简介：摘要：在信息化技术全面普及的 21世纪，计算机网络安全逐渐成为人们所关注的重点对象。网络安全问题也被计算机行业专家和学者高度重视并进行深入分析，我国制定和实施多套解决方案，但是由于科技水平和技术水平不断发展，总有层出不穷的安全漏洞出现，已经严重危害到计算机使用者的重要信息安全。网络安全态势是一个安全监控和预判方面的技术，是网络安全管理平台中不可或缺的组成部分，多起网络安全事故问题说明我国网络安全态势出现了问题，想要彻底解决网络安全问题，就必须对网络安全态势进行检测和优化，为人民营造健康的、安全的、可靠的网络环境。本文将对网络安全态势评估体系与关键性技术进行分析。

简介：摘要：随着信息化技术的发展，博物馆信息化与网络安全建设已经有了一定基础，随着国家信息安全等级保护制度实施力度的不断加强，已经从博物馆信息安全的局部建设进入到了整体优化阶段。更多的关注博物馆全网的整体安全，强调从业务信息系统安全风险的角度，而非从单一安全威胁和防御机制的角度去更加主动地管理安全。

简介：摘要：现如今随着我国社会经济的不断发展，科学技术的不断进步，网络已经成为了人们生活当中的一部分，网络本身具有信息分享性，在大数据时代背景下，网络的安全问题广受人员关注。网络安全态势感知技术探索是目前较为先进的网络安全技术，可以有效地分析传统的网络安全问题，可以起到良好的保护网络的作用。本文主要是在大数据环境背景下，探讨网络安全问题，主要研究了目前我国的网络安全态势感知技术，探讨了相关技术的核心内容。

简介：摘要：在信息化技术全面普及的 21世纪，计算机网络安全逐渐成为人们所关注的重点对象。网络安全问题也被计算机行业专家和学者高度重视并进行深入分析，我国制定和实施多套解决方案，但是由于科技水平和技术水平不断发展，总有层出不穷的安全漏洞出现，已经严重危害到计算机使用者的重要信息安全。网络安全态势是一个安全监控和预判方面的技术，是网络安全管理平台中不可或缺的组成部分，多起网络安全事故问题说明我国网络安全态势出现了问题，想要彻底解决网络安全问题，就必须对网络安全态势进行检测和优化，为人民营造健康的、安全的、可靠的网络环境。本文将对网络安全态势评估体系与关键性技术进行分析。

简介：摘要：车联网是信息化与工业化实现深度融合的新兴技术领域，能够促使汽车行业、信息通信行业等融合构建为新的产业形态。随着车联网技术的不断发展，车联网网络安全风险问题不断凸显。目前车联网技术作为辅助作用为驾驶人员提供便利，尚未实现真正的无人驾驶，现阶段感知能力与自动驾驶算法难以完美应对复杂路况，在使用方面存在风险。车联网数据与车辆驾驶决策密切相关，系统遭受攻击会影响车辆驾驶安全。对此，相关部门要重视车联网生命周期的网络安全管理问题，积极构建网络安全政策体系，提升风险管理水平，以此增强网络安全防护能力。

简介：摘要：人工智能军事化是指人工智能系统在军事领域的运用，其主要目的是通过人工智能技术提升军队作战效能，增强军队智能化水平。美国等西方国家对人工智能军事化的研究和实践起步较早，已在多个领域取得了较为显著的成果。随着人工智能技术的飞速发展和广泛应用，人类社会的军事领域也随之发生了深刻变化，人工智能在军事领域的应用范围不断扩大。可以预见，人工智能军事化将带来新的军事变革，引发一系列安全问题，进而给国家安全带来新挑战。基于此，本文以人工智能为切入点，阐述人工智能军事化的特点、发展方向等，以及人工只能对军事领域带来的影响等方面进行分析，为我国加强人工智能军事化相关研究提供参考，以进一步推动我国军事现代化建设。

简介：【摘要】信息化战争的迅速到来，对传统的装备保障模式产生了巨大冲击，也给装备保障在时效与效能上提出了新要求。本文从装备保障态势图的定义入手，通过对比和借鉴其他态势图的概念，对装备保障态势图的内涵进行了界定，并分析了基于信息系统的装备保障态势图的基本特征。而后从两个方面对装备保障态势图的需求进行了阐述，阐明了其对装备保障指挥和装备保障作业的重要意义，为下一步展开相关研究提供了一定的思路。

简介：摘要：工业互联网是工业企业开展数字化转型的基础条件，但是现阶段的工业互联网建设却普遍存在安全问题，由此可见，还需要加大安全产业建设力度。为此，本文首先分析了工业互联网安全产业发展态势，其次分析了工业互联网安全产业发展路径，以期为工业互联网安全产业发展提供参考，进而强化工业互联网建设。

简介：摘要：所谓深度态势感知，即在态势感知基础上的深度感知，也可以看作是一种全新的人机智慧。其不仅涵盖了人类的智力，也进一步融合了机器的智能，因此被称为人机融合智能系统。伴随着深度学习等智能技术的发展，智能化技术显然已经成为时代背景下的主要发展趋势。其中，人工智能产生的机理包括认知、情感以及情境等。人机融合智能系统的发展难题主要在于机器智能与人类智力在时空上的认知并不周全[1]。对此，本文通过分析人工智能相关的发展因素，找出深度态势感知的产生缘由与内涵，并在此基础上，根据人的智慧与人工智能之间的发展差异，引出当前人机融合智能系统中深度态势感知存在的问题。

