网闸 外网应用 内网应用 终端响应 边界防护 边 界 防 护 INTERNET 网站 Web 服务 0Day 漏 洞 暴 力 破 解 钓 鱼 邮 风险、威胁 保护资产对象 …… 外部威胁 威胁 高级威胁 业务异常 数字化转型下的安全建设应对思路 升级安全架构 进化安全能力 优化安全模式 从传统以被动防御为主的架构升级到主动检测、 积极响应的动态防御架构。 利用新的技术手段在攻击工具持续升级的趋势 下提供新的对抗手段。 从安全建设模式以堆砌硬件盒子设备到安全能 力级构建的模式。 解决思路 - 安全体系如何匹配数字转型 交付模型转变 企业安全战略规划 端点检测响应系统（ EDR Endpoint Detection & Response） VMware 安全加固 数据安全 应用安全 主机安全 DLP 、完整性保护、生命周期保护 Web 安全防护、防篡改、漏洞扫描 OS 安全加固、基线核查、端点杀毒 安全运营体系： 事前：威胁预防 事中：积极防御 事后：检测响应 服务流程 咨询规划

✗ 缺攻防经验，负责人以项目经理为主 ✗ 缺乏磨合，临时组建无实战配合 ✗ 已有安全厂商设备，IP封堵为主 ✗ 设备能力层次不齐 ✗ 价低者中标 ✗ 部分单位租借或友情支持 ✗ 情报滞后，响应较晚 ✗ 虚假情报满天飞，干扰分析精力 ü 战场主动权，随意选择攻击目标 ü 技术精湛，各单位优秀渗透人员 ü 团队作战，各人才分工明确高效 ü 专业攻防协作平台及工具集 ü 更多攻防数据挖掘平台（社工、云等） 误配置 （产品/系统/应用不当配置） 暴力破解 （暴力破解成功） 木马事件 （木马/病毒/webshell等） 反弹shell （命令执行、远程提权） 漏洞扫描任务 配置检查任务 入侵响应事件 报告 A 报告 B 事件 C 邮件报告 发送报告 发送工单系统 工单催办告警 IM 提醒 复扫 秘钥泄露事件 阿里云RDS数据库暴露路径 合规挑战：移动应用、供应链科技风险成监管关注的重点方向 金办发[99]号，是仅次于“金发”的二级发文，属于高标准要求；可见总局对此方向的重视程度。 金融监督管理总局99号文响应策略 覆盖范围 责任边界 兼容性 网络安全 数据安全 再次强调 问责机制 深度解读 1 1. 覆盖范围广，涵盖了之前发文没有涉及的更多金融机构 不仅涵盖了传统的政策性银行、国有大

深度剖析业务交互数据，快速 定位问题根因 快速锁定故障业务操作人员，时效性 由原来2小时缩短至5分钟 优化代码质量，提高应用性能 有针对性的优化代码执行效率，协助 开发人员将SCM生产管理系统的响应 时间降低46.2% 降低运维难度，提高运维效率 帮助运维人员快速发现、定位问题， 由数小时缩短至16分钟 3 中国铁塔通过部署博睿数据一体化智能可观测平台，实现覆盖43套核心业务系统的 时间内定位问题，精准还原领导在审批流程系统的操作路径与 故障现场；结合Web应用核心指标分析（请求数/响应时间）及系统级代码分析，快速定位前端操作类问题。 2 2 3 4 ｜ 让IT运营更智能 5 全链路性能追踪与深度分析 服务追踪：涵盖Web服务状态监测（响应时间/错误率/吞吐率/告警数）、外部服务性能分析及调用链检索，支持长调用链的快速过滤定 位； 基础设 基础设施监控：实现关系型数据库SQL追踪（含最慢SQL分析）、NoSQL性能监测（Redis/MongoDB、Hbase等数据库）、消息队列全 链路分析（生产-消费关联/吞吐量/响应分位值）； 异常诊断：实时追踪应用在当前时间段内的错误和异常信息，包括包括请求错误率和错误数变化趋势等；内存溢出等严重异常时，具备 内存溢出时的线程剖析和dump记录能力。 3 ｜ 让IT运营更智能 6 ｜

