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移动金融应用的安全风险分析

从安全测试的角度看移动金融应用的安全现状 从几个安全测试用例看移动金融应用的安全现状,说明大多移动金融应用的客户端在技术层面存在能被攻击的漏洞和安全缺失,而这些将导致严重业务风险。 介绍业务安全风险部分 分析业务安全的的主要风险:用户信息完整保护,业务交易安全,移动端漏洞和代码缺陷暴露,钓鱼打包, 从移动端侵入系统的风险 移动客户端的主要攻击技术 以及 相应的风险缓解措施

  • 2021-07-02
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吴迪.基于开放工具和威胁情报的EDR

从务实的角度选择开放或商业的解决方案 ? 放弃“银弹”思维 将异构的商业产品与开放产品进行混搭 ? 屏蔽“华丽”概念 以解决实际问题为主导 ? 避免“浮躁”想法 持续优化运营和技术,推动解决方案落地

  • 2021-04-29
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构建安全可控的信息技术体系

构建安全可控的信息技术体系 市场化引导 桌面计算机领域信息技术体系之争 围绕“Win10政府版”之争 网信事业要试试安全和发展同步推进 从自主可控到自主先进的安全举措

  • 2021-06-21
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中国民航网络信息安全威胁分析及解决策略研究

当前中国民航业的发展越来越依赖于信息化的发展。在民航领域,一旦民航重要信息系统被攻击,都可能会造成航班正常运行中断,导致飞行安全受到严重威胁,重则会危及飞行安全甚至国家安全。笔者就近期发生的案例进行研究及分析,通过对我国民航行业的网络安全调研发现目前民航行业信息系统主要面临以下安全威胁。

  • 2021-04-26
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从0到1.发现与拓展攻击面

01 常规性资产收集 子域名枚举、端口扫描、路径扫描、旁站c段查询 02 巧用搜索引擎 关注页面内容、关注目录、敏感关键字搜索巧用搜索引擎 03 发挥创造性思维 构造接口、构造文件、构造目录、框架搭配发挥创造性思维 04 关注企业动态 微信公众号、小程序关注企业动态 05 其他tips gayhub搜索、漏洞回挖、假性社工其他tips 06 综合案例 从一个文件服务器静态资源泄露引发的血案

  • 2021-07-06
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内网针对AD域的攻击方式和防护方法.V1.4

* 微软的目录服务,又叫“活动目录” ? 用来存储网络上的用户和计算机信息的数据库 * 提供集中的安全性配置,便捷的网络访问 * 包括服务器和用户计算机(Windows 2000/XP) * 不同于传统的工作组模式,AD最大的优点是可以集中管理,包括统一身份认证、权限控制等,方便管理。

  • 2021-04-29
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企业安全安全防护与大数据实践

自新浪网的高级开发工程师——糖果,他认为企业构建威胁防御系统是一种基础性的工作,通过什么样的系统架构和数据流程处理,让威胁数据分析与威胁风险识别更高效呢?成为了一个课题,如何面对企业内部系统结构的复杂性处理,如何使用业界通用工具,同时采用前沿的大数据解决方案,让我们面对威胁攻击行为与纷至沓来的情报信息源时,可以行之有效的去伪存真,把握关键重点,给企业监控系统装上鼻子,嗅探到威胁的存在。给系统装上眼睛,甄别出真正的关键威胁,形成了构建威胁防御系统的重要指标,新浪通过将威胁系统与大数据平台的结合,发现了一条可以实践的路。 构建安全防护系统与大数据日志分析系统,完成业务系统、防护系统、日志分析系统之间的数据交互,通过在系统间传递日志或是主动发起交互,来判断被监控系统状态与安全性,发现隐藏在背后异动与威胁,提供了一种开发性的系统建设思路,透视出构建大数据平台所用的基础技术解决方案。 目录

  • 2021-07-06
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地铁信号系统等级保护(三级)实施方案 基于CBTC系统的工控防护解决方案

目前基于无线局域网的CBTC系统的可用性、可靠性等均能满足当前城市轨道交通安全高效运营的需要,是实现轨道交通高安全、高速度和高密度的最佳技术之一。但CBTC系统产品越来越多地采用通用协议、通用硬件和通用软件,以各种方式与PIS网络、语音广播等公共网络连接,造成病毒、木马等威胁向CBTC系统扩散,信号系统安全问题日益突出。一旦CBTC系统的信息安全出现漏洞,将对城市轨道交通的生产运行和国家安全造成重大隐患。

  • 2021-03-21
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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