炼石免改造密码与数据安全,上榜2025中国网络安全行业全景图

RFID门禁系统安全攻防实战:从电磁干扰到逻辑漏洞的全面解析 射频识别(RFID)技术作为物联网和安防领域的核心基础,通过无线电磁波实现非接触式身份识别,广泛应用于门禁、支付与物流等场景。其工作原理依赖于读写器与标签间的电磁场耦合通信,而通信的稳定与安全直接决定了系统的可靠性。在工程实践中,电磁干扰(EMI)会破坏通信环境,导致识别失败;同时,协议与软件层面的安全漏洞可能被利用,引发未授权访问。本文聚焦于RFID门禁系统,深入剖析其面临的物理层干扰与逻辑层渗透两大威胁。通过结合渗透测试与安全审计案例,探讨了如何利用专业工具进行漏洞挖掘与防御加固,旨在为安防工程师与物联 阅读详情

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近日,国内专业安全媒体安全牛正式发布《中国网络安全行业全景图(第十二版)》。 本次发布的全景图,包含16个一级安全分类,113个二级细分领域。 炼石凭借扎实的技术研发基础、卓越的产品创新能力和出色的市场服务表现,成功入选“数据安全”类别的数据分类分级、数据安全态势感知、数据安全治理服务、数据库安全、数据防泄露、数据脱敏等细分领域,“密码技术及应用”类别的加解密细分领域。

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我国网络与数据安全产业正从“合规驱动”向“需求驱动”过渡。在这一过程中,金融、电力、电信运营商、工业等关键行业成为了引领者,驱动安全厂商具备更高的安全技术产品化和工程化水平:一方面与行业业务系统及新型ICT基础设施深度融合创“新”,另一方面从碎片化产品到能力型安全解决方案提“质”演进。

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跨越密码与数据安全产品平台技术鸿沟。数据安全建设具有“牵一发而动全身”的影响,传统密码安全产品主要是基于硬件的国密算力供应,加解密部署聚焦数据处理主路;传统数据安全产品主要是审计以及检测、响应,部署聚焦旁路。两者往往由不同主体、采用不同技术栈路线进行部署,难以形成统一平台。炼石锚定密码与数据安全二元赛道,基于在企业业务架构、密码数据安全工程化两方面的融合跨界优势,率先迈入“应用层数据安全”的技术深水区,聚焦“需求和业务纽结缠绕、应用难以改造”的数据安全第一性问题,创新免改造控制面、高性能国密等核心技术能力,在与业务代码解耦的前提下将安全机制融入业务流程,跨越“主路密码、旁路审计难以形成统一平台”技术鸿沟,大幅降低安全与业务的融合成本,实现密码与数据安全能力的一体化交付,在数据处理全流程构建有效数据保护。

目前,炼石已交付超两百家行业头部客户,产品已生产级部署在政府、金融、交通、电信、医疗、教育、工业、能源、商业等行业用户广泛的关键应用系统,当前实时保护着超千套应用、十多亿人口信息、数千亿条敏感数据。

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改造难题呼唤密码数据安全技术创新

安全与业务纽结缠绕,改造成本抵消安全增益陷入两难。在实践应用中,炼石发现数据安全建设最大痛点在于,安全机制和业务处理纽结缠绕、难以改造。例如,个人信息与重要数据保护主要是面向应用的功能型安全需求,容易遇到业务与安全研发排期不吻合,业务团队技术与响应跟不上;功能型安全需求要在应用中融合实现,但改造应用成本高、风险大、周期长;数据保护不落实,则合规风险越来越大、因泄露导致的业务风险会快速累积等问题。

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放眼数字化转型及数字经济产业发展,不仅是CPU、操作系统、数据库等基础软件的升级,涉及广泛行业应用软件亟待升级替换是更大的市场空间,比如制造业的PLM/MES/ERP软件、医疗行业HIS软件、金融行业应用软件、能源行业应用软件、交通行业应用软件等等。这些巨大存量的应用软件普遍缺失内建安全机制,缺乏有效手段增强数据安全能力,因为无法破解开发改造模式成本极高、影响业务连续性,还有源代码维护等技术可行性挑战。这也意味着,应用改造带来的高难度、高风险、长周期,再叠加复杂的数据安全能力,使得企业投入成本在一定程度上抵消了安全带来的增益,企业数据安全建设面临“不改有风险、强改会要命”的两难困境。

