大数据安全分析及态势感知——企业网络的安全倍增器

在“互联网+传统行业”的大趋势下，各类全新的信息安全问题逐渐浮出水面，一方面新的信息安全威胁层出不穷，利用特种木马、0day漏洞、水坑攻击、钓鱼攻击甚至威胁更大的APT攻击已是传统防火墙、IPS、杀毒软件等安全防护设备无法发现和阻止的。另一方面随着企业信息系统产生的海量数据无法被有效收集、整理并加以利用，导致信息安全管理员无法通过数据分析发现隐藏在其中的安全威胁。因此，如何解决新形势下的信息安全威胁则是企业信息安全保障下一步建设的关键所在。

2022-03-29
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5G在教育信息化中的应用方案与实践探索

为落实《教育信息化2.0行动计划》，教育者要抓住5G带来的新机遇，将云计算、大数据、人工智能和物联网等前沿科技与教育场景相结合，积极研究、探索、实践基于5G网络的远程双师课堂、远程全息课堂、VR/AR沉浸式课堂等创新教学模式，提升教育信息化水平，提升教学效果，并在实践中不断完善。随着相关应用技术的成熟和5G网络覆盖的普及，中国的5G智慧教育应用将走进规模化推广阶段，引领教育信息化的新潮流。

2022-03-28
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4.9GHz异帧隔离间距研究

4.9 GHz频段在面向大容量的热点场景时具有独特优势，通过使用4.9 GHz的1D:3U:1S帧结构配置能够有效提升网络的上行能力。针对4.9 GHz的1D:3U:1S和5D:3U:2S两种帧结构同时部署引入交叉时隙干扰的问题，研究了不同场景下异帧部署4.9 GHz站点的最佳隔离间距。本文首先根据传播模型推算出4.9 GHz异帧部署的理论隔离间距，然后结合实际测试数据对理论推算值进行对比分析，最后给出不同场景下4.9 GHz异帧部署的最佳隔离间距值，对4.9 GHz频段站点的推广建设和4.9 GHz的异帧部署提供建议。

2022-03-28
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一文了解网络安全服务产业研究

随着网络空间安全上升为国家战略，安全需求已由单一的软硬件产品提供转向全面专业的安全运营服务模式，各安全厂商争先提出安全运营整体解决方案，安全即服务成为网络安全产业发展重点。通过对网络安全服务的国内外产业发展现状进行分析，结合工程实践提出针对网络安全全生命周期的服务体系，并从技术创新和商业模式创新两个方面对网络安全服务产业发展提出建议。全面的分析和研究网络安全服务的产业现状、体系和发展建议，对完善优化网络安全服务产业链有重要参考意义。

2022-03-28
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工业互联网大趋势下如何有效防护工业信息安全

随着互联网技术对社会和经济的巨大推进和影响，传统工业领域也逐渐开始利用越来越通用、经济和成熟的网络通讯、大数据存储和处理、人工智能等前沿技术来提高运营过程的效率。传统的运营技术（OT）与信息技术（IT）、通讯技术（CT）以及数据技术（DT）开始逐渐融合，并与工业互联网一同优化工业企业的生产过程以及能源利用效率，成为工业企业新的增长引擎。

2022-03-28
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工业控制系统的极限网络安全

工业控制系统正面临着新的非传统安全问题即网络安全的威胁。网络攻击这种由人类恶意智力带来的不确定性、不可知性和多变性，恰恰是工厂企业目前最不能确保正确应对的安全挑战。现在各种工业控制系统的网络安全解决方案，虽然非常必要，但还不能彻底解决网络安全难题。根据已有的虚拟控制系统技术基础和最新的研发实验，本文创新性地提出，在异构的FPGA平台上实现的虚拟控制系统运行，并与基于供应商平台的真实控制系统实时数据比对，在网络遭受攻击时能及时正确地切换到操纵员手动，达到工业控制系统的极限网络安全，是可能的，也是可行的。

2022-03-28
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冶金自动化控制系统信息安全问题探讨

冶金企业作为对国计民生具有重要影响的行业，其工控系统的信息安全日益得到了各单位的重视。最近，笔者对国内冶金企业某钢厂重要工控系统信息安全管理情况进行了解，发现形势不容乐观，暴露出不少突出的安全问题，而这些问题又不单是技术问题，需要冶金企业、工业控制系统厂商、信息安全厂商的通力合作，共同面对冶金工业自动化控制系统信息安全方面的各种威胁。

2022-03-25
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石化行业工控系统信息安全的纵深防御

纵观我国工业、能源、交通、水利以及市政等国家关键基础设施建设，DCS、PLC等工业控制系统得以广泛应用，随着我国两化融合的深入发展，信息化的快速发展大大提高了公司的运营效率，但TCP/IP、Ethernet等通用技术和通用产品被大量引入工业领域，也将越来越多的信息安全问题摆在了我们面前。

2022-03-25
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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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