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方班CTF战队建设与网安人才培养模式探索

■让每位同学就自己培训期间的感悟以及比赛的分析进行发言; ■通过这种方式对自我的学习进行深度总结,对内心产生反馈; ■针对每位同学发言进行点评,从指导老师角度评价发现问题。 ■针对问题部署下一 步学习计划,每个,人需要补强的内容方向。

  • 2021-07-22
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非典型安全研究人员的自我培养

●二进制安全进阶 ●CTF转逆向,因而逆向基本功得到迅速提高,轻松挖非主流目标的漏洞 ●对PWN有了系统观和大局观 ●不知道怎么挖主流目标的漏洞 ●继续扩宽知识面 ●参加了一年的清华组会,了解到了很多state of the art的研究成果,感谢 张超老师提供的平台 瓶颈 ●开发能力不足,长期研究能力不足,非熟悉的事物学习较慢

  • 2021-07-22
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信息网络安全的构架

勒索软件攻击最近变得越来越突出,世界各地的组织都实施了应对威胁的政策和建议。在这次演习中,学员将面临一次真正的勒索软件攻击。为了成功地完成这次演习,学员必须通过对受感染的站点网络和C&C服务器进行全面的技术取证调查,构建一个完整而准确的事件链。 在他们的调查过程中,学员会遇到应对勒索软件事件的挑战,会接触到针对这种威胁的不同预防方法。

  • 2021-07-22
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企业数据安全体系建设

◆数据安全管理制度 ◆数据系统安全 ◆数据生命周期 ◆应急响应与灾备 开发环境管理 技术措施管理 上线流程管理 网络环境管理 加密方案管理

  • 2021-07-23
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安全攻防演练实施方案

检验各单位信息基础设施和重点网站网络安全的综合防御能力和水平,实战验证相关单位“监测发现、安全防护和应急处置”的能力,发现并整改网络系统存在的深层次安全问题。

  • 2021-07-23
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国内企业SRC安全现状分析

SRC为何成为众多企业的安全解决方案必选项目 国内众多企业SRC的生存现状 分析健康的企业SRC都有哪些特质值得我们学习

  • 2021-07-23
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frp 流量加密压缩对比

frp 是一个专注于内网穿透的高性能的反向代理 应用,支持 TCP、UDP、HTTP、HTTPS 等多 种协议。可以将内网服务以安全、便捷的方式 通过具有公网 IP 节点的中转暴露到公网。

  • 2021-07-29
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从合规到战略风控的数据安全治理

(1)数字经济的跨国发展竞争日趋激烈:从基础设施到生态应用等 ( 2 )围绕数据资源的国际争夺大幅延伸:从投资审查、出口管制到市场竞争等 (3)针对数据安全的治理力度持续走强:从欧盟GDPR、非个人数据自由流动条例,到美国云法案、受控非密信息( CUI)制度, 再到日、韩、印、新、南非等地区的新一代数据立法等,数据安全的规则博弈不断升级。

  • 2021-07-19
  • 阅读440
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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

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