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整车电子电器架构演变推.动车联网信息安全的发展

1. 人工智能等新技术驱动汽车产业进入4.0时代 ? 从工业1.0的机械化、2.0的电气化到3.0的机电一体化,汽车工业每次都发生了重大变革 ? 以CPS为标志的工业4.0时代,将使汽车在未来10 ~20年中发生革命性的变化 2. 智能网联带来交通系统的深刻变革 ? 交通安全:交通事故率可降低 95%; ? 交通效率:车联网技术可提高道路通行效率10%,CACC系统大规模应用将会进一步提高交通效率; ? 节能减排:协同式交通系统可提高自车燃油经济性20%-30%,高速公路编队行驶可降低油耗10%-15%; ? 产业带动:智能网联汽车产业将会拉动机械、电子、通信、互联网等相关产业快速发展; ? 交通出行及商业模式的改变:减轻驾驶负担,娱乐,车辆共享,便捷出行。

  • 2021-06-21
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李洋.金融业数据安全实践与思考

从金融业发展、趋势及数字化转型分析出发,介绍金融业在此过程中面临的数据安全及治理内生需求。结合分享者十余年金融行业的信息化、数字化及安全风控经验,并以世界500强集团的实践案例,详细介绍金融业数据安全的实践及相关思路。

  • 2021-06-20
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机器人对抗纵深防御安全解决方案

数字化加快了信息的传播与交流,改变了传统的商业模式,便利了人们的生活。移动应用、Web应用已融入金融科技、生产生活的方方面面。随之而来的是金融线上业务正面临黑产及网络攻击的严重威胁。黑产通过工具或脚本程序对应用和业务进行攻击,不仅对应用系统进行漏洞探测与利用,也通过业务设计缺陷或合法逻辑,模拟正常用户请求执行批量注册、薅羊毛、数据爬取、暴力破解等操作。从2014年互联网金融初具规模至今,黑产的能力不断工具化、组织化、规模化,在金融企业数字化对抗转型中,黑产不断形成完整的生态链,攻击趋势也发生了显著变化。在与黑产博弈的过程中,黑产利用机器人展开攻击只需要花费较低的成本就可以对企业造成较大的危害。面对日新月异的新兴机器人攻击,商业银行迫切需要建立一套完备的机器人对抗安全解决方案。

  • 2021-06-07
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华大电子_物联网安全芯方案

随着物联网以及智能化产品的不断涌现,信息安全问题也日渐受到关注。信息安全是一个从系统层面需要统一考虑的问题:在提供服务的云端、通信管道、边缘及终端节点都需要部署完整的安全策略,终端节点设备不应该因为资源和处理能力有限而成为整个系统信息安全的薄弱环节。STM32Trust正是在这样的背景下应运而生,目标是让客户在其新产品的设计中能够加强安全性并充分利用STM32MCU硬件特性及其生态系统资源来实现安全设计。

  • 2021-05-28
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飞腾携手中新赛克推出工业互联网安全解决方案

飞腾携手中新赛克推出的工业互联网安全解决方案,面向钢铁、石化、电力、制造等行业和工业互联网云平台,针对其工控网络数据采集、安全监测等需求,提供高端数据采集设备——国产工业智能采集探针,以旁路方式部署在工控网络各层汇聚交换机侧,在不影响正常工业生产的前提下,实现对工业企业OT网络中的数据全量实时采集,支持设备运行状态数据采集、工业协议深度解析、多维度安全元数据提取、数据加密、格式化日志生成、单向安全传输等功能,具有工业级可靠性,具备高端口密度、高性能和灵活部署能力。

  • 2021-05-17
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构建安全可信的一体化供应链平台

无界物流3S;全供应链服务—全链协同共生;供应链技术平台;物流行业面临的信息安全挑战;供应链平台中的业务安全需求;京东物流安全解决方案;京东物流安全能力;SDL在研发中的落地与推进;数据安全方案;数据安全体系;数据安全治理;数据防泄漏;京东物流安全特色产品;构建安全供应链平台,共建可信产业生态

  • 2021-05-07
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车好多安全运营实践

1.驱动安全建设:通过运营发现安全的薄弱环节,驱动安全建设。 2.整合安全能力:整合安全产品、安全工具,实现集中化、自动化和可视化的集中管控能力,遵循业务流程,输出安全价值。 3.赋能业务团队:建立业务团队安全接口人,了解业务,融入业务,更好的为业务提供安全服务能力。

  • 2021-05-07
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甲方SRC建设和运营之路

智联招聘安全应急响应中心(Zhaopin Security Response Center) 诚挚邀请白帽子和各位安全爱好者同智联招聘一起保障广大用户的信息隐私、安全等问题。 本平台将收集智联相关业务及产品上存在的安全漏洞等相关情报, 并为各位参与者准备丰厚的奖励果实,等待卓越的白帽子前来采摘。 我们始终怀揣感恩的心,感恩每个关注智联招聘的人, 感恩所有为智联招聘的发展做出贡献的人

  • 2021-05-07
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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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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

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