背景：各项工作通过人肉开展、自动化程度低；过程依赖邮件、钉钉等方式，知识不能沉淀、各项工作无流程闭环。 ？ SDL一站式工作平台上线--数据沉淀、流程线上闭环--建设漏洞知识库及方案库 ？ 自研黑盒与测试环境打通--多渠道流量采集进行扫描 ？ 商用白盒与部署系统打通--自研检测规则 ？ 三方组件检测上线--打通构建平台拉取组件依赖
针对持续上升的电信网络诈骗案发数,党中央、国务院高度重视，专门建立了跨部i门]的工作机制（国务院打击治理电信网络新型违法犯罪工作部际联席会议制度）。由于诈骗活动逐渐组织化、专业化,打击和防范效率逐渐降低,电信网络诈骗案件态势居高不下,破案难、追赃难等问题始终困扰着各地公安机关, 急需整合社会力量发展新的技术和手段进行防范和打击。
DTS：Data Transmission Service，是阿里云提供的一种支持多种数据源之间数据交互的数据流服务。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力。在数据库灾备解决方案中，使用阿里云DTS可实现各数据库间的数据迁移与实时同步，从而为数据库灾备打好最重要的基础。 DBS：Database Backup Service，是为数据库提供连续数据保护、低成本的备份服务。它可以为多种环境的数据提供强有力的保护，包括企业数据中心、其他云厂商。DBS提供数据备份和操作恢复的整体方案，具备实时增量备份、精确到秒级的数据恢复能力。在数据库灾备解决方案中可使用阿里云DBS实现各数据库间的数据备份。
近年全球范围内针对政府、电信、金融、交通、能源等关键基础设施癿网络攻击事件层出丌穷，呈现出愈演愈烈癿态势。 网络安全国际形势更为复杂，网络攻击和网络犯罪已经幵将继续困扰全球各国 带有政治色彩及政治目标癿黑客主义行劢日益频繁
大数据协同安全技术研究与实践 通过对数据保险仓”的6个关键技术和3个实战案例进行讲解，让大家了解如何解决大数据共享利用等协同应用场景下的数据安全管控问题，实现协同安全计算环境，所有导入的数据在隔离的安全计算环境中进行，数据安全可感知、细粒度可授权、动态访问控制，所有操作可审计，分析结果经过审核后输出，实现在安全可控制前提下的共享。
frp 是一个专注于内网穿透的高性能的反向代理 应用，支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多 种协议。可以将内网服务以安全、便捷的方式 通过具有公网 IP 节点的中转暴露到公网。
需求及解决方案 机要信息资产识别与管控 安全运营保障方案 成果展示 演讲中，孙颖根据华为自身的安全故事，由以下几大问题入手带给我们一个不一样的安全世界： 大数据时代，数据越来越多，哪些数据才是真正需要保护的？ 云大物移等新技术带来越来越多的安全风险，安全长城究竟该怎么建才能既支撑业务发展又保障安全？ 在这个注重个人体验的时代，如何提升企业用户的安全体验，让用户自觉自愿的遵从安全管理要求？
浅谈大中型软件企业信息安全建设 2020年11月27日 科大讯飞安全架构师 钱君生 议题概要 在业界，谈论互联网、金融或运营商安 全建设的比较多，谈论大中型软件企业安全 建设比较少。实际上，大中型软件企业在当 下的IT企业中占有很大的比重，就大中型软 件企业的信息安全建设来说，与互联网企业、 金融企业存在着很大的差异性。本次分享将 结合大中型软件企业安全建设的过程，讨论 相关实践细节。 关于我 OWASP中国安徽区域负责人，现就职科大讯飞集 团公司，任安全架构师，是开源图书《BurpSuite 实战指南》、《API安全技术与实战》（机械工业 出版社）编写者。 Contents 01 大中型软件企业业务特点 业务形态以2B交付为主、产品 交付与项目交付并存…… 02 业务对安全建设的挑战 安全职责、预算、投入均 不对等、安全环境复杂…… 03 安全建设实践思路 多模型融合的安全体系、关键安 全策略…… 议题大纲 04 未来展望 未来想做的事…… 大中型软件企业业务特点 大中型软件企业业务特点 ？ 业务形态以2B交付为主 ？ 产品交付与项目交付并存 ？ 客户对象主要是企事业单位 ？ 业务开展以项目制形式 ？ 通常需要开展招投标和采购活动 ？ 系统集成和软件产品集成 ？ 业界有甲方爸爸一说，客户在业务中占主导 地位 ？ 企业的业务开展围绕收益展开 ？ 