大数据技术助力金融业务安全

01-金融业大数据技术应用情况 02-大数据风险管控的机遇和挑战 03-大数据风险管控能力建设 04-智能风控体系建设

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云WAF与大数据实时分析实践

详细介绍了互联网公司常见的web安全层面的痛点，各种应用安全的需求无法防护，0day的应急响应等，并且列举了想要防护时所必须面对的难点，最终技术选型为基于云的Web应用防火墙。在构建过程中，分别围绕规则源、部署、日志处理等方面进行闭环设计，形成各自的数据落地方式。并通过镜像流量的实时计算、防护日志的机器学习分类，分别来提高该系统的拦截率和降低误报率。目前该系统已成熟稳定的运行，每天防御十亿级别的请求，每次处理的时延均在单位毫秒级，在每天拦截数十上百万的攻击同时保证误报率低于千万分之一。而且计划将来进一步提高自动化效率，通过机器学习和实时计算，能够做到无人值守，自动识别可疑访问。

2021-06-23
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知道创宇.赵毅.大数据安全新思路

安全研究人员挖掘、跟踪漏洞，分析攻击数据，组件识别爬虫，输出组件库 2. 漏洞防御规则等安全数据与云端同步 3. 云端捕获的攻击数据自动分析并输出到数据中心 5. 数据中心分类输出需求库 4. 安全研究员分析攻击，与捕获漏洞，并输出研究成果

2021-06-23
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.操龙兵.大数据分析与国计民生

金融危机的发现机制多个异构市场之间的关系市场内/市场间关系金融危机在跨市场指标上的异动反应其它相关工作

2021-06-23
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安全威胁情报与基础数据

威胁情报这个概念这两年持续升温，越来越多的业内公司根据自身的业务以及产品形态开始对这个概念给予不同角度的解读。无论国内国外，各个老牌新兴厂家都开始搭威胁情报这班车，宣传和强调自家产品与威胁情报千丝万缕的基因联系和产出情报的及时及准确度。然而在实际运用中，作为用户，不难觉察目前这个领域虽然吵得很火热，但实际应用落地不多，不少用户对威胁情报到底是什么，应该是什么样子，是否真的有实际案例，是否有效果等不是很明确。本次讲座中，我们将从技术视角讲述我们对威胁情报的理解，观察和思考。并带领大家感受威胁情报的实际案例。

2021-06-23
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潘柱廷.北人南顾.攻击假设矩阵中的数据纽带

南人怎么看技术老生常谈大数据？（业务,威胁,安全）大数据安全九宫图威胁用例、威胁场景攻击假设矩阵,一个简单的工具矩阵攻击假设矩阵 @ 网络拓扑,简单示例攻击假设矩阵 @ 时间,简单示例数据资产:一种新型资产的认识 “云物移社大智随”的影响五际缘的弈局 CPS-Cyber Physical System 信息物理系统意识-信息-物理系统/空间从MCPs攻击假设矩阵看“大数据攻击” 从MCPs攻击假设矩阵看“大数据攻击” 威胁用例、威胁场景

2021-06-23
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大数据金融风险监管实践.–.陶思南

简单介绍当前普惠金融野蛮发展面临的风险与监管挑战；针对当前金融企业面临的大规模的骗贷风险，重点阐述腾讯通过网络黑产知识图谱构建的金融反欺诈业务实践；针对当前政府机构面临的金融平台风险监管难点，介绍腾讯基于安全大数据构建的金融风险监管平台实践经验；最后，介绍当前与政府和金融企业共建金融风险防范体系的成功案例并对未来安全发展做出思考。目录普惠金融爆发式增长带来的问题挑战腾讯大数据金融业务风控服务系统腾讯大数据金融业务风险监管平台大数据金融安全总结与未来安全思考

2021-06-23
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《虚拟环境与大数据环境下的数据安全过渡》.国网思极赵明明

网络安全形态的变化行业用户关心的主要核心驱动安全的三大动力安全防御成熟度自适应安全体系平台化的安全防御体系功能插件化大数据与人工智能的应用机器学习在安全分析中的应用中新金盾平台化安全解决方案架构中新金盾“云+端”抗拒绝攻击防御中新金盾“猎潜者”高级威胁防御案例：融合媒体云安全防御体系态势感知：安全闭环

2021-06-23
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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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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

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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