智能设备无处不在万物互联：系统漏洞、设备劫持、云端风险、数据安全、隐私泄露…… AI推动各行各业智能化转型：AI算法有时本身也会“犯错”，这让AI本身的安全性也变得更为重要，并超乎我们对于安全边界与框架的传统认知范畴。
随着AI技术的不断发展，针对AI模型的安全问题也日益突出。包沉浮在简单回顾针对AI模型的对抗样本攻击后，引出了自动驾驶因AI模型出错导致的现实安全问题，例如今年6月在台湾，一辆自动驾驶轿车未能识别前方路障与其直接相撞，造成了严重车祸。他提出，现实环境影响例如输入信号失真导致的AI模型问题带来的安全隐患可能比黑客攻击还大。那么该如何应对AI模型的现实风险呢？
针对移动应用和物联网生态安全的攻击 Bridge Attack；针对应用抽象Bridge的攻击手法，目标移动应用和IoT生态漏洞利用成本低，远程攻击效果大，危害广。厂商的开发生态化与安全壁垒静默安装应用漏洞；多款智能手机存在远程任意静默安装APP的高危漏洞厂商生态化的安全壁垒：后门与漏洞模糊的界限。物联网安全生态问题，”黑客屋“攻击场景；IoT生态场景多样，窃取用户隐私危害性高，对生态安全破坏的持久性更大。
单平台、开发门槛高、开发效率低版本升级不便、应用权限过高； 跨平台、开发门槛低、开发效率高版本升级便利、应用权限可控； 仅仅依靠过去传统的“封堵查杀”式的被动防御架构，已无法应对复杂的浏览器应用生态环境。
ARM的物联网主力产品。 广泛应于智能家居，工业控制，汽车电子，通信基带处理。 产品涉及智能门锁，智能电表，医疗器械，TBOX/ECU。 随着主频超过400mhz的“怪兽级”MCU出现，Cortex-M会承担更多复杂任务。
漏洞挖掘总结 ？ 审计的时候一定要有规律 ？ 代码审计工具没有扫到的不一定没有漏洞 ？ 漏洞不一定在什么环境下都可以利用 ？ 小的漏洞可以组合一下 ？ 千万不要在人家的程序上直接搞 ？ 一定要有细心，耐心 ？ 自己审计出来的漏洞要比学习有意思 ？ 每找到一个漏洞最好是记下来，可能还会遇到 ？ 代码审计挖到的漏洞数量取决于你的代码功底 ？ 经验可以给你带来很大的帮助
安全管理体系？ 安全方针？ 安全制度？ 安全流程？ 记录审核； 安全技术体系？ 漏洞发现系统？ 安全防护系统？ 安全监控系统；
现代应用软件的安全风险面：针对现代应用全面风险审查应考虑从第三方开源组件、自研代码通用漏洞、自研代码业务逻辑漏洞等维度综合审计。 应用软件安全问题产生-内因：？ 软件规模持续扩大，功能越来越多,越来越复杂 ？ 软件模块复用，导致安全漏洞延续 ？ 软件扩展模块带来的安全问题
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
针对现有基于深度学习的潮流计算方法均基于回归模型，不具有潮流判敛功能对输入的潮流不收敛样本仍映射出虚假系统潮流分布问题，提出一种适用于潮流分析的多任务学习模型，同时具备潮流判敛及潮流分布计算功能。
本文提出了一种基于气吹灭弧原理的一体化防雷灭弧间隙，并且基于磁流体动力学原理 (MHD)对间隙电弧进行仿真分析，利用有限元仿真分析软件搭建了该一体化防雷灭弧间隙模型，分析了间隙电弧熄灭的能量消损过程。
数字孪生城市是在数字空间对物理城市进行复刻、精准映射、实时交互的数字城市，通过数字建模、感知连接、智能分析等技术，洞察物理城市运行状态，仿真推演运行趋势，形成智能交互决策，反馈于物理城市，实现对物理城市的持续优化和迭代升级。自 2017 年“数字孪生城市”建设理念被首次提出以来，在国家部委政策驱动下，数字孪生城市相关技术逐渐成熟，全国多地加快数字孪生应用场景创新实践，在文旅、城市治理和网络等热点领域形成大量优秀案例，市场规模持续增长，应用效能不断增强。
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