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网络安全卓越验证示范中心发布

在工业和信息化部网络安全管理局指导下,中国信通院立足“政府智库、行业平台”定位,致力于聚合产业各方能力优势, 筹备建设网络安全卓越验证示范中心。旨在围绕新型基础设施建设重大安全战略需求,打造国家级网络安全能力验证平台、 评价平台、示范平台、认证平台,构建贯穿效果验证、示范展示、创新孵化的网络安全产业链供应链价值链。

  • 2021-05-07
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威胁情报在银行业的建设方案与实践

1、打造多源监测能力,让威胁“看得见” 2、建设网络智能化平台,让威胁“可处置” 3、依托运营大数据平台,实现威胁“精准研判”。打造眼、手、脑一体化防护的自动化封堵能力。 多源监测:以多家厂商检测设备为基础进行异构,互补长短,并结合攻击判断技术、全流量分析技术、WEB深度检测技术开展网络攻击的监测和研判,对互联网边界、DMZ、三方接入等重点区域重点布防

  • 2021-05-07
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滴滴安全运营实践

安全人员使用安全系统、制定安全策略、推动解决安全风险的过程即安全运营。 1 . 做安全要重视效果,不能沉迷“做事”本身 2 . 如何让可以被做好的事情,真的被做好,关注技术之外的影响因素

  • 2021-05-07
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基于S.MIME可信企业安全邮件解决方案

S/MIME作用:有效解决用户对于邮件数据安全和发件人身份信任问题。 S/MIME在Outlook中的使用:加密 - 非指定收件人邮件内容(文字/图片/附件)不可见;签名 - 发件人身份验证可见、可信

  • 2021-04-29
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如何应用机器学习提高Web应用安全效率

黑白名单的优缺点: 黑名单:优点:配置简单,易于实现; 缺点:容易产生误报,只能拦截已知攻击。 优点:准确拦截攻击包括:已知、未知攻击,误报率低; 缺点:需要大量的分析工作,了解网站有多少页面,每个页面里有多少变量,每个变量值是什么类型的

  • 2021-04-29
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AIPHA大数据全方位保卫内网安全

新时代内网安全挑战;内网安全解决方案“平台产品现状;内瓦安全核心技术问题;”收集不全“ - AiLPHA大数据全方位高保真收集;”检测不准“ - 当前将测方法误报过多;”检测不准“ - AiLPHA大数据改进模型;”检测不准“ - AiLPHA大数据自适应学习;”模型不灵“-AiLPHA大数据改进分析视角;”模型不灵“-AiLPHA大数据资产智能模型;”模型不灵“-AiLPHA大数据账号画像异常分析;”模型不灵“-AiLPHA大数据时序基线异常分析;”处置不解“-AiLPHA大数据资产网络分析;AiLPHA Lambda 大数据技术架构

  • 2021-04-29
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下一代数据资产保护架构分享.EISS2019

? 结构化数据的识别技术:关键字、正则表达式、数据字典、指纹库 ? 非结构化数据的识别技术:指纹库、标签 ? 非结构化数据不适合使用关键字、正则表达式、数据字典的关键原因在于误报率太高,无法进行精确的阻断。另外要求IT基于对业务数据了解的前提下定制策略,而实际情况几乎是不可能的。

  • 2021-04-29
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应用安全领域的关键趋势.RASP技术

应用程序不应该依赖外部组件进行运行时保护,而应该具备自我保护的能力,也即建立应用运行时环境保护机制。 Applications should not be delegating most of their runtime protection to the external devices. Applications should be capable of self-protection (i.e., have protection features built into the application runtime environment).

  • 2021-04-29
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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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。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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