2019年, 阿里云安全团队监测到云上DDoS攻击发生近百万次，日均攻击2000余次，与2018年整体持平，但相比2019年上半年有所下降。同时，应用层DDoS（CC攻击）成为常见的攻击类型，与2018年相比，攻击手法也更为多变复杂。阿里云为全球上百万客户提供了基础安全防御。本报告中将以多个维度对2019年全年发生的DDoS攻击进行全方位分析，希望能够为政府、企业客户及科研机构提供一定的参考价值。
安全检测：在现有客户端上对APP进？就静态和动态结合的？式进？全？分析，？持Android和iOS。 安全加固：安全SDK独创的DIS融合技术，防？核？代码泄露、内存DUMP、？次打包的安全？险。 安全SDK：在移动应？开发过程中添加使？安全键盘、防界？劫持、防截屏等移动应？安全SDK增加安全强度。 渠道监控：对线上APP 7*24？时进？监控。对渠道出现的盗版APP，及时预警，减少？户和运营商的损失。
基于360强大的应用收集能力，360于业内首家推出 “支付软件正版验证系统”。该系统能够在极短的时间内识别手机 内安装的支付软件是否为正版，或是二次打包、假冒支付软件。从而防止二次打包或假冒支付软件窃取用户的支付账户 信息，避免用户的财产损失。
企业对云安全的真实需求：跨越式一举解决新老问题，既立足于解决当前需求，又能提供适应业务变化，面向未来，可扩展升级。云安全落地最需要的是自适应
APPseparator- 增强的应用加密沙箱： ？ 沙箱的概念首先是隔离文件系统，限制APP之间的数据访问来增强安全性 ？ 安卓的原生沙箱基于用户ID，利用了Linux原有的DAC机制进行的隔离 ？ Sd卡的数据仍然混存，由于sd卡上的文件权限设置不是很严谨，容易产生数据安全问题 ？ 由于安卓原生APP的数据没有完全被沙箱隔离，所以也会随着系统的运行产生大量垃圾数据，app卸载不干净，影响系统运行效率
云安全的最佳实践：尽职尽责？计划？开发和部署？运维？下线？制定多云供应商战略； 管理访问？识别和验证用户？分配用户访问权限？创建并实施资源访问策略； 保护数据？保护数据免受未经授权的访问？确保关键数据的可用性？防止披露已删除的数据； 监控和防卫？监控云部署资源？分析云和本地监控？与云供应商协调
S/MIME作用：有效解决用户对于邮件数据安全和发件人身份信任问题。 S/MIME在Outlook中的使用：加密 - 非指定收件人邮件内容（文字/图片/附件）不可见；签名 - 发件人身份验证可见、可信
黑白名单的优缺点： 黑名单：优点：配置简单，易于实现； 缺点：容易产生误报，只能拦截已知攻击。 优点：准确拦截攻击包括：已知、未知攻击，误报率低； 缺点：需要大量的分析工作，了解网站有多少页面，每个页面里有多少变量，每个变量值是什么类型的
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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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。
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。
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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