随着众多企业SRC平台建立，赏金模式也让许多白帽们蜂拥而至。不甘平庸的白帽们，常常黑夜还在寻找漏洞的踪迹。本次分享在补天挖洞遇到的技术经验，也会通过团队成员的成功进行讲解。其次通过漏洞来引发企业安全软技术的思考。 目录 关于我 补天历程 硬技术的优势 企业安全思考
商业秘密保护的大部分要求对应于应用的功能型安全需求： ？ 功能型安全需求需要在系统中融合实现，但是升级系统成本高、风险大、难以实施。 ？ 商业秘密保护长期得丌到落实，丌仅会导致合规风险越来越大，而且企业业务因商业秘密泄露而导致的业务风险也会快速累积。
安全检测：在现有客户端上对APP进？就静态和动态结合的？式进？全？分析，？持Android和iOS。 安全加固：安全SDK独创的DIS融合技术，防？核？代码泄露、内存DUMP、？次打包的安全？险。 安全SDK：在移动应？开发过程中添加使？安全键盘、防界？劫持、防截屏等移动应？安全SDK增加安全强度。 渠道监控：对线上APP 7*24？时进？监控。对渠道出现的盗版APP，及时预警，减少？户和运营商的损失。
？ 《2019容器接受度调研》报告显示，安全性成为了用户使用容器技术和业务上云 面临的最大挑战，其中数据安全问题最为突出； ？ 根据Risk Based Security发布的数据泄露报告显示，2019年数据泄露事件发生的数量和泄露的数据量与2018年相比 均增加了50%+。
对个人敏感信息的访问、修改等操作行为，宜在对角色权限控制的基础上， 按照业务流程的需求触发操作授权。例如， 当收到客户投诉，投诉处理人员才可访问该个人信息主体的相关信息。 GB？T 35273-2020 信息安全技术 个人信息安全规范 6.1 个人信息存储时间最小化 （b）超出上述个人信息存储期限后，应对个人信息进行删除或匿名化处理。
2019年, 阿里云安全团队监测到云上DDoS攻击发生近百万次，日均攻击2000余次，与2018年整体持平，但相比2019年上半年有所下降。同时，应用层DDoS（CC攻击）成为常见的攻击类型，与2018年相比，攻击手法也更为多变复杂。阿里云为全球上百万客户提供了基础安全防御。本报告中将以多个维度对2019年全年发生的DDoS攻击进行全方位分析，希望能够为政府、企业客户及科研机构提供一定的参考价值。
1.驱动安全建设：通过运营发现安全的薄弱环节，驱动安全建设。 2.整合安全能力：整合安全产品、安全工具，实现集中化、自动化和可视化的集中管控能力，遵循业务流程，输出安全价值。 3.赋能业务团队：建立业务团队安全接口人，了解业务，融入业务，更好的为业务提供安全服务能力。
aws 中国:北京/宁夏/海外 ？ qcloud 北京/广州/海外 ？ 金山云 ？ 阿里云 ？ 。。。 多云 ，多region 01020403 流量获取 资产识别 主机agent 访问控制 05 其他问题 A. 交换机几条命令搞定 B. 只需要考虑交换机性能、 解包服务器性能即可 1. 支持多种常见的协议类型（如：http、mysql、dns 等），动态分析应用程序级协议，并将消息关联到事 务中。 2. 支持自定义协议类型 3. 支持多种格式输出，如：Elasticsearch、Logstash、 Kafka、Redis 等 4. 支持跨平台部署，轻量级、部署简单、配置灵活 伴随着企业规模的扩大， 防御的面也随之扩大， 即意味着受攻击的面增大 STRUTS2 你修了没有？ Fastjson 你用了多少？ 域名，接口 对外开放端口 服务运行组件 管理人员 补丁情况 历史告警信息 。。。。 ？ 传统IDC： ？ 专线访问 ？ 端口集中管控，按需开放（对内，对外） ？ 公网IP范围可固定，访问控制容易实施 ？ 后期更改访问控制也比较容易 010203
没有账户，需要注册
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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