造。 在项目初期，我们将重点分析企业当前的数字化水平和业务痛 点，明确 AI 大模型的应用场景和预期目标。例如，在客户服务领 域，AI 大模型可以通过自然语言处理技术实现智能客服，大幅提升 响应速度和服务质量；在生产制造领域，AI 大模型能够通过预测性 维护和智能排产，降低设备故障率和生产成本；在市场营销领 域，AI 大模型可以通过精准的用户画像和个性化推荐，提高营销转 化率和客户满意度。 域任务上表现出色。该模型的训练将基于大规模、高质量的数据 集，确保其在各类业务场景中的泛化能力和准确性。项目完成后， 预计该模型在关键业务指标上的准确率将达到 95%以上，推理速度 将优化至毫秒级，能够满足企业对实时响应的需求。 其次，项目将实现模型的自动化和智能化部署，支持企业在云 平台和边缘设备上的无缝集成。通过引入自动化部署工具和容器化 技术，企业可以在不同类型的硬件资源上进行快速部署和扩展。预 计部 完全满足市场需求，尤其在数据驱动决策、智能化运营和个性化服 务等方面存在明显短板。企业现有的 IT 系统架构较为分散，信息 孤岛现象严重，数据集成度低，导致业务部门之间协同效率低下， 难以快速响应市场变化。尽管企业已经引入了部分数字化工具，但 其功能相对单一，无法形成整体解决方案，且不同系统之间的数据 交互与整合能力较弱，导致数据分析的深度和广度受限。 从技术角度来看，企业现有的基础设施主要以传统服务器和本

动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 1. 提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 3. 提供实时响应能力，以应对快速变化的市场环境。 4. 实现系统可扩展性，允许根据业务需求进行灵活调整。 在构建这个系统时，我们将采用以下技术和方法： 。尤其是在面对海量 数据时，人工方法几乎无法胜任。因此，引入依赖于深度学习和自 然语言处理等技术的 AI 大模型流水分类系统，实现智能化和自动 化的分类处理，能够显著提高生产、仓储和配送环节的响应速度和 准确率。 根据 2023 年的行业调查数据显示，约 72%的企业已开始利用 机器学习针对大数据进行分类和分析，以提升信息处理的效率。这 一趋势表明，AI 技术在企业级应用中的需求正在逐步上升，越来越 的优势。针对流水分类系统的设计，通过引入 AI 大模型，旨在构 建一个高效、精确且可自我优化的分类系统，以满足行业对数据处 理的高要求。此外，随着信息量的激增，传统的数据分类方式越来 越显示出其局限性，无法满足快速响应与高准确率的需求。因此， 推动基于 AI 大模型的流水分类系统的实施，具有重要的现实意 义。 首先，该系统可以显著提升分类的准确性。凭借深度学习和丰 富的训练数据，大模型能够捕捉复杂的数据特征，并进行更为精准

深入 挖掘运营数据中的价值，为管理层提供决策支持。例如，某工业园区通过分析设备运行数据，预 测设备故障并提前维护，将设备停机时间减少了 30%。另一方面是实时监控与敏捷响应。智慧园 区通过实时监控关键性能指标，能够快速响应市场变化和突发事件。例如，某物流园区通过实时 监控货物流转数据，优化了仓储和运输流程，将物流效率提升了 15%。 厂商能力要求： 智慧园区解决方案的成功实施高度依 爱分析·央国企数字化厂商全景报告 备故障，甚至自动化调整园区内的环境参数（如温度、湿度）。云计算和大数据技术则为数据的 存储、处理和分析提供了强大的支持，使园区管理者能够实时监控运营状态并做出快速响应。 智慧园区每天产生的数据量巨大，涵盖能源消耗、设备运行、人员流动等多个维度。厂商需具备 高效的数据处理能力，能够从这些数据中提取有价值的信息。例如，通过分析历史能耗数据，厂 商可以帮助园区 技术更新迭代速度极快。厂商需具备强大的研发能力，能够持续进行技术创新和产品升级，以满 足客户不断变化的需求。 智慧园区市场不仅受到技术发展的驱动，还受到政策、经济和社会环境的影响。厂商需具备敏锐 的市场洞察力和快速响应能力，能够根据市场变化及时调整产品策略。例如，某厂商在疫情期间 迅速开发了基于 AI 的园区健康监测系统，帮助客户实现了人员体温检测和异常行为预警，赢得 了市场的高度认可。 入选标准： 1

略之 一。企业需要通过采用先进的供应链管理系统和技术，如集成的 ERP 系统、物联网 (IoT)、大数据分析等，来实现供应链的实时监控、预测和优化。这不仅可以帮助企业 降低运营成本，还可以提高响应市场变化的速度和效率。 此外，成本控制也是企业在当前经济环境下维持竞争力的关键。企业需要通过优 化生产流程、采购管理和能源使用等方面，实施更为精细的成本管理措施。通过这些 方法，企业可以降低 更在商业模式和市场策略上进行革新。例如，通过发展数字化业务模式，如在线平台、 电子商务和远程服务，企业可以开拓新的市场领域和客户群体。同时，这也要求企业 在文化和组织结构上进行相应的调整，以支持更为灵活和响应快速的运营模式。 通过这些综合措施，中国企业不仅能够在国内市场稳固其地位，更能在全球市场 中扩展其影响力，从而在经济全球化的大背景下占据有利地位。这些策略的实施将直 接影响到企业的长远发展和国家经济的整体竞争力。 数智化产业供应链以市场需求和生产供应的有效匹配为核心目标，实现了产业链 各环节的高度协同与优化。通过智能化技术的融合应用，比如大数据、云计算等，大 幅提升了信息在供应链各环节中的流通速度和准确性，这不仅提高了生产的灵活性和 响应速度，同时也显著降低了成本。在这一体系下，各类资源如物流、资本、信息等 被高效整合，形成了一个以智能为核心驱动力的新型产业生态系统，极大地推进了产 业结构的优化和升级。 此外，数智化供应链还

