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车联网时代的技术安全,究竟该如何保证?

近几年针对汽车的众多攻击事例表明,黑客攻击不仅会造成数据和隐私泄露,还能通过接管和控制车辆驾驶系统,给驾乘人员带来重大的人身和财产安全隐患。 近日,中国电子信息产业发展研究院副总工程师安晖在2020世界智能网联汽车大会上表示,2016年至2019年,智能网联汽车信息安全事件数量增长7倍,2019年,有82%的安全事件源于远程攻击。

  • 2021-07-08
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国家网络空间威胁情报大数据共享开放平台建设的思考.刘宝旭

出台网络安全信息共享的政策法规 成立专门的网络威胁情报共享机构 开展网络信息共享计划 编制行业规范并推向国际标准 出现提供多样威胁情报服务的厂商

  • 2021-06-23
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汽车.工控和物联网行业的.0Day.漏洞主动挖掘技术

在现代的汽车、工控和物联网等行业,各种网络协议被广泛使用,这些网络协议带来了大量的安全问题。举例来说,黑客甚至能够远程获取行驶中汽车的控制权,此类问题如何防护?本主题将以主流的 0Day 漏洞攻击技术-网络协议 Fuzzing 作为切入点进行解析。包括: 网络协议 Fuzzing 的原理。 千万级的别 Fuzzing 测试用例生成——Model base 建模技术。 Safeguard 增强安全检测技术原理。 实际示例:心脏出血漏洞和苹果公司旁路验证缺陷(Authentication Bypass, CVE-2012-2388)的发现过程。 不同行业的特殊漏洞挖掘场景-汽车安全、工控安全、物联网。 听众受益: 深入理解网络协议 Fuzzing 的技术原理。 通过 0Day 漏洞的实际案例,看到 Fuzzing 测试能够达到的 0Day 漏洞挖掘效果。 探寻属于自己行业的网络协议 Fuzzing... ? 网络协议Fuzzing原理 ? 基于Model-base千万级别fuzzing用例生成技术 ? Safeguard增强安全功能检测技术 ? 用fuzzing技术发现Heartbleed(“心脏出血”)漏洞 ? 不同行业的fuzzing应用场

  • 2021-06-25
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大数据全生命周期隐私问题探究

数据隐私 数据隐私问题起因 大数据全生命周期 数据采集阶段隐私 数据采集阶段隐私典型保护方法 差分隐私 数据传输阶段隐私 数据处理阶段隐私 数据处理阶段隐私保护方式 同态加密 数据交换/共享阶段隐私 加密电路与秘密共享计算 数据销毁阶段隐私

  • 2021-06-23
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大数据在应急响应中的应用

一、企业在应急响应中的痛点 二、数据驱动的应急响应理念 三、安全大数据在应急响应中应用场景 四、安全大数据在应急响应中的实践 五、企业如何提升应急响应的能力

  • 2021-06-23
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大数据安全产品实践随谈

大数据概念时下正热,成为时尚的技术标签。安全面临的挑战有多少可以归结为大数据问题呢?大数据安全在产品实践方面主要的挑战是什么?我们尝试讨论大数据安全概念落地之后的现实状态。议题特色:分享国内领先企业在大数据安全领域的产品实践经验 ? 定位 ? 技术路线 ? 技术要求 ? 数据要求 ? 处理流程 ? 关键技术 ? 产品部署 ? 未来挑战

  • 2021-06-23
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云中利剑—百度云查杀.final

安全现状 云端安全体系概述 文件云 特征云 URL云 大数据时代的安全 云端智能启发式引擎 威胁情报数据平台

  • 2021-06-23
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如何基于Seata扩展机制进行定制化的开发-季敏(清铭)

全局事务的发起者通过rpc调用开启远程的分支事务,并且将全局事务id通过调用链传播下去,很明显,这一条调用链只有起点能够对整条调用链的成功与否进行感知,rpc调用链让起点天然具备了决定全局提交或是回滚的能力。

  • 2021-05-06
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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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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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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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