简介：摘要：在新态势下，企业劳动定额管理面临着诸多挑战。在探讨如何加强企业劳动定额管理，以提高劳动生产率，降低成本，提高企业竞争力。分析了当前企业劳动定额管理存在的问题，并提出了一系列针对性的改进措施。

简介：摘要：本研究旨在深入探索网络空间安全态势感知技术的核心原理和应用，通过态势评估与预测，实现对网络安全的实时监控和预警。借助决策支持与响应机制，提高应对网络安全事件的能力和效率。本研究通过综合分析现有技术、构建数学模型、开展模拟实验等方式，深入研究态势感知技术的关键问题和解决方案。研究结果表明，该技术能够显著提升网络空间的安全性，为应对日益复杂的网络安全挑战提供了有力支撑。

简介：摘要：目前工业控制系统中运用的安全防护系统还存在一些不足，无法应对高级安全威胁，不能进行动态防御。本文结合当前发展形势下工业控制系统的运行特点，对工业控制系统安全态势评估与预测技术进行了分析，通过搭建相关模型框架的方式，利用大数据技术和现代高新技术来分析该系统运行中的各类信息，预测安全问题，可及时发现异常攻击行为并制订相应解决和应对方案，保证工业控制系统运行安全。

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展和工业控制系统的广泛应用，工控网络的安全问题日益凸显。传统的工控系统设计之初并未过多考虑安全问题，其封闭性、专用性使得它们长期游离于互联网之外。然而，随着信息化与工业化的深度融合，越来越多的工控网络接入互联网，安全风险也随之急剧增加。近年来，针对工控网络的攻击事件频发，给工业生产和社会生活带来了巨大损失，凸显了工控网络安全防护的紧迫性和重要性。

简介：摘要：AI赋能的网络安全态势感知系统通过结合机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习等技术，实现对网络威胁的实时检测、分析与应对；基于大数据驱动，系统具备异常行为识别、威胁情报自动化收集以及主动防御策略优化的能力；通过云计算与边缘计算的架构设计，提升了系统的分布式部署能力与实时性；虽然AI赋能系统面临模型攻击与数据隐私保护的挑战，但通过优化模型训练与性能，可以增强系统的安全性与鲁棒性，为网络安全提供更加智能化的防护手段。

简介：摘要：本文围绕大数据驱动的工控网络态势感知展开探究。阐述其基本概念与发展，剖析大数据驱动的技术框架，涵盖数据采集到结果展示各环节及系统架构等。探讨大数据技术应用，包括分析方法、机器学习等在其中的运用，以及网络流量分析与异常检测。旨在为提升工控网络态势感知能力提供参考，助力保障工控网络安全。

简介：摘要：针对电力企业当前面临的网络安全风险，结合发电企业电力系统网络架构，分别从态势要素提取、安全态势评估、态势感知安全防护、安全态势可视化等角度出发，构建一种面向电力工控系统的态势感知防御体系，全方位提升电力基础设施安全防护水平。

简介：摘要：在无人系统的研究中，自主性和智能化是重要的课题。通过人工智能技术的应用，无人系统可以实现自主决策、自主规划和自主执行任务。例如，无人系统可以通过感知技术获取环境信息，利用机器学习和深度学习算法进行目标检测与识别，并根据情况做出自主的决策和行动。此外，无人系统的协同与协作也是智能化战争中的重要研究方向。多个无人系统之间的协同与协作可以形成强大的联合作战力量，提高综合作战效果。本文从智能化战争研究现状入手，进一步分析作战能力建设对策。

简介：摘要：消防器材装备是保障消防工作顺利进行的重要基础，对于消防器材装备的维护保养与灭火作战的效能是决定消防器材装备最终的使用效果的重要前提，因此消防部门要重视对消防器材装备的维护保养和提升灭火作战效能的工作，按照当前的实际状况做好进一步加强，从而进一步提高消防救援的效率，提升消防工作的总体质量。基于此，本文通过对消防器材装备的维护保养现状和消防器材装备的灭火作战的效能现状进行分析，进一步提出加强消防器材装备维护保养与灭火作战效能的有效策略，旨在为消防器材装备的安全可靠发展提供更多的参考作用。

简介：摘要： 基于供给侧改革的研究前提下，我国的综合国力和经济实力取得显著的成果，同时也促进了智能化作战技术的研究。在我国军事作战领域，智能化技术的改革，为现代化作战提供了新模式，如无人机平台作战。利用智能化作战的方式，实现知识层次的较量。本文根据智能化作战作为着手点，为智能化作战研究涉及的几个问题，作出分析，进而为我国智能化作战的研究奠定基础。

简介：摘要：大数据在军事领域的应用改变了现代战争的发展方向。在联合作战体系中，不同军兵种之间通过大数据技术的应用，加快作战节奏、提高存活率，增加战争打击毁灭性，从而实现军事目标战略。本文针对联合作战大数据背景下，探讨我国联合作战大数据安全管理及其相关技术的发展现状、特征以及所存在的问题，提出了提高我国联合作战大数据安全管理质量的建议和策略。