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。
概念解读:数据管理、数据治理与数据安全 ？ 实践回顾:数据治理的国内外案例分享 ？ 行动思考:基于数据标准化的数据安全管理思路 刘晨认为通常数据治理多以数据标准化与数据质量为驱动力。 数据安全的重要性毋庸置疑，但从实践层面，数据治理与数据安全却似彼此犹抱琵琶半遮面。 此演讲促进了两个领域更好理解与融合，以期形成可落地的数据安全与治理方法。 他回顾了DAMA数据管理知识体系，概要介绍了数据治理、数据安全管理的定义。 介绍国内数据治理实践工作内容；提出以数据模型和数据标准化为基础的数据安全管理思路；提出要点思考和行动建议。
CyberArk Conjur 是一個 DevOps 與雲端安全的解決方案 ？ 著重獨特的Secrets管理領域與DevOps管道的特權存取安全的挑戰 ？ 原生整合雲端管理與DevOps協作解決方案 ？ 專注於安全 – 支援職責分工 ？ 為開發人員所設計 – 開放原始碼, 說明文件, 完整的技術支援
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
针对移动应用和物联网生态安全的攻击 Bridge Attack；针对应用抽象Bridge的攻击手法，目标移动应用和IoT生态漏洞利用成本低，远程攻击效果大，危害广。厂商的开发生态化与安全壁垒静默安装应用漏洞；多款智能手机存在远程任意静默安装APP的高危漏洞厂商生态化的安全壁垒：后门与漏洞模糊的界限。物联网安全生态问题，”黑客屋“攻击场景；IoT生态场景多样，窃取用户隐私危害性高，对生态安全破坏的持久性更大。
安天从上游核心技术供应商转型为前台综合型网络安全厂商的过程也是一个持续自我批判和创新演进的过程。继上届冬训营上，安天公开发布了技术工程体系和产品图谱后，安天结合过去一年的工程实践和思考，在本届冬训营上发布了新版解决方案、产品和服务体系。
DDoS攻击:DDoS全名是Distributed Denial of Service （分布式拒绝服务）,很多DoS攻击源一起攻击某台服务器就组成了DDoS攻击。 我国境内日均发生攻击总流量超过1G的较大规模的DDoS攻击事件365起。 受攻击方恶意将流量转嫁给无辜者的情况屡见不鲜。2011年多家省部级政府网站都遭受过流量转嫁攻击，且这些流量转嫁事件多数是由游戏私服网站争斗引起。
新标准将于计算、移劢亏联、物联网、工业控制系统等列入标准范围，构成了“安全通用要求+新型应用安全扩展要求”的要求内容。 新标准“基本要求、设计要求和测评要求” 分类框架统一，形成了“安全通信网络”、“安全区域边界”、“安全计算环境”和“安全管理中心” 支持下的三重防护体系架构
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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