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创新免改造密码与数据安全产品矩阵

炼石依托免改造数据安全实战防护经验与优势,锚定密码与数据安全二元属性,打造“一套技术底座、三大产品线”,即:免改造技术引擎平台、国密合规产品、实战防护产品、数据流通合规产品,以及专业数据安全保障服务,跨越“主路密码、旁路审计难以形成统一平台”技术鸿沟,大幅降低安全与业务的融合成本,实现密码与数据安全能力的一体化交付,形成防绕过的数据安全实战保护机制。

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我国信息化发展30年来,在各行业各领域形成差异化的技术框架、部署架构、管理模式、安全需求等。炼石基于免改造技术引擎平台,将安全能力系统化地融入技术基础设施与应用服务内部,通过在数据流动的切面上重建安全规则,部署安全控制面,结合行业技术特征打造相匹配的数据安全产品形态。

(1)免改造技术引擎平台

以免改造技术引擎平台为底座,实现安全能力精准高效投送。免改造技术引擎平台核心能力是对流动数据的高覆盖率识别与控制,免改造交付多重安全能力,易部署易扩展,实现安全与业务有机融合。针对数据在不同处理环节的免改造控制点,施加防绕过动态保护,实现横向可覆盖广泛应用,纵向可叠加多阶安全能力。不论是纵深安全防护,还是新技术威胁对抗,均可持续性地消减攻击的威胁能力,提高攻击者攻击成本。构建网络、平台、数据高度联动的整体防御能力:同样具有灵活机动(安全模块敏捷部署、快速应用)、综合能力强(安全能力作用于数据控制点)、威慑效果好(多层安全防御),可贴合业务,致力于成为用户提升实战能力的重要支撑,为数据流转提供有效保护。

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(2)三大数据安全产品线

1)国密合规产品

政策法规谋篇布局,密评密改加速推进。密码作为保障数字化时代数据安全最有效、最可靠、最经济的关键核心技术和基础支撑,在数字化转型与发展过程中发挥重要作用。但是,目前密码应用存在不广泛、不规范、不安全等问题,迫切需要商用密码应用安全性评估进一步规范商用密码应用和管理、维护网络和数据安全、赋能数字经济,护航中国式现代化发展。国家高度重视商用密码应用安全性评估在各领域的落实推进,在各行业、各地区颁布了大量的密评相关政策标准,明确了重要网络与信息系统密码建设要求。

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密改四件套,轻松过密评。炼石作为专业的“一站式密改敏捷交付厂商”,结合最新密评政策标准文件,针对国密合规场景,推出“密改四件套”产品,以及一站式密改“70+分”套餐,实现应用系统免改造接入即可实现合规升级。密改四件套主要包括国密VPN网关产品、密码认证网关产品、应用加密产品和服务器密码机。其中,国密VPN网关产品主要解决网络和通信安全测评项;密码认证网关产品主要解决应用和数据安全测评项;应用加密产品主要解决应用和数据安全测评项、设备和计算安全测评项;服务器密码机主要提供基础加解密算力与密管能力。炼石密改方案广泛适用于政府、金融、交通、电信、医疗、教育、工业、能源、商业等多行业客户,支撑保障关基、等保三级、政务等重要网络与信息系统“三同步、一评估”建设。

2)实战防护产品

免改造数据安全产品体系,灵活交付多重安全能力。炼石自研免改造的全面数据保护产品,依托免改造引擎平台,构建覆盖识别、防护、检测、响应、追溯等安全能力模块的数据安全实战防护产品体系,具有应用架构兼容多、免改造应用交付快、密码安全一体化防护好、安全建设成本省、适应业务数据流向管控准等优势,覆盖事前事中事后的安全防控,为用户数据安全体系建设提供技术支撑,防范化解重大安全风险,增强数据安全保障能力。

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数据资产管理系统:炼石数据资产管理系统是一款数据资产自动识别发现、敏感数据自动分类分级管理、自动化打标签的安全产品,具有支持数据结构类型多、识别速度快、易用性高、通用性强等特点。产品适用于工业企业、电信企业、互联网企业、党政机关等客户,开展内部数据资产识别梳理、定位数据资产分布、辅助数据分类分级建设、满足监管检测等场景,有效地解决了企业对数据资产摸底及管理的工作需求。产品系统采用多层架构设计,具备样本数据抽取、敏感数据存储识别与定位、分类分级处理及可视化展现等功能,实现了统一的、全量的敏感数据存储分布可视化管理,用户可以在同一平台系统下实现多个业务系统的敏感数据存储识别与安全检测。