在不断的项目交付过程中，积累自己的基础平台 或产品； ？ 典型的产品如ERP、HRM、CRM、OA等 ？ 围绕项目建设内容，采用产品交付+定制来完成 项目交付 业务对安全建设的挑战 1 安全职责、预算、投入均不对等 | ？ 安全事件板子打在客户方，肉疼在厂商 ？ 甲方爸爸关心安全，但往往没银子 ？ 安全工作必须要做 ？ 利润或收益减少，投入可能无收益 2 安全环境复杂难以标准化 | ？ 不同的项目，环境不一样 ？ 不同的客户，要求不一样 ？ 不同的行业，标准不一样 ？ 不同的预算，内容不一样 3 业界最佳实践参照样本缺乏 | ？ 业界谈论金融、互联网企业多，谈论软件企业的少 ？ 业界最佳实践参照样本少，有头部企业做得好，但很少公开说 ？ 更多的是落后同时代的其他IT企业，在摸着石头过河 多模型融合安全建设思路 ？ 安全建设思路围绕业务的生命周期开展 【图片来源/网络】 业务对象：信息系统 ？ SAMM ？ SDL ？ 等保 ？ ISSE 落地实施关键安全策略 分级分类策略 01 底线管控策略 02 DevSecOps管道化策略 04 数字化平台运营策略 05 公共组件策略 03 分级分类策略 ？ 为什么要分级分类 ？ 内外部安全要求不一样 ？ 产品成熟度不一样 ？ 安全投入不一样 ？ 如何分级分类 ？ 从定性和定量两个方面制定分类标准 ？ 挑选对安全影响至为关键的指标 ？ 常用指标项 产品成熟度 系统重要性 风险暴露面 监管要求 中断成本 业务连续性要求 指标项评分*指标权重 底线管控策略 ？ 为什么要底线管控 ？ 明确最低安全要求 ？ 防止安全投入不足 ？ 如何底线管控 ？ 发布底线要求（精简、明确、利于执行、周期调整） ？ 制定底线管理办法 ？ 建立审查和惩奖机制 ？ 常用底线管控样例 ？ 合规性管控底线，比如：APP应用必须参考《APP违法违规收集使用个人信息行为认定方法》进 行上线前合规检测 ？ 技术路线选型管控底线，比如：禁止使用GPL协议产品或代码；禁止使用fastjson ？ 运维部署管控底线，比如：禁止存在高危漏洞的应用系统上线发布；禁止高危端口对互联网开放； 公共组件策略 安全组件库 系统A1 系统A2 系统… 系统An ESAPI 统一认证平台 防破解系统 API网关 安全文件存储 数据安全平台 业务模块1 业务模块2 安全组件1 业务模块1 业务模块2 安全组件2 业务模块1 安全组件n 业务模块1 业务模块2 安全组件n ？ 专业的人做专 业的事 ？ 通过安全组件 的复用，降低 软件架构的安 全风险 输入型攻击 身份认证 会话管理 访问控制 代码破解 API安全 文件与资源安全 数据隐私 安全审计平台 日志与审计 OWASP安 全验证类型 产品示例 安全组件n DevSecOps管道化策略 代码仓库 自动化测试 关键评审 开发人员提交代码 到代码仓库 自动化安全测试 质量管理 自动化发布 数据库 防火墙 云虚机 持续集成 持续发布 基础设施 数字化运营策略 安全BP：项目管理系统数据 质量工程师：质量审计数据 漏洞扫描平台：漏洞扫描系统数据 渗透测试工程师：人工渗透测试数据 DevSecOps平台 系统收集 系统收集 安全扫描平台 日常收集 数据汇集 数据分析 安全运营分析 决策/改进措施 ？ 安全事件数、安全事件危害等级 安全事件 ？ 线上发现问题数、底线管控
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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”。
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。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
当人工智能从虚拟算法的数字世界，迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代，人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体，正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。
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