介绍了３种主动防御技术的概念、策略和方法,并根据研究内容的不同,对已有的研究成果进行分类.然后,对３种主动防御技 术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性能.最后,对 ３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋势进行阐述. 关键词:主动防御;动态防御;移动目标防御;欺骗防御;拟态防御 中图分类号 TP３９３ ProactiveDefenseTec 、工 业 领 域 . 现有的主动防御相关综述主要介绍了一种技术的策略或 方法,同时也对３种技术进行了一定程度的比较:文献[２]中 提出欺骗防御是移动目标防御的一部分;文献[３]在对欺骗防 御分类时,将移动目标防御当成欺骗防御的一部分;文献[４] 中则提出移动目标防御系统可以看作拟态防御系统的一个特 例,它通过一些拟态变换使系统具有动态性特征,但是并没有 应用异构冗余架构;文献[５]中也表达了相似的看法 对已有的研究成果进行分类.然后,对３种主动 防御技术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨 如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性 能.最后,对３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋 势进行阐述. 本文第２章介绍了移动目标防御技术的概念、策略和方 法,并对其技术 进 行 分 类;第 ３章 介 绍 了 欺 骗 防 御 技 术 的 概 念、策略和方法,并对其技术进行分类;第４章介绍了拟态防

副石颗数 店内条码 材质 （厂商）货号 五级分类 主石重量 是否手输店内条码 采购单位 五级分类 款号 副石重量 商品名称 包装含量 长益 ERP 编码 款式名称 质量 一级分类 包装单位 商品等级 材质 总质量 二级分类 进口 / 国产 季节性商品上架日期 是否镶嵌 颜色 三级分类 产地（县） 季节性商品下架日期 图片地址 主石净度 四级分类 等级 性别 劲草大类码 工艺 规格 保质期天数 次 商品分类结构 品类划分管理整体思路 问题 1 ： 同一品类下分类层 级 不等， 不便于展开品类层 面的商品 横向分析 问题 2 ： 不同品类下层 级存 在类别交叉的情况， 不便于使用品类对商品进行业务分析 问题 4 ： 部分品类的第一层 级划分 过细，导致 层 级 纵向架构较短、大类较多（ 28 个） 不利于业务统一规划和管控 问题 3 ： 中间层 级的商品分类 不能追溯到唯一 的上游层 级商品分类 ，不便于新品引进 现状主要问题分析 每一层 级下的商品分类维度： 计划层 面： 可制定统一的品类经营计划和策略； 管理需求： 具有相同的管理指标和属性维度； 运营层 面： 商品的采购、库存管理能够统一管理； 统计分析： 满足经营状况按品类维度的统计分析； 销售需求： 满足同一品类下的商品组合多样性。 商品分类结构的科学性 商品分类体系的稳定性

每个知识点是一个分类 • 将整个知识库作为训练数据 • 传统机器学习模型 • TFIDF + LR • n-gram + Adaboost • 神经网络模型 • LSTM • CNN • fastText 知识库 分类 2 基于分类模型的问答系统 分类器 分类 1 分类 3 训练分类器 分类结果 Bi-LSTM + max-pooling • 向量搜索使用 Faiss 句向量编码器和向量搜索 [Conneau 2017] • 问答的本质是找到和用户问题语义匹配的知识点 • 基于分类模型的问答系统效果好，但需要较多的训练数据， 且重新训练的成本较高 • 基于检索和排序的问答系统能较好的弥补以上问题，但仍 然 存在检索召回问题 • 基于句向量的语义检索能实现在全量数据上的高效搜索，

REA 理论 可以帮 助企业更好地分析、设计和实施信息系统，提高运营效率和决策质 量。 1.数据整合：首先，收集和整合企业内部和外部的各种数据资源，包括当事人信息、地理位置数据、产品数据、协议数据、分类数据、资源项数 据、事件数据、条件数据和业务方向数据等。 2.REA 模型构建：基于收集到的数据，构建资源 - 事件 - 参与者（ REA ）模型。在模型中，描述资源、事件和参与者之间的关系，以及它们与其 业财融合平台，并将数据资产化，提供数据资产服务。这将有助于企业更好地理解和管理业 务活 动，提高运营效率和决策质量。 要将基于 CHATGPT 技术的 REA 业财融合平台与以下几个维度结合：当 事人、地理位置、产品、协议、分类、资源项、事件、条件、业务方向， 按照以下步骤实现： 1.当事人（参与者）：在 REA 理论中，当事人是指参与业务活动的个体，如员工、客户、供应商等。通过分析当事人与资源、事 件 的关系，企业 协议：协议是规定当事人之间在特定事件中资源交换和行为约束的规则。在 REA 理论中，企业需要考虑协议对业务活动的影响， 以便确保资源交换的公平性、合规性和效率。 5.分类：分类是对资源、事件和当事人进行组织和管理的一种方法。在 REA 理论中，企业可以根据分类对业务活动进行归纳和总 结， 以便提高信息处理效率和决策质量。 6.资源项：资源项是企业拥有或关心的具有价值的事物。在 REA 理论中，企业需要关注资源项与事件、当事人的关系，以便合理

Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 分析、挖掘、推送等应用。 数据采集 互联网 数据 行内结构化 数据 利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 癿对象。 关注领域配置：用户可以自由配置自己所关注 癿领域。 自定义观察对象、观察维度 分类展示用户所关注的重要资讯 内容结果分析： 用户可根据选择配置癿 观 察角度自由筛选结果，展示相应类别癿重 要资讯展示。 自定义分类：内容癿筛选分类可从类别库 中自由选择，根据个人喜好自由定制栏目 分类。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推 送，通过邮件癿形式把分析结果发送给用 户。 、如何在丌增加投入癿情况下，有敁地改善信息查询准确性和有敁性？提升服务行级管理层癿能力 日处理知识量 1 万条以上 实现按照工行“信息分类标准”（区分行业资讯、金融业务范围、资 源 类型、国家地区等大类，共 587 个子类）进行癿自劢资讯分类和主题 词提取加工能力，分类准确率高于 98% 案例：某国有大行全球资讯系统 上线后敁果 解决客户 用智慧发现信息价值 Discover information

文本相似度特征 ，如编辑距离、 n-garm 距离 > 3 、计算词向量 ，并提取词向量相关特征 > 4 、提取深度学习特征 ，主要通过 LSTM 网络编码 > 5 、构建 Stacking 集成学习分类模型 ，并进行评价 分析方法与过程 大数掘挖掘专家 9 1 背景与挖掘目标 2 文本预处理及基础特征提取 集成学习分两步 ： l 用一系列的初级分类器进行训练 ，得出对应的训练结果 l 把训练结果当作是特征 ，输入到次级学习器 ，最终的输出结果由次级学习器产生 > 本次赛题使用的两层 Stacking 方式 ，选用了朴素贝叶斯分类器、 随机森林分类器、 逻辑回归分类器、决策树分类器四个基分类器作为第一层 Stacking 基模型。第二 层 Stacking 选用的是随机森林分类器进行训练的 集成学习建模

...............................356 3.12.4 环境数据中心数据分类编码体系.........................................................................362 3.12.4.1 数据分类编码原则................................................ ..............................363 3.12.4.2 空间数据分类编码标准.............................................................................364 3.12.4.3 业务实体分类代码建设............................................. ............................364 3.12.4.4 空间数据分类编码.....................................................................................365 3.12.5 专业数据分类编码.............................................

.......................................................................................33 6.2 数据分级分类................................................................................................... 运维层面提供完 整 安全体系建设要求及标准。 6.2 数据分级分类 (一) 总体原则 在使用数据分级分类进行权限控制时，按数据来源分类、协议类型分类、字段分类、数 据分级等条件分别检查权限。数据来源分类、协议类型分类、数据分级是记录级权限控制， 当有一个条件不满足权限要求时，整条记录均不得作为返回结果。字段分类是字段级权限控 制，当某字段、字段关系权限不满足权限要求时，该字段、部分字段关系不能作为返回结果。 、部分字段关系不能作为返回结果。 所有字段都应该支持授权，已做分类的字段或自行分类的字段必须做权限控制，不授 权 则没有权限。其它未进行分类的字段，默认已授权，也支持单独权限控制。 (二) 数据分级 数据分级是通过对数据内容的敏感程度， 对数据资源进行分级。 数据级别的权限应按用户进行分配。拥有某一级别数据访问权限的用户，可访问数据 级 别低于该级别(含) 的数据记录。 (三) 数据校验

制冷、机柜等非 IT 设备。 中游包括为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案以及提供云服务等相关服务的供应商。终端用户渗透 多个行业，主要应用于互联网、金融、软件、电力、工业、医疗等行业。 分类方式 种类 相关介绍 按服务 对象 互联网数据中心 (IDC) 由 IDC 服务商搭建，向客户提供互联网基础平 台服务以及各种增值服务的数据中心 国家数据中心 (NDC) 由国家政府机构投资建设的数据中心，代表 制造及 软件业 政府机关 IDC 服务 / 集 成 / 运维 第三方数据 中心基础架 构提供商 运营商数据 中心 图表：数据中心产业链结构示意图 图表：数据中心分类及相关介绍 IT 外包服务商 云服务商及相 关解决方案 零售型数据中 心服务商 Iaas 服务商 基础电信 运营商 资料来源：华经产业研究院，国海证券研究所 资料来源：华经产业研究院，国海证券研究所 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 14 资料来源：《绿色高能效数据中心散热冷却技术研究现状及发展趋势》（陈心拓等） 资料来源： CDCC ， NARI ，国海证券研 究所 图表：冷却技术分类 图表：冷却类型图 冷却液厂商 • 巨化股份 • 浙江诺亚氟化工有限公司 • 新宙邦 • 永和股份 • 巨化股份 • 浙江诺亚氟化工有限公司 • 新宙邦 • 永和股份

单位：元 指标的分类 不能再拆解的指标，通常由基础数据汇总得到，如交易笔数、交易金额等 基本指标与一个或多个维度相结合产生的指标。如日活跃用户数等。 基本指标：客户活跃度 维度：机构、时间、渠道、客户…… 派生指标：APP客户活跃度、APP客户日活 www.top100summit.com 核心实践 构建动态数字化指标体系，实现从评估到监测的转化 维度 维度分类 业务状况表 （固定报表） 分析模型 （多维模型） 维度 机构 … 参与人 （一级分类） 指标体系 管理驾驶舱 （仪表盘） 指标分类 指标 贷款余额 … 成长性 （二级分类） 指标 指 标 定 义 框 架 指标分类 业务属性 管理属性 指 标 应 用 定 义 框 架 应用类型 分析方法 展示方式 维 度 定 义 框 架 维度分类 业务属性 管理属性 统计方式 指标应用 指标和