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林雪焰-连接用户与互联网应用的信任桥梁

PC环境下的数字证书硬件介质无法迁移到移动互联网; 文件证书无法合规和安全的在移动设备中使用; 如何能拥有良好的用户体验,同时签出具有法律效力的可靠电子签名?

  • 2021-06-25
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如通“万能树”:5G智慧灯杆解决方案

智慧路灯是通过应用先进、高效、可靠的电力线载波通信技术和无线GPRS/CDMA通信技术或者现在的Zigbee通信技术等,实现对路灯的远程集中控制与管理的路灯。智慧路灯具有根据车流量自动调节亮度、远程照明控制、故障主动报警、灯具线缆防盗、远程抄表等功能,能够大幅节省电力资源,提升公共照明管理水平,节省维护成本。

  • 2021-06-25
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智慧公路、车联网与2B自动驾驶

智慧公路是一种多功能集成的道路基础设施系统,由自动驾驶车辆、车路通信与协同、智能道路基础设施三部分组成。其目标是通过通信、电子、自动化技术构建车辆-公路一体系统,提供大量全局、实时和先验的信息,实现在车辆间实时通信环境下最大限度地提高道路能行的能力。

  • 2021-06-25
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.物联网和芯片安全.解析现实生活中的物联网攻击

在可预见的未来,预计将部署数十亿部物联网设备,如果物联网设计人员未能应对好来自各个方面的攻击,重要数据将面临风险,物联网的承诺也将无法兑现。过去,物联网漏洞缓解措施主要集中在软件层面,然而随着实施物理攻击的门槛不断降低,芯片安全亟待提升。在本议题中,分析了一个包含了芯片级漏洞的真实攻击案例,然后讨论提升芯片安全以及解决芯片漏洞的特定缓解措施所需的系统方法

  • 2021-06-25
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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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万物互联下的智慧城市安全

Gartner 预测 2018年互联设备数量 超过30亿台 物联网发展日新月异,用户渐失掌控能力 全球城市正走向智能化 2 年内全球将投入1 万亿美元建设智能城市 全球城市变得越来越智能···但在城市设计过程中是否考虑到安全性? Shodan网站,查询全球网络设备信息 2016 Shodan 报告 曝露出美国城市网络资产风险状况 物联网攻击的步骤 物联网安全威胁

  • 2021-06-25
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智慧景区建设整体解决方案

随着消费水平的提高,旅游逐渐成为人们休闲娱乐的主要选择,旅游大军越来越多。为了在旅游市场脱颖而出,满足游客的游览体验,各大景区纷纷都引进智慧旅游的概念,开始智慧景区的建设。智慧景区一方面是为了满足游客需求,另一方面则是为了提升景区形象,增强景区的业务能力,当然智慧+也是产品更新换代的必然。 智慧景区有狭义和广义之分,广义的“智慧景区”是指科学管理理论同现代信息技术高度集成,实现人与自然和谐发展的低碳智能运营景区。狭义的“智慧景区”是“数字景区”的完善和升级。狭义的“智慧景区”强调技术因素,广义的“智慧景区”增加了对管理因素的强调。

  • 2021-06-24
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2019 《5G承载光模块》白皮书 中国信通院

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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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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