ATT&CK框架（ ACK模型） MITRE提出的ATT&CK框架,是将入侵期间可能发生的情况,做出更细的画分,区隔出12个策略阶段。包括:入侵初期、执行、潜伏、权限提升、防御逃避、凭证访问、发现、横向移动、采集数据指挥与控制、透出、冲击。截止2019年4月, ATT&CK矩阵收集了244多种攻击者战术和技术。
1安全响应的现状和挑战 2安全响应需要的数据和威胁情报的作用 3安全响应的支撑平台建设 4安全响应“必修课" 5终端检测响应/EDR主要工具集 6安全响应的playbook
Hypervisor为虚拟机提供了虚拟的运行平台，管理.虚拟机的操作系统运行，每个虚拟机都有自己的操作系统和系统库以及应用。容器是和主机共享硬件资源及操作系统，在操作系统上，通过对CPU、内存等资源的隔离、划分和控制，实现进程之间透明的资源使用
勒索软件攻击最近变得越来越突出，世界各地的组织都实施了应对威胁的政策和建议。在这次演习中，学员将面临一次真正的勒索软件攻击。为了成功地完成这次演习，学员必须通过对受感染的站点网络和C&C服务器进行全面的技术取证调查,构建一个完整而准确的事件链。 在他们的调查过程中，学员会遇到应对勒索软件事件的挑战,会接触到针对这种威胁的不同预防方法。
信息安全从积累到创造 01从零开始:如何发现知识 02快速成长:那些散落在黑客世界里的“金子” 03突破瓶颈:掌握“创造技巧”的技巧 04超越大师:集大成者,金声而玉振
我的安全路线 技术学习路线 学习方法论 1.本地搭建CMS复现各种漏洞（文件包含/命令执行/XSS/CSRF/注入...等）乌云漏洞白帽子在提交漏洞的时候会把有漏洞的版本号公布出来,你自己去找对应的版本号复现出来。 2.看exploit-db已经公开的漏洞分析，尝试复测。
1.为什么要上大学? 2.为什么网络安全行业是"捷径"? 3.网络安全就业形势? 4.网络安全行业从小白到就业?
●二进制安全进阶 ●CTF转逆向，因而逆向基本功得到迅速提高，轻松挖非主流目标的漏洞 ●对PWN有了系统观和大局观 ●不知道怎么挖主流目标的漏洞 ●继续扩宽知识面 ●参加了一年的清华组会，了解到了很多state of the art的研究成果，感谢 张超老师提供的平台 瓶颈 ●开发能力不足，长期研究能力不足，非熟悉的事物学习较慢
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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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