对于IT而言，容灾就是一个提供能防御各种灾难的计算机信息系统。当政府、企业、商家的核心IT系统在遭受如：火灾、水灾、地震、战争、人为破坏等不可抗拒的灾难和意外时，能够有效保护数据幵及时恢复生产系统的正常运行
企业智能安全监控与追溯管理平台是以互联网、物联网、电信网、无线宽带网、GIS等网络组合为基础，通过大数据技术感测、分析、整合企业核心设备工况和老化监控的预测预警，预防各类的隐患及事故，坚决遏制重特大事故的发生。 平台能够时时进行对人的管理、设备的检测，对环境的监控，数据平台能够溯源从材料，仓储，生产过程，产品质量，安全事件的整个过程，通过最方便快捷的方式向用户传达各种信息，如手机APP+互联网平台，同时具备不同应用场景设置等，体现了成本与质量要求，提升企业安全、便利、并实现环保节能的工作环境。
01 数据与价值交易 02 视觉系统与数据真实性保护 03 联邦学习与数据贡献定量分析 04 总结与展望 横向联邦测定样本数据价值 oogle Federated Learning Concept 2017
* 微软的目录服务，又叫“活动目录” ？ 用来存储网络上的用户和计算机信息的数据库 * 提供集中的安全性配置，便捷的网络访问 * 包括服务器和用户计算机（Windows 2000/XP） * 不同于传统的工作组模式，AD最大的优点是可以集中管理，包括统一身份认证、权限控制等，方便管理。
执行策略表示造成在本地或远程系统上执行由攻击者控 制的代码的技术。该策略通常与初始接入一起使用，作 为一旦获得访问就执行代码的手段，之后进行横向移动 以扩展对网络上远程系统的访问。 持久化是指任何对系统的访问，操作或配置更改，使攻 击者在该系统上持续地存在。攻击者通常需要通过中断 来维持对系统的访问，例如系统重启，凭据丢失或其他 需要远程访问工具重新启动或备用后门才能重新获得访 问权限的故障。
园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此，发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用，建设智慧型现代园区，成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。
背景与挑战 现状与热点 成果简介 数据规模、数据复杂性快速膨胀，如何在大数据时代保障信息安全是现实而迫切的需求 各类网络信息系统产生的数据规模越来越大，大量高价值信息隐藏在其中 提高数据共享能力，并以此为基础提升数据的发掘利用水平是不可逆转的发展趋势 数据高度共享、数据有效发掘利用，与数据有效控制、用户隐私保护等安全需求之间存在明显冲突
明御主机安全及管理系统是一款集成了丰富的系统防护与加固、网络防护与加固等功能的主机安全产品,通过自主研发的文件诱饵引擎,有着业界领先的勒索专防专杀能力;
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成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能 体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望
AI 为许多组织带来了机遇，让他们能够实现智能应用的创新或现代化，并实现了前所未有的效率提升、个性化和见解。借助 AI、机器学习和数据分析，智能应用有望改变企业为客户创造和提供价值的方式。
在数智化转型时代背景下，工程审计正面临“数据爆炸、场景复杂、标准多 元”的严峻挑战。传统工程审计模式依赖人工抽样与经验判断，难以应对海量工 程数据与非结构化社会数据的融合分析，导致审计盲区与治理效能偏弱，工程审 计智能化转型迫在眉睫。
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