数据分析很大,我们做的事很小 为什么选择做日志分析 核心作用 基础设施需求能达到的能力 我们计划做一个什么样的系统 满足用户场景 快速验证技术可行性 云分析架构层 动静分离,做合适的系统 CASE1-服务器安全分析（自动化APP） CASE1-服务器安全入侵 CASE-2邮件安全（钻取） CASE-2邮件安全 两个有价值的参考 Sumologic Splunk Q&A
？ 基于预警监控的防御思路探讨 ？ 内网安全需求探讨 ？ 大数据分析下的内网安全检测 互联网的安全攻击？ ？ 对终端安全的防范？ ？ 对病毒的防范？ ？ 对服务器的保护？ ？ 网络隔离的需求？ ？ 身份认证需求？ ？ 安全审计需求？
大数据概念时下正热，成为时尚的技术标签。安全面临的挑战有多少可以归结为大数据问题呢？大数据安全在产品实践方面主要的挑战是什么？我们尝试讨论大数据安全概念落地之后的现实状态。议题特色：分享国内领先企业在大数据安全领域的产品实践经验 ？ 定位 ？ 技术路线 ？ 技术要求 ？ 数据要求 ？ 处理流程 ？ 关键技术 ？ 产品部署 ？ 未来挑战
北回归线 南北 北向有哪些方面 战略问题在北极的顶端 十六字 国家战略层面 X战略 网缘博弈，四缘博弈的一个方面 战略问题在北极的顶端
画像从互联网到安全 安全画像构建 画像的AVL insight实践 面向现场分析的画像实践 1、互联网画像是商务驱动画像生成，标准， 画像可以是自上而下，也可以是自下而上。 自上而下：“男人” 自下而上： “坏人”“有钱”“偷钥匙” “晚上”“惯犯”“瘦” 2、安全画像是发现查询驱动，结构化 他是作为一个线索来发现，需要做二次关联。 “坏人”-＞目的：偷东西-＞环境：“晚上” -＞手段：“用钥匙开门”-＞频率：之前很长时间持续
组织部了解其对手 预防作为安全策略远远不够 将坏的与好的区分开来变得越来越难 大数据的情报驱动安全性的兴起 安全操作的数据挑战 安全分析是采用大数据的障碍 构建大数据体系结构理念 构建大数据分析理念 大数据与威胁情报的融合
狭义数据安全与广义数据安全 再谈数据泄漏 数据流通的多个环节 数据共享与脱敏 006年，美国最大的影视公司之一 Netflix，举 办了一个预测算法的比赛（Netflix Prize），比 赛要求在公开数据上推测用户的电影评分 。 Netflix 把数据中唯一识别用户的信息抹去，认 为这样就能＞保证用户的隐私。但是在 2007 年 来自The University of Texas at Austin 的两位 研究人员表示通过关联 Netflix 公开的数据和 IMDb（互联网电影数据库）网站上公开的纪录 就能够识别出匿名后用户的身份。三年后，在 2010年，Netflix 最后因为隐私原因宣布停止这 项比赛，并因此受到高额罚款，赔偿金额总计九 百万美元。
企业安全大数据概述 ？ 安全大数据的成因和特点 ？ 安全大数据带来的挑战 ？ 解决方案1: 利用内部威胁情报实现数据浓缩 ？ 对威胁情报认知上的几个误区 ？ 案例介绍 ？ 从企业安全数据中提叏威胁情报的几点建议 ？ 解决方案2: 利用异常检测技术减量和降维 ？ 异常检测技术的収展及现状 ？ 提升异常检测准确率的技术路线 ？ 实例分享 ？ 总结
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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