在互联网活动以及使用移动互联网过程中产生大量数据 ？ 由于物联网技术在智能工业、智能农业、智能交通、智能电网、安全监控等行业的广泛应用，各种类型的传感器被广泛部署，时时刻刻都在产生数据 ？ 交通、安防等领域部署的摄像设备产生的数字信号 ？ 人体本身就是一个无穷无尽的生物医学数据的重要来源，涉及临床医疗、公共卫生、医药研发等多个领域，类型非常广泛，包括电子病历、医学影像、临床实验数据、个人健康数据监测、基因组序列等 ？ 电信、金融、智慧城市、交通、科学研究等都会产生大量数据
物料提升机安装方案
市政工程明挖污水管道专项施工方案
● 建立企业资产列表，及时了解对外资产状态。 ● 企业资产信息监控，及时发现资产异常状态。 ● 企业资产漏洞管理，及时跟进漏洞修复状态。 ● 安全漏洞事件预警，及时获取漏洞事件信息。
ATT&CK框架（ ACK模型） MITRE提出的ATT&CK框架,是将入侵期间可能发生的情况,做出更细的画分,区隔出12个策略阶段。包括:入侵初期、执行、潜伏、权限提升、防御逃避、凭证访问、发现、横向移动、采集数据指挥与控制、透出、冲击。截止2019年4月, ATT&CK矩阵收集了244多种攻击者战术和技术。
从多年SRC审核视角出发， 分享了审核与运营的“痛苦”的日常，并表示 提升SRC运营效率与缩短整个漏洞的生命处理周期，都可以通过调整策略或是内部赋能去解决。JSRC肩负着发现企业安全问题的职责所在，可 通过技术对业务赋能、通过SRC推动企业安全建设等方式， 让现今企业的主要风险变成次要风险甚至0风险。
掌握企业安全建设的1+1+N， 你就拿到了通向未来CISO的钥匙！ 企业安全未来方向在哪里？ 经常有安全的朋友吐槽： 1、信息安全涉及的东西太多，从法律合规、网络、服务器、开源组件、办公设 备、开发、云、大数据，甚者以后的智能设备，现在科技变化这么快，什么都需 要懂，学不完； 2、现实中也没有百分百的安全，经常背完这个“锅”，又要背下一个“锅”，做 安全的太难了，未来企业的信息安全到底应该怎么做？ 从中国企业正在发生的变化看未来安全的方向？ 1、当前产业正在发生什么变化？ 中国改革开发40+年，经历了制造业的大发展，也经历了互联网的高速增长。但是双方都想惦记着 对方的一亩三分地，互联网企业想在高端制造分一杯羹，制造业又想用互联网思维提升企业生产管理水 平，这种软件与硬件的强化融合，造就了产业互联的大趋势，这种趋势下科技赋能业务，业务不断科技 化，成本不断降低、效率不断提升产品不断创新，这就是当前产业正在发生的变化。 2、未来5年企业信息安全会朝什么方向发展？ 安全伴随科技而生。在产业互联转型的大趋势下，信息安全就是生产安全，安全必须融入业务。企 业的安全人员也要基于企业的信息化和科技架构绘制安全业务全景图。 未来安全业务架构-一句话安全 从以上的分析，我们可以了解到几个基本信息： 1、未来5年产业互联网转型是个大趋势； 2、安全伴随科技而发展； 3、安全需要融入业务就像质量之于产品，安全需要成为业务的一部分。 基于这些，我提出了一句话的安全业务架构：安全的员工，使用安全的设备，经过动态的鉴 权，精细化的授权，访问安全的系统。 一句话安全如何落地？ 如果我们认为至此就可以开心地跟公司说出伟大的目标，那就想多 了，因为业务永远是第一位的，安全团队需要想好一切。 1、如何通过技术落地一句话安全？ 2、一句话安全建设的路径和阶段如何？ 3、需要多少时间和人力才能完成一句话安全的建设？ 一、一句话安全必须以产品思维落地：1+N，实现安全业务的信息化、自动化、数据 化，甚者智能化。 