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工厂厂区安防系统解决方案

近年来,数字化厂区建设已经成为许多工厂必不可少的建设项目之一,借助厂区网络,可方便、迅速的建立起一套专门针对工厂的安防系统。该系统架构简单,结构合理,系统组成紧凑;再加上全面兼容的强大软件,可以让该系统实现各种功能,如:全天候监控与录像,日夜触发式报警装置与远程值守等。而系统的网络化工作方式决定了该系统可以产生很多基于网络的应用方案,全方位的为厂区用户解决问题。

  • 2021-05-07
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AI芯片的产品设计与安全设计

? 以AI芯片构建的边缘计算方案,未来有机会通过区块链智能合约,构建安全认证和访问体系; ? 5G+AI时代来临,千亿级的物联网设备,安全问题会更加突出。我们愿与滴滴和各界朋友合作,打造一个具有算力之美的、安全的智能世界;

  • 2021-05-07
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APP隐私合规实践

1、制定发布SDK、手机操作系统个人信息安全评估要点。 2、针对面部特征等生物特征信息收集使用不规范,App后台自启动、关联启动、私自调用权限上传个人信息,录音、拍照等敏感权限滥用等社会反映强烈的重点问题,开展专题研究和深度检测。 3、对违法违规收集使用个人信息行为加大发现力度、曝光力度、处罚力度。 4、发布免费技术工具,指导中小企业开展个人信息收集使用行为自评估,提升中小企业个人信息收集使用活动的合法合规性。 5、推进App个人信息安全认证工作,有序开展认证证书和标识发放,建立持续动态的认证跟踪机制。

  • 2021-05-07
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爱康集团信息安全建设

以电子或者其他方式记录的,能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息。 (a)可用于识别与此类信息相关的PII主体的任何信息,或 (b)与或可能直接或间接与PII主体相关联的任何信息。

  • 2021-05-07
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滴滴信息安全文化建设

为了确保乘客的出行安全,滴滴对准入安全严格把关。司机师傅想加入平台成为一名自己带车的滴滴司机,第一步是背景审查,在警方的指导和帮助下,滴滴建立了常态审查机制,对注册司机进行定期背景筛查。经过审查后,才是真正考验的开始,除了要参加2小时的培训,学习安全注意事项、服务标准要求等内容外,还需参加考试合格后,才能正式上路。每天出车前,不仅仅是新注册司机,我们对所有的司机和车辆进行百分之百的二次核查,每天手机人脸识别近千万人次。

  • 2021-05-07
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技术能力闭环,提升数据安全

企业会基于各自的内部业务要求,对技术或算法进行特异性的定制要求,传统的“买买买”模 式已经不足以支撑企业IT部门的个性化需求。 外部供应商很多时候无法提供标准化的适应企业场景的产品,需要定制,定制需要数据,数据 如何合规使用?

  • 2021-05-07
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数据安全技术体系建设实践

对个人敏感信息的访问、修改等操作行为,宜在对角色权限控制的基础上, 按照业务流程的需求触发操作授权。例如, 当收到客户投诉,投诉处理人员才可访问该个人信息主体的相关信息。 GB?T 35273-2020 信息安全技术 个人信息安全规范 6.1 个人信息存储时间最小化 (b)超出上述个人信息存储期限后,应对个人信息进行删除或匿名化处理。

  • 2021-05-07
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滴滴SDL体系建设

背景:各项工作通过人肉开展、自动化程度低;过程依赖邮件、钉钉等方式,知识不能沉淀、各项工作无流程闭环。 ? SDL一站式工作平台上线--数据沉淀、流程线上闭环--建设漏洞知识库及方案库 ? 自研黑盒与测试环境打通--多渠道流量采集进行扫描 ? 商用白盒与部署系统打通--自研检测规则 ? 三方组件检测上线--打通构建平台拉取组件依赖

  • 2021-05-07
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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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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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