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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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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