k0otkit：针对K8s集群的通用后渗透控制技术

p 基本思路：利用Kubernetes自身提供的多种资源和机制 p 核心方法：利用DaemonSet资源特性？自动在所有节点上均部署一个Pod实例？如果有Pod挂掉，DaemonSet控制器将自动重建该Pod p 那么，假如把DaemonSet和反弹shell结合在一起呢？

2021-04-26
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ATT&CK 红队战术漫谈

执行策略表示造成在本地或远程系统上执行由攻击者控制的代码的技术。该策略通常与初始接入一起使用，作为一旦获得访问就执行代码的手段，之后进行横向移动以扩展对网络上远程系统的访问。持久化是指任何对系统的访问，操作或配置更改，使攻击者在该系统上持续地存在。攻击者通常需要通过中断来维持对系统的访问，例如系统重启，凭据丢失或其他需要远程访问工具重新启动或备用后门才能重新获得访问权限的故障。

2021-04-26
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RedTeaming：主流杀软对抗之路

DACL:定义用户，或用户所属的组访问该对象的权限，对象可以是文件，进程，事件或具有安全描述符的任何其他内容。 ● 通过设置DACL标志位，创建一个用户权限无法结束的进程。 ●使用hook_api内联汇编挂钩Windows API函数TerminateProcess

2021-04-26
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城市数字化转型与数据安全保障实践

政府数字化转型是政府主动适应数字化时代背景，对施政理念、方式、流程、手段、工具等进行全局性、系统性、根本性重塑，通过数据共享促进业务协同，实现政府治理体系和治理能力现代化。推进政府数字化转型，建设数字政府，是贯彻落实网络强国、数字中国、智慧社会的关键抓手；是深化“最多跑一次”改革、推进政府职能转变，构建政府有为、市场有效、企业有利、百姓受益体制机制不断创新的必然要求；是强谋划、强执行，提升服务质量、行政效率和政府公信力，建设以人民为中心的服务型政府，推动高质量发展的重要举措

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网络安全等级保护2.0之云计算安全测评指标选取原则

网络安全等级保护的意义？是党中央有关文件和《网络安全法》确定的网络安全基本制度。保护关键信息基础设施、重要网络和数据免受攻击、侵入、干扰和破坏。切实维护国家网络空间主权、国家安全和社会公共利益，保护人民群众的合法权益，保障和促进经济社会信息化健康发展。

2021-04-26
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Deep X-Ray- 一种机器学习驱动的WAF规则窃取器

人工探测的不足之处：n 依赖攻击者的技术水平；n 重复工作，耗时耗力难以大规模展开；n 细节方面很容易疏漏；n 人工机器学习的优势：经验难以覆盖全量的攻击payload；n 有限的人工介入；n 善于从数据中学习规律；n 可以批量的自动化运行

2021-04-26
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个人信息安全影响评估实践分享

？进行PIA需形成报告，以作为PIA的结果。？《PIA报告》可参考《风险评估报告》进行，其中较为重要的两部分为“PII背景信息”和“PIA处置建议”。 PII背景信息：？厘清客户方PII的处理现状和管理现状，作为评估的输入项之一，同时告知客户方应倾斜的管理资源。 PIA处置建议：？针对“高”和“中”等级影响给出处置建议（某些情况下，即时“控制不足”也只会造成“低”等级影响）。

2021-04-26
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汽车网络安全守方之殇

基于风险评估的安全需求：纵深防御，每个攻击点都要最高的防护级别难度太大，让安全能力发挥到最需要的地方去才是王道。哪里是最需要安全的地方？需要什么样的安全级别？功能安全&网络安全TARA

2021-04-26
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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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