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_企业SDL实践与经验

WEB安全培训 ●针对服务端开发 ●哪里容易出现漏洞 ●怎么写会更安全 APP安全培训 ●针对APP开发 ●数据加密存储 ●不应该存储敏感数据 安全意识 ●针对全体项目成员 ●敏感数据处理办法 ●如何发送敏感数据

  • 2021-07-23
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智慧水库解决方案

水库的安全问题一直是防汛管理部门关心的重要问题。为加强水库安全监管,丽水铁塔建立了智慧水库解决方案,方案主要由水库综合监控系统、水库标准化管理系统以及水库洪水预报调度系统等组成。实现对水库水雨情、水质、大坝安全的自动监测、水闸的自动控制等,对水库基础数据信息、水库标准化统一管理,并为用户提供集可实时水库洪水预报和调度于一身的工作平台。

  • 2021-07-15
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长亭信步线下沙龙深圳站.小微互联网金融企业应用安全体系建设.李杰

互联网+金融的应用安全威胁、安全场景 应用安全在微众银行担当的角色 安全如何做 安全有标准 安全可落地 安全体系化 安全可考验

  • 2021-07-06
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关于信息安全规划的一点分享

吐槽VS灵魂拷问 安全规划目的 几个原则 公司的诉求是什么? 先举个栗子 第一条建议:规划通篇前后逻辑有关联性 第二条建议:不回避安全价值问题 第三条建议:想领导所想—— 建立信任 第四条建议:根据汇报对象适当调整规划 常犯的错误

  • 2021-07-06
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针对强人工智能安全风险的技术应对策略

强人工智能是人类想要且正在创造的机器,但也可能通过社会操纵、新型战争、权力动态变化等方式引发一些实质性的问题。强人工智能可以由一套系统处理各种智能行为,而弱人工智能针对每种智能行为都需要新的独立系统,这是两者之间的根本性区别。对强人工智能可能的安全性风险进行评估并制定适宜对策,探讨有效驾驭强人工智能并使之既造福于人类又不对社会造成危害的举措,已经成为世界性的研究议题。

  • 2021-07-02
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最新服务器双机热备解决方案设计

数据信息是当今社会进步、发展的关键。面对日益庞大的计算机网络,用户的要求是网络能够可靠、高速、稳定地运行。当前大部分网络服务都是采用中心服务器的模式(只有一台服务器),服务器的高可靠性、高可用性是网络安全运行的关键,一旦服务器出现故障,所提供的服务就会被中断,影响正常工作,并可能丢失关键数据,从而造成严重后果。

  • 2021-07-01
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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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基于ML的用户风险识别技术与应用

数据改造:改造接入日志数据,保证基本字段一致 数据处理:数据预处理流程标准化 业务行为:进行业务访谈,确认敏感行为及业务逻辑 样本确认:无监督+专家研判

  • 2021-07-01
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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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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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