1指的是一个安全运营平台-安全ERP：这个平台主要是处理安全业务的主逻辑，实现安全业务的信息化和数据化。 1）作业中心，着重风险闭环，通过信息化产品固化安全作业，降低对熟练人工的依赖。主要内容含全面的资产管理、风险的闭环 处置。 2）稽查中心，着重人工触发的风险稽查任务。主要内容含SRC、安全评审、例行检查、专项检查。 3）数据安全中心，着重数据在使用流转过程中的风险管理。内容含业务导数管理、DBA敏感操作管理、大数据平台安全、敏感数据 轨迹。 4）预警中心，着重应急响应，通过及时的告警数据，提高应急响应的速度和全面性。预警中心内容含：终端日志、账号日志、网 络日志、服务器日志、应用安全日志、授权日志、数据安全日志、安全设备日志、以及可疑场景类告警，如攻击类、泄密类、违规 类等。日志分析也是多层次分阶段实现的，从简单的告警规则，到聚合类分析，再到利用AI模型的自动分析。 5）报表中心，着重风险趋势和效能分析，实现企业风险的透明化、安全团队任务的透明化。主要内容含：产品安全质量报表、办 公安全报表、系统运营过程中的风险分布图、数据安全报表、安全人员效能分析报表、用户行为分析报表及轨迹数据等。 6）评分中心，着重企业安全水平评价，尝试通过各领域的风险指数以及能力指标评估企业安全成熟度。主要内容含员工安全素 养、攻击者视角的防护能力、内部人员违规泄密的管控能力、日常运营能力、应急响应速度，以及风险发现的自动化率等。 一、一句话安全必须以产品思维落地：1+N，实现安全业务的信息化、自动化、数据 化，甚者智能化。 N指的是围绕一句话安全架构，能够与安全ERP对接的各类安全产品，实现安全业务的产品化、自动化。 1）终端安全系统，该系统解决的是业务系统之外数据的安全管理、以及设备使用过程中的安全合规监管，涉及的内容非常多，此类 产品的开发涉及到OS比较底层的技术。日志和异常入安全ERP中处理。 2）员工安全系统，着重通过信息化提升员工安全素养，主要包含安全场景互动、安全培训考试、安全测试复核等模块。每个员工的 状态会放到安全ERP中处理。 3）鉴权中心，着重员工接入系统前的安全及合法验证。主要包含员工账号、设备、位置、行为等的识别和执行，具体如何是安全合 法，每个企业可以根据企业的要求自行配置。日志和异常入安全ERP中处理。 4）授权中心，这个产品做成什么样子取决于企业IT水平的现状。如果你的企业有应用门户，并且应用大都是自研的，那就可以做到 模块、行、列的细粒度授权。如果是网关形式，那只能考虑基于域名、IP、协议等的授权。日志和异常入安全ERP中处理。 5）应用安全自动化，这类系统大家都知道，其中每个具体风险的处置，会放到安全ERP中处理。 6）基础安全自动化，这个系统
？ SANS 2019年威胁情报的问卷调查显示80%受访者认为威胁情报是有用的，相较前一年的60%有较大增长 ？ 目前最主要的威胁情报的形式为IOC，还是威胁情报的核心类型，因为效果立芉见影，接下来的为TTP。 SANS在2019CTI调研中披露，大部分组织只消费情报，能够既能生产又能消费情报的组织机构不到42%，这是国外的数据，国内的生产威胁情报的比例应该低得多。 ？ 滑动标尺模型的启示：安全建设需要收集数据，将数据转换为信息，并将信息生产加工为评估结果（威胁情报）以填补已知知识的缺口。威胁情报阶段不但使用外部情报数据，还要收集和分析内部数据。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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