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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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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”。
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下，高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来，国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动，将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手，通过专题部署、示范发布和平台建设等方式，持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与
近年来，国家高度重视数据产业发展，将数据列为生产要素，并持续强化数据标准化工作。自2021年起，《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台，大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年，国家发展改革委、国家数据
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