●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。
迷茫的需求 企业安全理解 一点案例 汽车之家安全实践 白名单文 件本地病毒 库云端病毒 库 病毒沙箱 模拟运行 结果
国家高度重视信息安全人才培养 信息安全人才培养现状 就业前景分析 人才培养现状分析 人才培养中的主要问题 人才需求情况 人才培养总体目标 与相近一级学科的关系 信息安全理论体系 信息安全知识体系 人才培养与技能竞赛 中外信息安全竞赛比较 重视创新实践能力培养 科研+教学+创新”的融合 整合社会优势资源,协同创新 结语:实践创新教学的思路
现在基于手机和pad的移动OS体系结构，以及其在金融领域的安全隐患，下一代平台特点，可穿戴、物联网平台特点，下一代移动OS体系特点，以及产生的新的安全隐患，新一代OS体系结构探讨及其在金融领域的应用。 目前主要的移动安全威胁分析 针对金融领域的主要的解决方案 提出一个安全移动OS平台级的技术方案
全球公有云市场发展迅速，未来市场潜力巨大 我国云计算市场保持快速发展趋势，前景看好 全球云计算重大安全事故频发，引起巨大关注 云计算数据安全VS传统IT系统数据安全 云计算数据安全保护新状况 云服务用户数据安全保护能力评估 云服务用户数据安全基本属性 云服务用户数据安全保护能力指标 云服务用户数据安全保护能力标准 云服务用户数据安全保护能力构建参与方 云服务用户数据安全保护能力评估
大量的数据进行分析以及训练。 导致用户元数据，生物特征存在泄漏风险加大。 定制化服务，定制化应用需要大量个人信息的基础。 AloT的个人信息保护意识薄弱，相关的标注不透明导致个人信息将会滥用。 比如征信，行为分析，金融风控。
大数据协同安全技术研究与实践 通过对数据保险仓”的6个关键技术和3个实战案例进行讲解，让大家了解如何解决大数据共享利用等协同应用场景下的数据安全管控问题，实现协同安全计算环境，所有导入的数据在隔离的安全计算环境中进行，数据安全可感知、细粒度可授权、动态访问控制，所有操作可审计，分析结果经过审核后输出，实现在安全可控制前提下的共享。
问题与思考 大规模协议数据与NSM ？ 数据收集 ？ 基于信标的检测与分析 NSM场景实例\ Web安全研究，0 Day挖掘，技术分享 ？ 突发事件，应急响应技术支持 ？ IoT智能硬件，包含固件安全、逆向分析、无线协议、智能APP等安全研究 ？ 机器学习，突破现有技术的不足，提升安全能力 ？ 企业级安全产品的安全研究和研发
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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。
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。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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