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疫情时期的隐私--企业个人数据保护合规路径初探

统筹突发公共卫生事件下的疫情防控与经济社会发展是一场大战。在抗击新冠肺炎这场战“疫”中,除行政管理、社区管理外,企业管理也成为当前防控工作重点。为降低疫情对经济的影响,同时防控疫情蔓延,企业有序复工复产尤其应当做好员工健康信息排查、监测及上报工作,涉及到大量员工个人数据的处理。本文聚焦于战“疫”时期企业管理中的个人数据保护合规问题。疫情防控下企业个人数据的保护与使用并非悖论,在辨析此场景中与健康相关的个人数据性质及相关法律规定的基础上,可进一步探索企业个人数据合理使用与安全保障并行的合规路径。

  • 2022-02-21
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雾计算认证与隐私保护研究综述

雾计算范式将云计算的存储、网络和计算设施扩展到了网络边缘,同时卸载了云数据中心,并降低了最终用户的服务滞后时间。然而,由于雾计算的特点,如移动性、异质性、大规模分布等,其包含了新的安全问题。针对雾计算的认证和隐私安全,概述现有的认证和隐私问题,之后调查总结目前已有的最新研究成果,并针对雾计算认证和隐私安全提出未来可能的研究方向,以应对雾计算在认证和隐私方面的安全挑战。

  • 2022-02-21
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数字时代刑事侦查与隐私权保护的界限

手机基站定位信息作为一种能够揭示犯罪嫌疑人具体行为轨迹的电子数据,正在为警方新的取证热点。尽管该类数据涉及手机用户的个人信息,却为通信服务运营商所事实存储并处置。因此,围绕着手机基站定位信息的隐私性、权属纷争,以及警方进行手机搜查、证据采集的程序要求等,美国司法界以卡平特案为契机,在全国展开了激烈的争论。本案不仅涉及隐私信息标准的制定,还探讨了数字信息时代司法、执法有效性与公民隐私权益间的权衡问题,更进一步将问题延伸至了包括云计算、物联网在内的刑侦技术发展新领域。因此,对本案的研究不仅有助于了解美国在技术升级背景下对刑事侦查与隐私权保护界限的思考脉络,通过梳理其裁判沿革与理论发展,更可为我国隐私权保护标准的制定提供有益借鉴。

  • 2022-02-21
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“数字抗疫”与隐私保护

新冠疫情爆发以来,不少国家通过数字技术排查病患、追踪密切接触者,在阻断疫情传播过程中取得了积极成果。在近期全球“经济重启”中,数字技术用于接触者追踪,也被认为是走出“封锁”的必要条件之一。数字技术抗疫可以被归纳为四类,分别是数字化文档、数学模型、接触者追踪和远程医疗。

  • 2022-02-21
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电信网络智能化发展现状与未来展望

目前,全球已经掀起了人工智能应用的浪潮。将人工智能引入到新一代通信基础设施,可以为网络、计算、应用等信息基础设施提供基于数据的感知、预测和管控能力,促进网络、计算、应用等基础设施的融合与协同。目前,国内外标准化组织、运营商和服务商在积极探索电信网络智能化的需求、架构、算法和应用场景,人工智能在网络中的应用正逐步由概念进入落地阶段。据Tractica/Ovum预测,到2025年,电信业整体AI用例软件市场将以48.8%的年复合增长率从2016年的3.157 亿美元增至113 亿美元。SDN/NFV和5G的大规模部署将推动2021年成为网络自动化的转折点。

  • 2022-02-21
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5G安全风险与影响及对策探讨

5G提供了前所未有的用户体验和物联网连接能力,将成为构筑万物互联的基础设施,5G的广泛应用将加速数字化经济转型,推动新兴产业的发展,将给人类生产、生活带来深刻变革,同时,也将对国家与社会公共安全、网络与信息安全、安全监管等各方面都产生重大影响。本文分析其对安全的影响、存在的安全威胁,并从网络安全体系建设、安全立法与监管等方面提出对策建议。

  • 2022-02-21
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5G场景下物联网海量设备安全接入体系研究

随着5G网络的高速发展,在推进物联网各类应用场景发展、增加物联网设备接入数量级的同时,也带来更多的安全威胁。本文从基于5G的物联网应用场景面临的实际威胁出发,结合海量设备接入面临的挑战,研究了针对5G场景下的物联设备安全接入技术,以满足海联物联设备的安全接入需求,降低相关网络安全风险。

  • 2022-02-21
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5G智慧城市安全参考架构概述

智慧城市安全管理者的职责包括但不限于:制定智慧城市安全总体方针、规划、框架,建立智慧城市安全管理组织架构和机制,统筹协调智慧城市安全管理与监督工作,检查、评估智慧城市安全建设与运营工作,定期审核、改进智慧城市安全管理制度和流程,为智慧城市安全的其他角色提供指导和必要支持。

  • 2022-02-21
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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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。

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