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从理论模型到实践落地

道路起点:零信任落地是企业一把手工程,不是购买产品服务; 道路目标 -- 记住你的北斗七星“1个理念,5项原则,1个含义”; 零信任战略核心 -- 以身份为边界(Identity based)

  • 2021-04-25
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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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DevSecOps敏捷安全技术落地实践探索

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

  • 2021-04-27
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精移动boss安全解决方案

精移动boss安全解决方案

  • 2021-11-01
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脚手架工程施工方案

脚手架工程施工方案

  • 2021-08-16
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金融行业SDL之威胁建模实践

在工业生产领域,传统的工 业控制系统(ICS)逐渐向网 络化转变,黑客、病毒等威 胁也随之像ICS扩展。如 Stuxnet病毒入侵伊朗布什尔 核电站,严重影响到核反应 堆的正常运行。

  • 2021-05-07
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多元化金融应用安全防护.瑞数All.in.one.WAAP解决方案.已脱敏

通过动态技术,针对自动化攻击建立全方位主动防御体系,从而形成事前,事中,事后安全风险闭环,消除用户信息安全体系建设中的“安全孤岛”问题,适应当前复杂多变的网络和应用环境,保障信息系统的动态、长期安全。

  • 2021-04-28
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互联网医院网络安全解决方案

互联网医疗信息系统的信息包括电子病历、健康档案、会诊信息、影像数据等,电子病历或健康档案涉及到个人的基本信息,病史等隐私数据,会诊信息是会诊专家对患者的诊断信息。患者隐私数据的泄漏直接侵犯患者利益,影响医院的声誉;患者个人、诊疗等信息传输、存储过程中导致被篡改、丢失等直接影响会诊结果,严重导致医疗事故。

  • 2021-04-26
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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智慧商业综合体概念方案

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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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