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《ATT&CK模型》构建Web纵深防御.安赛林榆坚

ATT&CK框架( ACK模型) MITRE提出的ATT&CK框架,是将入侵期间可能发生的情况,做出更细的画分,区隔出12个策略阶段。包括:入侵初期、执行、潜伏、权限提升、防御逃避、凭证访问、发现、横向移动、采集数据指挥与控制、透出、冲击。截止2019年4月, ATT&CK矩阵收集了244多种攻击者战术和技术。

  • 2021-07-23
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2019年全球互联网安全态势报告

●2019年, YUNDUN云安全平台日均阻断上亿次的Web漏洞威胁,日均拦截数十亿次Bot请求,日均清洗DDoS峰值600Gbps以上,YUNDUN安全运营中心复盘各类攻击事件数百起,并联动白W云科技ATD平台庞大的全网威胁情报储备与大数据分析能力,全方位剖析2019年全球互联网安全态势,以及展望5G、IPv6、 AI等高新技术的发展将对安全产业带来的冲击。

  • 2021-07-23
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2020年安信团队网络安全分析实验报告

2020年,奇安信安服应急响应事件共处置660起,投入工时为8544.0小时,折合1068.0人天。2019年全年应急响应事件共处置1029起,相较于2019年,2020年应急响应事件数下降55.9%, 2020年每月应急次数趋于平稳。2019年3月,“永恒之蓝下载器”木马安全事件全面爆发,由于2019年下半年遏制效果较好,2020年暂无感染性较强的木马病毒或大面积攻击事件。

  • 2021-07-23
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HIDS视角下的应急响应

01如何快速定 位人侵者痕迹? 02如何快速 筛选出反弹Shell进程? 03如何快速定 位查杀内存马?

  • 2021-07-23
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做好企业网络安全应对措施要点

安全地访问互联网,作为第一道防线。 ? 保护终端作为最后一道防线。 ? 未雨绸缪,开始制定事件响应计划。 ? 在黑客之前测试你的计划。

  • 2021-07-23
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网络安全分析及信息分享

1.隔离主机 2. Console访问云主机 3. 查看攻击记录 4. 根据源、目的、端口搜 索活动记录 5. 持续分析,排查遗漏 6. 梳理攻击路径

  • 2021-07-23
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网络基础设施安全防护面临的挑战与思考

近年全球范围内针对政府、电信、金融、交通、能源等关键基础设施癿网络攻击事件层出丌穷,呈现出愈演愈烈癿态势。 网络安全国际形势更为复杂,网络攻击和网络犯罪已经幵将继续困扰全球各国 带有政治色彩及政治目标癿黑客主义行劢日益频繁

  • 2021-07-23
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业务安全应急响应新思考

wS问 ●与微信沟通得知有人举报不良信息页面 ●获取举报地址发现OSS_上被人上传了抽奖博彩等广告页面 ●删除恶意资源 .申请域名解封 .查找原因eetest

  • 2021-07-23
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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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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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