孙子曾说：知己知彼方能百战不殆。在攻防世界里，防御者在明，敌手在暗，面对复杂不确定的攻击者，如果对其意图和布阵策略都一无所知，防御自然是无从谈起。在本次高峰论坛上，深信服资深安全专家庞思铭基于区块链相关的安全话题、基于IoT的僵尸网络及DDOS、供应链安全、与AI有关的安全话题、恶意软件、钓鱼、勒索/Raas等近期热点事件的分析汇总，分享攻击热点指南，帮助用户明晰攻击形势。 从攻击的发展趋势看，来源于内网的攻击逐渐增多。面对内网服务器被感染、传播挖矿病毒、勒索恶意软件、以及来自供应链的潜在攻击威胁，组织单位往往无能为力，其主要原因是缺乏对这些威胁的感知能力。 因此，组织单位需要构建一个以可视为基础，增强检测响应能力的安全体系。庞思铭在分享中指出：构建对威胁的检测、响应能力最为关键。要构建这些能力，需要从“数据来源”、“检测分析”、“可视化”、与“处置响应”四个方面来构建：数据来源必须广泛有效，利用威胁情报、云端沙箱等外部数据来提供最新情报，结合自有设备在用户网络内部进行主动的全流量检测，提取有效数据。检测分析上，通过机器学习等智能检测分析技术来构建准确的检测模型，提升检测能力。通过微观、宏观两方面的可视化呈现，让安全看得见，让运维更简单。在处置响应上，通过安全联动+自动化服务实现更及时高效的响应。
近年来，国内外软件安全事件层出不穷，大家对软件自身的安全性越来越重视，如何提高软件自身的安全性，介绍软件源代码安全在开发测试流程中一些实践，如何做到软件内建安全；通过对上千款开源软件源代码进行缺陷检测得到的实测数据，深入分析开源代码安全现状；探索软件源代码在高校教学中方法。 目录 1、开源代码安全现状和实例分析 2、针对软件生产安全的思考 3、探索软件安全在高校中的方法
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。
1.为什么要上大学? 2.为什么网络安全行业是"捷径"? 3.网络安全就业形势? 4.网络安全行业从小白到就业?
多维度可扩展告警评估技术的总体框架 原始告警 回归分析 攻击意图 评分 攻击意图识别引擎 模式计数 告警聚合 图分析 行为关联 评分 关联分析引擎 低频行为 评分 时频分析引擎 预处理 时频分析 准确率 覆盖率入侵事件可遇不可求，数量稀少，而手法千变万化，很难自动提取特征 ？ 实际攻击载荷中的关键字提取往往涉及复杂的安全攻防专家知识 攻击意图识别需要人工提取特征 ？ 6类解码器、5组直接规则、37维特征模式 ？ 特征模式主要包括敏感系统资源、函数等 ？ 模式经过人工泛化，避免针对特定漏洞或工具 ？ 模型受无关特征干扰很大，贵精不贵多 ？ 已知相关的特征可以手动组合起来引擎二：行为关联分析 扫描探测类型 攻击手法1 攻击手法2 攻击手法3 主机1 主机2 主机3 主机n 有针对性的攻击 具有相同或者相 近的攻击特征 告警往往具有比 较独特的特征
智能网络大数据分析平台致力于成为客户网络及业务安全的主控中心，通过智·源平台进行网络风险和业务健康度的态势呈现、分析、预测和处置。
企业会基于各自的内部业务要求，对技术或算法进行特异性的定制要求，传统的“买买买”模 式已经不足以支撑企业IT部门的个性化需求。 外部供应商很多时候无法提供标准化的适应企业场景的产品，需要定制，定制需要数据，数据 如何合规使用？
数据是在信息技术基础设施和应用系统间流淌的水，IT基础设施和应用系统是数据流经的通道。数据防泄漏技术；数据脱敏技术；数据库安全防护技术；大数据安全防护技术；一体化数据安全交换技术；统一数据安全智能管控技术；数据库数据全生命周期防护；文档全生命周期防护。
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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
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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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