大数据与人工智能对企业安全带来的挑战与应对

随着信息技术的进步，数字时代的“大数据、云计算、平台化、移动互联、社交应用”蓬勃发展，传统的IT架构防护思路向新的IT架构防护思路转变。演讲者不仅剖析了当前企业面临的安全挑战与危机，并详细罗列了对应的安全策略和方法。我们面临的安全形势我们正处在一个数字时代新技术带来新的安全挑战几个典型的安全事件应对-安全防护思路的转变建立自适应的、自动化的安全架构关键控制要素案例分享

2021-06-23
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大数据分析系统及其应用实践

数据分析很大,我们做的事很小为什么选择做日志分析核心作用基础设施需求能达到的能力我们计划做一个什么样的系统满足用户场景快速验证技术可行性云分析架构层动静分离,做合适的系统 CASE1-服务器安全分析（自动化APP） CASE1-服务器安全入侵 CASE-2邮件安全（钻取） CASE-2邮件安全两个有价值的参考 Sumologic Splunk Q&A

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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基于随机森林和投票机制的大数据样例选择算法

2021-06-21
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.数美时代.梁堃.Sentry.金融实时风控系统

01 背景与挑战 02 Sentry实时风控系统 03 Q&A 数美金融大数据解决方案提供商核心业务为金融行业提供大数据产品及服务开发，并提供基于大数据场景的解决方案。主营产品（业务）分为风险控制类、用户画像类、精准营销类、数据分析与挖掘类、数据仓库类、大数据决策支撑类

2021-06-23
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如何0改造让单体或微服务应用成为Serverless Application

0 改造+ 0 门槛+0 容器基础即享Serverless+K8s+微服务带来的技术红利。支持多种微服务框架、多种部署渠道（UI、Jenkins/云效、插件等）、多种部署方式（war、jar、镜像）核心场景主要面向在线应用：微服务应用、web 应用、多语言应用等。

2021-05-06
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互联网数据中心机房（IDC）建设方案精编

IDC作为提供资源外包服务的基地,它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解, IDC是对入驻（Hosting）企业、商户或网站服务器群托管的场所；是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施,也是支持企业及其商业联盟（其分销商、供应商、客户等）实施价值链管理的平台。形象地说, IDC是个高品质机房,在其建设方面,对各个方面都有很高的要求。

2021-04-22
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中兴通讯5G大容量场景保障技术方案

在5G时代，您是否参加过大型峰会、体育赛事、演唱会等重要的现场活动？担心在这类活动场景中实时在线分享图片及视频时卡顿？中兴通讯5G网络技术研究专家们专治各种网络疑难杂症，本文带您解密保障5G大话务场景解决方案。

2021-03-25
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。