企业信息化建设的核心目标是提高业务效率，数据的高效传输、分享和交换是实现这个目标的重要途径。而绝大多数传统的数据防泄露手段，是阻碍数据的高效传输、分享和交换的。如果不能把握好保护的“度”，简单粗暴的保护方法极可能与业务目标是相背离的。 我们认为必须根据数据的类型、使用者、交换频度来区分不同场景，采用不同技术手段予以保护，解决好“度”的问题，取得安全与效率的平衡
F5正在致力于为企业打造感知可控、随需应变的应用，通过自动化、安全、高性能和具有洞察力的差异化方案组合，实现应用的自我成长、自我收缩、自我保护和自我修复，从而帮助企业在创建、保护和运行应用程序的过程中，优化运营效率、加快上市速度，同时保障用户的数字体验。
到 2020 年，独立的 WAF 硬件设备在新部署的 WAF 中所占的比例将不到 20%，明显低于目前的 35%。 到 2023 年，30% 以上面向公众的 Web应用将受到云 Web 应用和 API 保护（WAAP）服务的保护，与目前的 10% 相比将有巨大提升。分布式拒绝服 务（DDoS）防御、bot 管理服务、API 保护和 WAF 等功能，可以为 Web 应用提供更好的安全保护。
安全信息 呈现出碎片化， 不连通的状态， 随着混合多云的发展， 问题变得更加突出。为了获得完整的 安全可见性，安 全分析人员需要 学习很多工具… 浏览很多屏幕 … 依靠效率低下的 流程让孤立的工 具和团队共享安 全见解并采取行 动
数字化时代进行时，数字化面临的新挑战，互联网出口架构的挑战，SIME面临的挑战，云化带来的挑战，公有云可视化/安全解决，私有云可视化/安全解决方案，Gigamon 解决方案整体框架
DT时代，数据已变成企业核心资产。数据资产， 资产是一种静止的状态， 资产信息是明确的， 数据仍然局限在边界内。数据资源， 资源要投入到新的场景使用，处于动态中， 资源的价值越来越大， 数据突破出口和边界
在过去的几年里，全世界频繁出现了一系列备受瞩目的数据安全事件，对个人、企业、社会甚至国家安全造成严重影响，据统计，在网络安全领域，数据安全是最频繁出现的高频词。 全球107个国家（其中66个是发展中国家或转型期经济国家）已经制定了数据安全和隐私保护的立法。在这一领域，欧美国家大幅领先于其他国家和地区，亚洲和非洲的比例相当，只有不到40%的国家有相关法律。欧盟GDPR正式实施，2018年也被认为是数据安全的元年。
什么是威胁追踪?“威胁追踪是主动和迭代地搜索环境，以检测和隔离逃避现有安全解决方案的高级威胁的过程”。 半自动高级威胁追踪才能让您高枕无忧：对抗性威胁跟踪提供24x7全天候威胁追踪专业团队全天候监控环境，以发现其他解决方案所无法找到的对手和攻击技术。大数据中精选威胁情报增强专业知识，从而发现隐藏的威胁。有关活跃的和正在发生的攻击的详细报告。通过深入了解主动攻击和主动影响报告来明确方向，以关闭新兴威胁，可让您信心十足。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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