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大型企业威胁情报体系应用实践分析

? 安全治理体系和安全管理体系明确信息安全工作目标和机制,解决“想不到”和“做不了”的挑战 ? 以安全运营为核心,打通技术体系和管理体系,给安全团队赋能并有效运转,解决“看不见”和“抓不着”的问题

  • 2021-05-07
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基于情报内生的高级威胁检测实践

? SANS 2019年威胁情报的问卷调查显示80%受访者认为威胁情报是有用的,相较前一年的60%有较大增长 ? 目前最主要的威胁情报的形式为IOC,还是威胁情报的核心类型,因为效果立芉见影,接下来的为TTP。 SANS在2019CTI调研中披露,大部分组织只消费情报,能够既能生产又能消费情报的组织机构不到42%,这是国外的数据,国内的生产威胁情报的比例应该低得多。 ? 滑动标尺模型的启示:安全建设需要收集数据,将数据转换为信息,并将信息生产加工为评估结果(威胁情报)以填补已知知识的缺口。威胁情报阶段不但使用外部情报数据,还要收集和分析内部数据。

  • 2021-05-07
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建设银行网络安全防护体系演进及威胁情报探索应用

溯源分析:结合安全分析中心监测的本地数据提供情报关联,实现虚实映射,定位同源攻击、挖掘虚拟身份等。 策略联动:实现情报数据的与安全防护设备的实时联动,提高威胁检测和防护能力。 主动防御:利用外部情报,主动采取防护措施,降低外部入侵风险。

  • 2021-05-07
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金融行业SDL之威胁建模实践

在工业生产领域,传统的工 业控制系统(ICS)逐渐向网 络化转变,黑客、病毒等威 胁也随之像ICS扩展。如 Stuxnet病毒入侵伊朗布什尔 核电站,严重影响到核反应 堆的正常运行。

  • 2021-05-07
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默安科技DevSecOps落地实践

解决安全技术栈:需由安全人员评估以往安全设计中不完善的坑点,并给出解决方案 确定DevSec的衡量指标 威胁建模 安全工具培训:SDL所涉及的安全服务更多,但DevSecOps基本靠自动化,因此需要包含针对安全工具的使用培训

  • 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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机器人对抗纵深防御安全解决方案

数字化加快了信息的传播与交流,改变了传统的商业模式,便利了人们的生活。移动应用、Web应用已融入金融科技、生产生活的方方面面。随之而来的是金融线上业务正面临黑产及网络攻击的严重威胁。黑产通过工具或脚本程序对应用和业务进行攻击,不仅对应用系统进行漏洞探测与利用,也通过业务设计缺陷或合法逻辑,模拟正常用户请求执行批量注册、薅羊毛、数据爬取、暴力破解等操作。从2014年互联网金融初具规模至今,黑产的能力不断工具化、组织化、规模化,在金融企业数字化对抗转型中,黑产不断形成完整的生态链,攻击趋势也发生了显著变化。在与黑产博弈的过程中,黑产利用机器人展开攻击只需要花费较低的成本就可以对企业造成较大的危害。面对日新月异的新兴机器人攻击,商业银行迫切需要建立一套完备的机器人对抗安全解决方案。

  • 2021-06-07
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华大电子_物联网安全芯方案

随着物联网以及智能化产品的不断涌现,信息安全问题也日渐受到关注。信息安全是一个从系统层面需要统一考虑的问题:在提供服务的云端、通信管道、边缘及终端节点都需要部署完整的安全策略,终端节点设备不应该因为资源和处理能力有限而成为整个系统信息安全的薄弱环节。STM32Trust正是在这样的背景下应运而生,目标是让客户在其新产品的设计中能够加强安全性并充分利用STM32MCU硬件特性及其生态系统资源来实现安全设计。

  • 2021-05-28
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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智慧商业综合体概念方案

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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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