提高资源的管理水平，加速资源的交付；通过自服务门户、自服务选项等自助自动服务环境的建立，控制资源管理 和分配过程，大大提高了 IT 资源的交付效率，从而简化 IT 运营工作流程提高了 IT 服务响应速度及运营效率，资源 交付量相对项目前提升了 10 倍。 基于云平台、容器云等共享的物理基础设施，根据业务需求进行灵活地扩容和缩容，全面的自动化运维管理与 资源监控管理，避免了传统 IT 环境 金科创新社 金科创新社 金科创新 08 昆山农商银行：信创云平台建设项目 在当前数字化时代，中国人民银行对金融机构的信息技术创新（信创）提出了更高要求，强调自主可控、安全 可靠的技术体系建设。我行积极响应这一号召，并深刻认识到，目前行内各厂商自成体系搭建的微服务、分布式平 台技术栈复杂，运维管理成本高企，已成为制约我行信息技术发展和业务创新的关键因素。 为了推动我行信息技术的标准化、自主可控以及 安全防 护能力，确保数据中心的安全稳定运行。 ④打造 IT 运营精细化管理以及自服务的云计算运营体系 在运营运维服务层面，我们将建立统一的体系，并制定明确的服务标准和规范。目标是提供满足需求、响应迅速、 安全可靠的运维保障服务。这包括为业务应用的顺利部署、开通以及网络、硬件、软件、数据、机房环境等的安全、 稳定、高效运行提供全方位的策划、实施、检查与改进服务。 一、项目背景及目标 1

区域、设备到链路整体可 视化 ，包括网元指标、端口、 日志等视图 ， 覆盖边界网络 ，实时发现网络异常接入。 设备响应矩阵 子网聚合展示：对全网所有子网状态进行实时探测， 按网段对资产进行聚合， 以网络存活度、平均响应 时延、平均丢包率等指标进行监测 ，为运维人员提 供实时和历史数据参考。 网络路径发现 端到端路径发现：基于数字化网络平面、进行端到 自动从 SDN 控制器、设备 ARP 等表项同步全网存活的 IPv4 、 v6 地址进行实时探测 ，按网段对设备 IP 进行全量拨测 以及聚合展示 ，以网络存活度、平均响应时延、平均丢包率等指标对批量设备的 IP 进行监测 ，星空雷达关注的重点不 再 是单个网元的故障 ，而是可能引起大规模故障的异常网元集合。 星空雷达网络 分析平 台 自动巡检推送 基于自动化指令平台能力 ，代替运维人员 获取、分析设备指标巡检结果 ，避免人工 疏漏； 或一键下发设备巡检脚本执行指令 并反馈结果 ，提升运维应急响应效率。 “ 云鸽在线 ”智能沟通机器 人 通过对接内部系统开放 API ，可支持随时主动查询系统使用模板、所属区域告警数量、 账号待办工单清单、工单流转过程等功能。或通过系统登记及稽核服务

大屏展示方案需要具有实现根据应用场景自动切换展示内容 的功能，实现展示界面间的信息联动。系统可流畅的在各种屏 幕中实时展现多种信息，简化监管操作流程，降低监管人员工 作强度，加快监控中心应对突发事件的响应速度。大屏展示方 案需要具有但不限如下几种： 全局运营状况：能够通过直观的方式展示整个山庄全局的运 营情况。包括但不限于：设备接入率、设备报警／故障情况、 交通信息等。 基于地理位置的富民山庄概览：通过地图方式展示山庄的地 统集成的重要特点，也是最直接服务于用户的功能。智能化综 合管理平台通过对各子系统的集成，更有效对酒店内的各类事 件进行全局联动管理，这样节省了人力，也提高了酒店对突发 事件的响应能力，使主管人员迅速作出决策，以减少某些事故 带来的危害和损失。 同时可以通过编制时间响应程序和事件响应程序的方式，来 实现酒店内机电设备流程的自动化控制，节省能源消耗和人员 成本。采用集成智能建筑物管理系统，系统间的联动方式几乎 是任意的， 基础。从而为大型建筑的经营管理各环节的分析、决策提供支 撑。 八、 软件系统性能指标 8.1 基本指标：  系统接入的最大用户个数：不限；  平均响应时间：系统处理事务的响应时间的平均值。 事务的响应时间是从客户端提交访问请求到客户端接 收到服务器响应所消耗的时间。  实时数据传送时间：<1s  控制命令传送时间：<1s  系统联动命令传送时间：<2s 8.2 特点指标  软件