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滴滴信息安全文化建设

为了确保乘客的出行安全,滴滴对准入安全严格把关。司机师傅想加入平台成为一名自己带车的滴滴司机,第一步是背景审查,在警方的指导和帮助下,滴滴建立了常态审查机制,对注册司机进行定期背景筛查。经过审查后,才是真正考验的开始,除了要参加2小时的培训,学习安全注意事项、服务标准要求等内容外,还需参加考试合格后,才能正式上路。每天出车前,不仅仅是新注册司机,我们对所有的司机和车辆进行百分之百的二次核查,每天手机人脸识别近千万人次。

  • 2021-05-07
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技术能力闭环,提升数据安全

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?

  • 2021-05-07
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数据安全技术体系建设实践

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。

  • 2021-05-07
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滴滴SDL体系建设

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

  • 2021-05-07
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车好多安全运营实践

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。

  • 2021-05-07
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飞腾携手中新赛克推出工业互联网安全解决方案

飞腾携手中新赛克推出的工业互联网安全解决方案,面向钢铁、石化、电力、制造等行业和工业互联网云平台,针对其工控网络数据采集、安全监测等需求,提供高端数据采集设备——国产工业智能采集探针,以旁路方式部署在工控网络各层汇聚交换机侧,在不影响正常工业生产的前提下,实现对工业企业OT网络中的数据全量实时采集,支持设备运行状态数据采集、工业协议深度解析、多维度安全元数据提取、数据加密、格式化日志生成、单向安全传输等功能,具有工业级可靠性,具备高端口密度、高性能和灵活部署能力。

  • 2021-05-17
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国投集团云安全防护体系建设

‐ 建成数据中心的管理流程,制定数据中心管理规范 ‐ 小规模使用和试点:进行试点和扩展,建立标准化的服务,逐步迁移到国投集团云平台上 ‐ 大规模推广:试点成功后,进行全集团大规模推广和优化,建立全集团集中的多数据中心云平台,实现信息资源统一管理,统一调度。

  • 2021-05-07
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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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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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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。

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