数据加密系统:炼石数据加密系统是针对应用系统做保护的、可敏捷实施的数据安全产品。只需配置级部署,应用无需再进行任何源代码修改,即可实现任意指定字段的数据库存储加密(防范内部IT人员、外部黑客等),同时实现结合登录用户身份的数据动态脱敏和审计(防范内部业务人员越权),产品适用典型场景包括政企客户的个人信息保护、企业商业秘密保护,政府、央企、金融等行业数据安全合规改造等。

数据脱敏系统:炼石数据脱敏系统将数据抽取进行脱敏处理后,下发至测试库。开发、测试、培训、分析人员可以随意取用测试数据,并进行读写操作,脱敏后的数据与生产环境隔离,满足业务需要的同时保障生产数据库的安全,静态脱敏可以概括为数据的“搬移并仿真替换”。炼石数据脱敏系统通过屏蔽、变形、替换、随机、格式保留加密(FPE)等多种算法,针对不同数据类型进行数据掩码扰乱,并可将脱敏后的数据按用户需求,装载至不同环境中。

数据检测响应系统:炼石数据检测响应系统可结合切面数据捕获后,分析业务上下文访问数据;引入GA算法优化检测模块,提升安全规则精确性,降低误报率;根据置信分析策略,进行阻断、审计、执行模块数据安全检测。产品引入GA算法,改变了传统网络安全中针对海量安全日志“不作为,难作为”的情境,利用智能算法,提高了工作效率,保证数据资产不被泄露、被窃取,实现统一的、全量的攻击数据分析、审计、阻断的可视化管理,用户可以在炼石数据安全主平台下,简单扩展外挂分析引擎,实现多个业务系统的数据安全攻击全检测和审计。

数据审计追溯系统:炼石数据审计追溯系统是一款在对结构化数据和非结构化数据进行数据资产管理、数据接口管理的基础上针对企事业单位数据共享和使用场景,利用安全插件模块或安全代理模块,实现对明暗数字水印嵌入和提取验证功能的安全产品,具有支持数据结构类型多、嵌入速度快、易用性高、通用性强等特点。产品利用高性能加密算法对目标数据接收者特征分发唯一密钥和随机数,保证水印提取时,水印的唯一性和可区别性。同时,高性能算法保证水印嵌入过程最小化感知,结合数据接口、文件共享接口,不改变原有业务工作模式,提高工作效率,保证数据资产权益和可追溯性,避免简单无限制数据分发利用可能造成的数据产权流失、安全责任混乱等场景,有效地解决了企业对数据资产保值增值的同时,满足数据确权和数据安全保护的需求。

3)数据流通合规产品

当下,数据已成为企业间可以交易的商品,但在交易后一直存在的“数据失控”问题困扰着数据所有者:数据的接收方有没有对数据进行滥用?对方有没有再次将数据外发给第三方?接收方使用数据的有效期如何控制?这些问题出现的根结是,数据的所有者仅赋予对方数据的使用权而非所有权,并且要按照预期约定来限制对方的使用权。现行的做法是双方通过签订协约的方式,约束数据使用者的行为,但数据的所有权实际是失控的。数据不得不共享的前提下,必须从技术上实现对合作伙伴使用数据的行为进行控制,防止数据滥用、防止数据泄露给第三方,维护数据所有者的利益。

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炼石自研数据跨域管控平台,轻改造模式下落地数据可见不可转。产品核心基于TDF(可信数据格式)技术,TDF是一种数据对象编码规范,用于启用数据标记和加密安全功能。数据跨域管控技术可以实现在数据由所有者提供给使用者之后,数据仍然可以按照所有者预先制定的规则被使用者所使用,防止使用者滥用数据,只能在双方约定的范围内使用数据,并且可以实现在没有经过授权的情况下,无法再向第三方转移数据,实现数据所有权和使用权的分离。基于TEE技术,将密码与安全堡垒技术结合,实现跨域数据管控方案落地,结合加密和密钥管控技术,使用数据时必须借助专用软件或硬件设备,可防止数据被滥用以及已解密数据非法外泄。

