构建的高吞吐量、高可扩展性的分布式消息队列服务,广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等,是大数据生态中不可或缺的产品之一,阿里云提供全托管服务,用户无需部署运维,更专业、更可靠、更安全。

  • 2021-05-06
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1.28-世纪联华的 Serverless 之路

杭州联华华商集团有限公司成立于2002年7月,主要业务涵盖购物中心、大卖场、综合超市、标准超市、精品超市、便利店、无人值守智慧商店等零售业态,涉及全渠道零售、仓储物流、餐饮、消费服务、数据服务、金融业务、跨境贸易等领 域。G20 杭州峰会食材总仓建设、保障单位,位列中国服务业五百强,浙江省商贸业百强,浙江省服务业百强,是省、市重点应急保供企业、浙江省商贸龙头企业。

  • 2021-05-06
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公检法行业数据安全灾备解决方案

公检法是政法机关的重要组成部分,对于保证人民权益、维护国内和平稳定有着十分重大的意义,其信息化建设存在存储能力、扩展能力、系统多样性、关键应用保护等多种数据安全挑战,同时又有等保的政策要求,安全灾备建设迫在眉睫。

  • 2021-04-27
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2020汽车行业数据价值报告

? 老铁关注汽车热情持续高涨,年轻化市场潜力强劲。 ? 汽车内容关注量快速攀升,用户高活跃、爱互动且观看汽车内容更沉浸。 ? 女性越年轻越爱车,男性购车决策更爽快。 ? 随着年龄的增长,对于汽车视频偏好由玩车向用车转移。 ? 年轻用户汽车品牌车型搜索意愿更强。 ? 创作者整体呈增长态势,人均发布作品数稳定。 ? 新晋创作者和高粉丝创作者增势更强。

  • 2021-03-30
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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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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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