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方案05:港口安防及自动化解决方案

去烟囱:港口多维感知采集(包括下级平台)数据统一接入,规范化集成 积木式公共平台:集成感知设备采集的数据、统一存储、管理、并对业务提供积木式服务接口、智能分析算法(箱号识别、货箱验残智能算法能力开放) 货架式业务平台:业务平台无需考虑数据接入、存储、运维管理,专注于应用,选择公共平台提供的服务接口、组件、拼装业务应用。 高可用、可扩展:接入、存服务的全集群化设计,为持续稳定服务、扩容提供技术支撑技术根基。

  • 2021-10-26
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谈谈工业协议转换器的一些问题

? 购买设备的时候,要严肃考虑信息安全。 ? 不要依赖单一的监控设备,如 ICS 防火墙。 ? 要正确设置和管控工控设备。 ? 协议转换器很简单很嵌入式,却可以带来很大的安全问题。

  • 2021-04-25
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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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智慧管廊指挥调度平台技术架构及应用方案

为了解决管廊日常运营管理和应急指挥调度管理的需求,提高管廊管理工作效率和科学性,满足可能发生的突发事件应急决策及资源调度的需要,为重大事件动态辨识、监控和风险评估,突发事件应急处置等提供技术支撑,建立统一的、一体化的运营管理和指挥调度平台。

  • 2021-03-23
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基于Metasploit下的浏览器渗透攻击

渗透测试的研究不仅可以发现网络系统下的某一特殊漏洞,还能在第一时间还原并确定产生漏洞的过程错误,从而达到确保网络安全的连续性.本文以浏览器渗透测试为例,利用Metasploit渗透测试框架,发起针对内网WINXP主机的浏览器渗透攻击,在成功获得主机访问权后,进行渗透攻击,获取主机内重要信息,并以此被攻陷主机为跳板,攻击内网中另一台LINUX主机,最终获得其访问控制权.基于完整渗透测试方案,可揭示网络安全的隐患,提高网络安全防范意识.

  • 2021-03-19
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XDef2019.SafeHidden.一种基于持续随机化的安全并且高效的内存隔离技术.王喆

? 通过地址随机化将一块内存区域隐藏到巨大的未分配地址空间中 ? 确保内存中没有指向该内存区域(安全区域)的数据指针 ? 访问该内存区域的合法pattern是 ? 通过独占的寄存器加偏移的方式

  • 2021-04-29
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学校安全双控机制管理实施方案

学校安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防控制(以下简称“双控”)机制建设,集中力量强化学校内部安全教育管理,及时排查整改各类隐患,为确保师生安全、维护校园稳定做出了突出贡献。为进一步深化“双控”机制建设,提高科学性、实效性和长效性,充分发挥其在防范和遏制校园安全事故中的重要作用,根据市安委办《关于加强安全生产风险分级管控和隐患排查治理“双控”机制建设的意见》(唐安办[2017]2号),《迁安市教育局关于深化学校安全风险分级管控和隐患排查治理“双控”机制建设的意见》结合我校实际,特提出如下意见:

  • 2021-03-20
  • 阅读897
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用Dependency.Track管理软件供应链安全

DependencyTrack 特点解析 ? 自动、持续监测依赖安全性 ? 多种类的漏洞数据库 ? 丰富的可视化功能 ? 持续集成友好 ? 可通过多种渠道发送告警 ? AD/LDAP集成 ? 丰富的API ? DependencyCheck和DependencyTrack的区别

  • 2021-04-28
  • 阅读896
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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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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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