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专业数据安全保障服务

炼石专业服务助力客户数据安全体系建设。数据安全和用户业务密不可分,因此数据安全产业具有“技术+人力”双密集特征。随着公司产品推广到全国需要配套实施服务,进入“数据安全深水区”后,客户需要贴身数据安全规划、建设、运营等全面服务,公司以服务与产品联动实现1+1>2,帮政企客户打造领先的数据安全保护体系。炼石持续组建专业高效的技术和服务队伍,可支撑开展分类分级、合规检查、风险评估、安全审计、个人信息安全影响评估、商用密码应用咨询等专项工作,满足数据安全领域技术咨询、合规建设及决策建议等诉求,提高国家基础信息网络和重要信息系统的数据安全保障能力。

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分类分级服务:通过调研和梳理业务系统主要数据流转和核心业务应用功能,逐步建立数据流向清单和数据应用清单,配合炼石自研数据资产扫描工具,为政企客户数据资产管理提供全景化、动态化数据分类分级服务。

合规检查服务:围绕数据全生命周期管理,根据业务系统数据资产重要程度、安全需求以及法律法规、监管要求,细化规则、落地支撑评估检查,对数据安全管理现状、技术管控能力进行全面评估和提升。评估内容包括机构人员建设情况、基本制度完善情况、技术能力保障情况、数据全生命周期管控情况等方面。

风险评估服务:对标行业主管、上级单位数据安全保护要求,通过收集数据、过程文档等材料,分析数据活动存在的安全风险,并结合数据安全管理制度、数据保护技术和产品、数据常态运营等方面存在的脆弱性、威胁、资产重要性等,开展定性/定量风险评估,确定风险优先级,形成数据安全风险评估报告。

安全审计服务:针对敏感数据安全,建立审计实施体系,完善审计流程,开展定期审计工作。针对操作审计,通过对关键数据操作审计,重点检查数据操作过程的合规情况,并借助分级审计机制提高审计效率;针对合规审计,由专业审计团队执行,重点检查数据安全流程和工作的执行情况。

个人信息安全影响评估服务:主要参考国家标准《信息安全技术 个人信息安全规范》中的相关要求,建立适当的数据安全能力,落实必要的管理和技术措施,防止个人信息的泄漏、损毁和丢失。

商用密码应用咨询服务:包含密码技术咨询、密码合规整改和密码测评协同等服务,适用于政府、金融、交通、电信、医疗、教育、工业、能源、商业等多行业客户开展商用密码合规性评估工作,支持企事业单位信息系统“三同步”管理。

▌本文来源:炼石网络CipherGateway微信公众号(ID:CipherGateway)

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

2026 年 IT 十二大技术拐点详解:AI 原生与国产化全领域落地指南(附实操源码)

立足行业数据与产业政策,围绕 AI、云计算、开发、工控、安全、前沿技术梳理 2026 年 12 项关键技术拐点。端侧量化大模型与多 Agent 规模化落地,AI-DevOps 重塑研发链路;Serverless 普及、信创软硬件加速国产化替换,Rust 成为系统开发主流;RISC-V、自动驾驶、轻量化数字孪生落地提速;AI 攻防常态化,供应链安全合规落地。文末分析程序员薪资变化、四大创业赛道,指明从业者核心学习方向,附带 C++、Rust 可运行实战代码。

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发布日期:2026-11-06 | 数据截至 2026-11-06,来源为 OpenAI 官方博客、东方财富、百家号、36氪等公开报道2026年11月5日,OpenAI 正式推出 GPT-6 Cyber,这是继 GPT-5.6 Cyber 之后的网络安全专项大模型,也是 OpenAI Preparedness 框架下首个被评定为"Critical"(最高档)网络安全能力的模型。

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网络安全经典书单|攻防基础到高阶对抗

第三部分通过侦察、端点分析、攻击身份验证、模糊测试、利用授权漏洞、批量分配、注入这7章,帮助读者了解API攻击的过程和方法,结合7个实验案例,帮助读者进行API测试。《攻击网络协议:协议漏洞的发现+利用+保护》分为10章,先梳理了网络基础以及协议流量捕获相关的知识,为后续深入学习筑牢根基,随后深入探讨静态/动态协议分析、常见协议的结构、加密和协议安全等知识,最后着重讲解寻找和利用漏洞的方法,还对常见的漏洞分类、模糊测试、调试和各种类型的耗尽攻击进行了讲解。随着网络环境日益复杂,漏洞的发现与防范成为关键。

人邮异步社区 341
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