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《网络安全法》背景下的大数据安全案例解读与风险控制.翁小平

经实施了大半年的《网安法》,其内容包括个人信息安全、数据存储的关键信息基础设施安全、跨境数据传输、网络安全等级保护制度等等,基本覆盖了大数据安全的方方面面,改变了我国网络安全领域长期以来缺乏权威上位法的现状。随之而来的,是对互联网企业以及从业人员的巨大法律风险。什么是以前能做的但是现在不能做?不能逾越的法律底线到底在哪里?大数据安全领域的法律风险又应该如何去防范?我将努力为您呈现…… 目录 大数据管控的趋势分析 案例与风险研判 国外关于数据安全的一些立法趋势 大数据安全风险防控,律师能做什么?

  • 2021-06-23
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2018应急响应分论坛安全架构上的应急响应.岑欣伟.莫情..阿里云

安全事件频发,我们如何在第一时间快速止血? ? 云计算坏境下海量的数据,如何做到对威胁的全面覆盖? ? 互联网黑灰产猖獗, 魔高一尺、道高一丈,如何对抗专业团伙,确保业务安全? ? 安全对抗成本很高,是否有方式可以高效、智能、低成本进行日常应急响应?

  • 2021-06-23
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大数据安全和隐私保护标准化进展

大数据安全标准化工作情况 ? 2016年4月 , 全国信息安全标准化技术委员会(TC260)成立大数据安全特别工作组 ( SWG-BDS) ? 启动了第一批大数据安全标准制定和研究工作 ? 制定项目(3个) ? 大数据安全管理指南(征求意见稿) ? 大数据安全能力服务要求(送审稿) ? 个人信息安全规范(送审稿) ? 研究项目(2个) ? 大数据安全能力成熟度模型(转为制定项目) ? 大数据交易服务安全要求(转为制定项目

  • 2021-06-23
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走向大融合!共建云安全生态圈

我们有一个安全生态的共识 - 开放心态、开放交流、开放合作 百度的安全现状 比情报更重要的是分析能力 - 基于大数据与机器学习的实践 复杂的业务线 ? 用户群体广泛 ? 大规模敏感数据 ? 试手的首选 ? 黑灰产的首选 ? 每个业务都被紧盯 ? 网络与信息安全 ? 业务&内容安全 ? 企业&行业安全

  • 2021-06-23
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企业安全威胁统一应对指南

第一章 概述 政策法律驱动网络安全行业发展 IT 技术革新注入安全行业创新动力 企业安全事件频发聚焦社会关注 信息安全的智能时代正在悄然来临 传统安全边界已经日渐模糊 安全威胁呈现多样化增长趋势 第二章 企业安全威胁 企业在线业务与运维层威胁 企业基础设施安全与访问控制威胁 企业内部安全威胁 其他威胁 第三章 企业安全应对流程 预防环节 检测环节 保护环节 响应环节 持续改进 第四章 企业安全产品推荐名录 研究背景介绍 入选企业融资情况 各大类得分整体情况 细分分类下安全产品推荐名录 第四章 附录 企业安全威胁统一指南

  • 2021-06-23
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.移动金融App风险防控.李博文

安全形势 防控策略 未来展望 协同金融和科技的关系 金融APP主要的问题 身份认证机制不健全 系统安全机制不健全

  • 2021-06-23
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实战解读金融行业攻防演练.张志鹏.脱敏.1

起步阶段:以早期的计算机及局域网为主,计算机逐步代替手工操作,并实现全流程的电子化; 发展阶段:中国接入全球互联网、 金融信息化/互联网金融的时代随 之到来,主要体现的是渠道信息化; 当前阶段:移动互联网时代的到来推动 大数据、 云计算技术的崛起,信息技术 正在逐步渗透到金融业务核心部门,机 器成为金融决策的重要辅助,同时正在 迈向自主决策的智慧金融时代。

  • 2021-06-23
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张志鹏.加密流量恶意软件分析在金融场景的实践

安全概述 加密流量的异常检测 多模型融合的恶意软件分析 PRS-NTA 斗象&F5联合解决方案 加密隐私数据 : 防止您访客的隐私信息(账号、 地址、 手机号等)被劫持或窃 取。 ? 提高页面加载速度 :提高用户体验,防止客户流失。 ? 安全身份认证 :验证网站的真实性,防止钓鱼网站。 ? 防止网页篡改 : 防止数据在传输过程中被篡改,保护用户体验。 ? 提升信任度 : 地址栏头部的“锁”型图标使您的访客放心浏览网页,提高用 户信任度。

  • 2021-06-23
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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