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等保2.0建设方案

网络安全等级保持。分等级实行安全保护。对国家重要信息、法人和其他组织及公民的专有信息以及公开信息和存储、传输、处理这些信息的信息系统分等级实行安全保护; 实行按等级管理。对信息系统中使用的信息安全产品实行按等级管理; 分等级响应、处理。对信息系统中发生的信息事件分等级响应、处置。

  • 2021-08-10
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我的安全入门之道

我的安全路线 技术学习路线 学习方法论 1.本地搭建CMS复现各种漏洞(文件包含/命令执行/XSS/CSRF/注入...等)乌云漏洞白帽子在提交漏洞的时候会把有漏洞的版本号公布出来,你自己去找对应的版本号复现出来。 2.看exploit-db已经公开的漏洞分析,尝试复测。

  • 2021-07-22
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利用安全模型搭建风控体系

网络安全 黑灰产通过技术手段,通常以非正常的技术(XSS、Injections Penestrating等)影响业务正常运行,窃取敏感数据。 业务安全 黑灰产基于非正常的资源(IP、手机号、身份信息等),通过正常的产品流程,获取利益,影响业务正常运营。

  • 2021-07-19
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肖海波.大数据时代下的特权账户管理3.0.1

特权账户安全 远泰口令管理 应用场景 远泰瑞博简介 特权访问安全是在整个企业中保护数据、基础架构和资 产的IT安全性的一个关键领域。一旦获得了特权账户和

  • 2021-06-22
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.数据时代的企业安全观

以业务资产为核心,通过时间等多维数 据可度量;2015年9月19日爆出,植入恶 意代码的Xcode由攻击者上传 至百度云网盘,然后通过国内 几个知名论坛发布传播,传播 的论坛包括:威锋网论坛、 unity圣典、9ria论坛和 swiftmi。最早发布是在“unity圣典”,进行传播的时间为2015年3月16日。

  • 2021-06-22
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基于情报内生的高级威胁检测实践

? SANS 2019年威胁情报的问卷调查显示80%受访者认为威胁情报是有用的,相较前一年的60%有较大增长 ? 目前最主要的威胁情报的形式为IOC,还是威胁情报的核心类型,因为效果立芉见影,接下来的为TTP。 SANS在2019CTI调研中披露,大部分组织只消费情报,能够既能生产又能消费情报的组织机构不到42%,这是国外的数据,国内的生产威胁情报的比例应该低得多。 ? 滑动标尺模型的启示:安全建设需要收集数据,将数据转换为信息,并将信息生产加工为评估结果(威胁情报)以填补已知知识的缺口。威胁情报阶段不但使用外部情报数据,还要收集和分析内部数据。

  • 2021-05-07
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蔷薇灵动.基于微隔离技术的零信任实战之路

创建微隔离是零信任解决方案的关键功能。一些供应商关注用户或身份作为隔离点;一些供应商则在网络层推动微隔离;少数供应商在设备层面提供微隔离。好的方面是,所有这些方法在实现零信任上都是有效和有用的。不好的是,由于许多不同的方法,使隔离有一些差异。每一种方法都有特定的优点来实现零信任,并且可以对不同规模的不同组织进行最佳的矢量化。最重要的是,现在没有理由不为任何公司或基础设施启用微隔离。你能否做这件事已不再是问题,现在的问题是你如何 做

  • 2021-04-28
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数据安全治理体系化实践思路

2021年实施的《数据安全法》全面贯彻落实总体国家安全观,确立国家数据安全工作体制机制,构建数据安全协同治理体系,明确预防、控制和消除数据安全风险的一系列制度、措施,提升国家整体数据安全保障能力。

  • 2022-03-30
  • 阅读1137
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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

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