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云环境下的数据安全.杨海峰

安全性是企业面对云计算的首要考虑 公共云数据安全的新挑战和老问题 公共云数据多层防护框架 按需采用数据加密技术保护数据资产 依托持续监控和行为分析感知风险 利用脱敏保证数据合规 结合主动策略和风险感知进行威胁防护 公有云数据安全技术架构 演讲指出:近些年云计算发展风起云涌,政府、企业、金融、公共事业等都在建设或者规划上云; 目前,云计算按照部署模式主要分为公有云、私有云(也称作内部云或企业云)、混合云。 如何选择何种模式的关键点在于:云环境的安全合规性问题,也就是云环境的法规遵从、云数据的安全如何保障、 云环境风险管理;这个问题也越来越成为公有云、混合云发展中被讨论的核心问题。 根据目前国内外数据(库)安全的发展现状和经验,结合亚马逊 AWS[1]、阿里 云、腾讯云、UCloud、华为云等国内外云服务厂商,和 IBM、微软等 IT 巨头的云服务情 况,从云数据(库)安全角度,归纳介绍云环境下数据(库)安全四种技术路线与安全模型 架构和云数据(库)安全关键技术。

  • 2021-07-01
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数据安全标准及创新实践

2020年4月9日,中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市 场化配置体制机制的意见》,明确提出“加快培育数据要素市场”, 包括推进政府数据开放共享,提升社会数据资源价值,加强数据资源 整合和安全保护。

  • 2021-06-21
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以标准为引领.推动网络安全互联互通和协同联防

评估关键企业安全能力,作为国家、军事重大工程准入依据 评估中小企业安全能力,解决供应链攻击问题 倒逼企业重视网络安全,促进网络安全行业发展

  • 2021-06-21
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刘志诚.从数据安全到业务安全

如果你从事互联网行业,你最关注应该是个人敏感数据。因为国家监管和个人隐私保护的需求越来越旺盛。 公安、通信管理局等部门都在关注APP安全、数据采集、权限管理,这些都跟个人数据相关。 第二个是业务数据,如果你是传统业务,你关注的可能是业务数据本身。 第三个是商业数据,我们一些传统的数据安全解决方案,重点就是解决这方面的一些问题。

  • 2021-06-21
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智慧市政:宜科NB-IoT井盖监控解决方案

当前,地下管网已遍及城市的每个角落,涉及雨水、污水、水务、电力、燃气、消防、通信、有线、供暖等多个行业领域。尽管各类有关部门对井盖资源拥有相对独立的管辖权利与维护义务,但是由于物权分离,且依靠人工统计管理,效率低下,难免有信息不对称、监管不力的现象,而井盖“杀手”的频繁出现更是存在重大的安全隐患。当井盖破损或丢失,如果相关部门无法在第一时间采取补救措施,那么轻则造成系统故障或交通瘫痪,重则可能导致人员伤亡。

  • 2021-06-07
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从信息泄露视角看待密码应用.密码应用与访问行为模式保护

密码应用面临的新挑战 加密是保护隐私泄露的根本办法,很多满足应用需求的密码机制已经提出。 虽然密码算法本身具有可证明安全性,但是在应用中产生的信息泄露,使其容易被破解。

  • 2021-04-29
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构筑网络安全防御纵深,护航电力工控网络安全

电力是工业的命脉,是国民经济的第一基础产业,对促进国民经济的发展和社会进步有着重要作用,关系到国家经济安全、社会的稳定、人们的日常生活。

  • 2021-05-07
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新建新型煤化工企业安全生产标准化创建常见问题及解决方案探究

新建新型煤化工企业往往具有新工艺、新技术、新设备、新员工、新管理等诸多新特点,安全管理面 临巨大挑战,稍有不慎就可能发生事故。在这种形势下,企业通过开展安全生产标准化建设,实现生产 经营各环节的管理系统化、科学化、规范化,并持续改进,提升安全管理水平,预防各类事故发生。新建 新型煤化工企业的标准化创建工作相较于传统企业有很多新情况、新问题,针对该类企业安全生产标准 化创建工作中的常见问题及解决方案进行探究。

  • 2021-04-18
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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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