评估关键企业安全能力，作为国家、军事重大工程准入依据 评估中小企业安全能力，解决供应链攻击问题 倒逼企业重视网络安全，促进网络安全行业发展
1、EDR与企业防护 2、EDR建设与运营 3、对抗与提升 DR（Endpoint DetectionandResponse），由Gartner在2013年提出， 起初叫ETDR，2015年改为EDR。 Detection ？ E-端点：网络中任意的终端设备，包括办公PC、 移动设备、服务器设备、云上虚拟机、IoT设备等 ？ D-检测：采集分析端点数据，发现端点安全风险、 检测黑客攻击、检测可疑行为等 ？ R-响应：安全风险快速响应，包括漏洞修复、入 侵阻断追溯、可疑事件调查等 腾讯自研EDR – 洋葱 12 3 4 5 终端资产一体化管理 针对服务器安全检测能力，并实现了对 全网服务器端点资产的全面管控。 端点安全的基线检测 依据腾讯自身业务防护实践，提供了端口 配置、口令配置、账号配置的基线检测， 可实现企业面临安全威胁的实时检测。 安全事件的精准溯源 通过对服务器端的登录信息、操作信息， 建立行为分析模型，实现对异常操作进 行异常操作溯源分析。 漏洞风险的实时预警 结合自身服务器防护经验，针对服务器 中间件、数据库、操作系统提供漏洞检 测能力，实时监测发现漏洞风险。 入侵攻击的主动检测 提供主动检测、实时发现入侵检测；提 供Web木马、反弹木马、异常网络通、 提权攻击、弱口令等检测功能。 融
基础安全：TCP/IP协议 影子IT ：云访问安全代理CASB 接口安全：API 隐蔽通信：DNS/NTP/PING等 泛终端安全：打印机/摄像头/移动端 加密流量及检测：OPENSSL 系统工具：POWERSHELL 编译安全：加固选项 地下黑市：暗网 取证分析：WIN/LINUX/IOS/安卓
近年来,随着一系列校园安全问题的不断涌现,将高校安防建设不断推向制高点。各大高校安全防范意识不断加强,阳光校园和智慧校园建设需求明显提升,如何提升高校安防管理和服务水平成为校园安全风险防控体系成为建设重点。
无线网络已经事实上成为了企业移动化办公的重 要基础设施，但由于普遍缺乏有效的管理，部署与 使用人员的安全意识和专业知识的不足，导致AP分 布混乱，设备安全性脆弱，无线网络也越来越多的 成为黑客入侵企业内网系统的突破口，由此给企业 带来新的安全威胁。 WIFI架构 WPA/W PA2-Psk Portal WPA/W PA2-企 业认证 速览Wi-Fi协议 WPA/WPA2-PSK 设计给负家庭和小型公司网络 所用的。该模式的特点是所有设 备使用同一个秘钥进行认证。 客户端和接入点通过四次握手 协商密钥来对无线流量进行加密。 WPA/WPA2-PSK 安全隐患 aircrack-ng WPA/WPA2-PSK 安全隐患 Captive Portal Captive Portal认证通常也称为WEB认证，通常与开放式网络 （OPEN）一起部署，用于公共无线网络或企业访客网络。当未认证 用户连接时，会强制用户跳转到指定页面。当用户通过认证后，不再 重定向其连接并允许访问互联网。 Captive Portal Android IOS Win7 Portal-未授权访问 Portal-被动窃听 在开放式网络 中，802.11数据帧 在传输时未加密， 空口抓包可发现所 有无线客户端与该 热点明文数据流 Portal-服务漏洞 Portal-MAC地址伪造 Portal-RCE Portal-RCE
这些只是众多重大事件的冰？一？，电？邮件造成的损失远远超出我们想象 ？Secure/MIME安全性增强的Multipurpose Internet Mail Extension （ MIME，多用途因特网邮件扩展） 基于X.509标准的数字证书 基于RSA安全技术 用于电子邮件加密 商业和组织使用的行业标准 ？Secure/MIME安全性增强的Multipurpose Internet Mail Extension （ MIME，多用途因特网邮件扩展） 基于X.509标准的数字证书 基于RSA安全技术 用于电子邮件加密 商业和组织使用的行业标准
等级保护2.0国家标准，按照公安部网络安全保卫局的统一部署，分别于5月13日和6月3日在北京和上海做了宣贯，在当下的信息产业，如何解决2.0标准下的安全问题成为各企业各安全厂商关心的重点方向，王磊在这里就等保2.0的相关内容和最近业界都较为关注的HW行动，与大家做一些实践性的探讨，希望可以促进行业解决方案的形成和思路。 企业安全实践之等级保护 企业安全实践之HW行动
数据的安全靠治理 数据治理的重要性 数据治理的漏网之鱼在哪？ 被遗忘的数据—安全监控与分析数据 解决这些数据的数据治理应满足企业对数据的治理要求 数据治理模型 对比结果 数据生命周期 定义数据的共性信息 数据的安全 安全数据治理的实施流程 有效的数据治理框架 数据资产梳理 数据治理过程中的常用工具 最后
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。
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!
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。
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
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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