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智能态势感知系统

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文档目录

产品简介

产品概述

产品优势

应用场景

产品简介

产品概述

最近更新时间：2018-12-18 17:16:40

什么是腾讯态势感知（私有云）？

腾讯态势感知（私有云）（下文也叫御见）是腾讯面向政府、军队、金融、制造业、医疗、教育等大型企事业单位，推出的安全大数据分析及可视化平台。御见以安全检测为核心、以事件关联分析和腾讯威胁情报为重点、以 3D 可视化为特色、以可靠服务为保障，可针对企业面临的外部攻击和内部潜在风险，进行深度检测，为企业提供及时的安全告警。通过对海量数据进行多维度分析和及时预警，能及时智能处理安全威胁，实现企业全网安全态势可知、可见、可控的闭环。

主要功能

态势总览

通过态势总览，直观展示企业在全网范围内的资产安全状况、最新待处理威胁、风险事件、安全事件趋势等，运用安全评分、趋势图、柱状图、分布图等直观图形，实现可视化展示，结合平台所收集、加工、分析后的多维数据，直观查看结果，方便安全运维人员及时发现和处理威胁，从而帮助客户有效洞察企业所面临的外部威胁和内部脆弱性风险，极大地提高了安全运维团队的监测、管理、处置安全事件的效率。

资产感知

提供资产可视功能，帮助用户从资产的角度了解安全态势。盘点现有资产，对资产进行编辑管理。通过流量发现、第三设备导入、用户主动添加等手段，摸清企业内网资产，建立完整、丰富的资产库，为实现威胁、风险事件与企业内网资产紧密关联打下基础，方便运维人员对企业内网资产进行管理。

威胁发现

对接第三方设备日志、流量日志、威胁情报等数据，御见大数据分析平台对数据进行清洗、过滤、归一后，进行安全规则检测，实时发现最新威胁事件，并进行威胁态势感知与威胁事件告警，方便运维人员查询具体的威胁事件，从中获得威胁事件更详细信息，帮助调查分析、溯源事件、联动处置问题。

风险预警

实时收集互联网最新安全漏洞情报，向客户传递最新漏洞情报。通过持续监控外部威胁和内部风险，全面分析事件详情，为客户提供专业的处置方案，协助客户快速定位问题、精准定位溯源、及时正确处置威胁，做到及时查漏补缺、防患未然。

溯源分析

利用大数据分析平台特性，将对接的企业内的第三方设备日志、安全设备日志、流量日志等所有原始日志，进行分布式存储，并提供相关 “溯源分析” 界面，供用户对日志进行查询、检索，通过接收并保存企业内部各种设备日志及流量日志，提供安全运维人员，进行关键字段筛选搜索，为用户提供对特定安全事件或威胁进行智能搜索的服务，对特定类型的事件进行深入分析事件发生原因及影响范围。

大屏可视化展示

御见可将企业安全状况可视化大屏展现，通过可视化大屏的方式，便于客户直观、全面了解企业全网的安全状况，及时处置安全事件。同时可定制化输出可视化总览图，客户可以根据实际需求查看安全状况。

安全报表

管理员通过安全报表可及时、详细查看企业网络的安全风险状态，并根据用户实际需求制定安全报表。通过输出安全报表，方便安全运维人员总结一段时间内的安全工作成果，提供向上汇报，内部总结分析的材料支撑。

管理中心

提供完备的系统平台管理，包括御见的运维管理和安全策略运用管理、用户操作审计、系统日志审计管理、用户权限管理等，满足企业用户使用态势感知系统时的各类管理场景。

产品优势

最近更新时间：2018-12-18 17:15:46

海量威胁情报

依托腾讯安全大数据分析能力，以及腾讯七大实验室多年的安全行业经验，积累了海量高价值的威胁情报数据，这些情报数据主要涵盖以下几个优势：

数据来源多、覆盖广

腾讯御见威胁情报数据来源覆盖 PC 端、手机终端、企业邮箱和公有云上的各类产品，拥有最实时的威胁情报数据库。

专业团队运营

腾讯御见威胁情报数据由专门团队进行运营，及时提供专业化、全景化和分类化的威胁情报知识图谱。

分析溯源能力强、场景和资产自动关联

御见能够将企业资产流量与威胁情报进行匹配，实现自动化关联分析；当有新的威胁情报汇入时，会自动回溯企业的资产流量日志以发现新的安全问题。

业界领先的大数据能力

在大数据分析、处理等方面处于行业领先水平。基于腾讯积累多年的分布式大数据平台技术，构建了一套企业内部的安全大数据平台框架，支持10G级别的流量实时处理和分析，PB 级别的数据存储和检索，并且支持平行扩容。内置腾讯多年积累的安全规则和机器学习算法模型，协助进行安全大数据分析，从企业海量数据中发现异常安全事件。

可视化呈现

御见使用腾讯 Penrose 作为 3D 可视化解决方案。采用 3D 效果，如柱状图，散点图，对攻图和热力图等多种可视化表现形式，结合腾讯安全在全网积累的多维安全数据，将全球安全态势、企业所在国家和地区的安全态势，企业内部安全态势直观地呈现在 3D 场景中。协助企业充分了解内外所面临的安全态势。

单网络出口部署

当用户的网络为单出口时，用户仅需部署一套御界探针来做镜像流量还原及检测。另外安全产品的日志也需要输送到御见平台。

多网络出口部署

当用户的网络出口较多时，推荐用户部署多套御界探针来做镜像流量还原及检测。若总流量较大需要较高的平台处理性能时，推荐用户集群化部署御见平台。

应用场景

最近更新时间：2018-12-18 17:15:49

说明：

网络流量和安全设备日志都是御见平台的数据来源。

网络流量会先经过御界探针处理。

说明：

单网络出口和多网络出口部署情形相类似，通常多出口的情况下需要有多套探针来分别采集对应的出口流量。

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1 网络空间态势感知系统系统建设平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1 安全监测子系统安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：一类是网站云监测，发现网站可用性的监测、网站漏洞、网站挂马、网站篡改（黑链 / 暗链）、钓鱼网站、和访问异常等安全事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前 360 补天漏洞众测平台注册有多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、 IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现 webshell 等攻击利用事件。第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端 IOC 威胁情报进行比对，发现等高级威胁告警。第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁 1、网站安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术，实现对重点网站安全性与可用性的监测，及时发现网站漏洞、网站挂马、网站篡改（黑链 / 暗链）、钓鱼网站、众测漏洞和访问异常等安全事件。 4万 APT

智能制造背景下的感知系统方案

智能制造背景下的感知系统目录摘要 (2) 智能感知技术 (2) 感知技术的必要性和紧迫性 (2) 基于人体分析 (3) 基于行为分析 (3) 基于车辆分析 (4) 基于图像分析 (4) 智能感知技术在不同领域的应用 (5) 我国发展感知信息技术具备有利条件 (6) 我国在发展感知技术方面的不足与改进方法 (7) 世界各国对于智能制造的发展动向 (7) 结束语 (9) 参考文献 (10)

摘要：当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。关键词：智能感知技术互联网智能感知技术首先，我们要知道的是什么是智能感知技术。所谓的智能感知技术就是重点研究基于生物特征、以自然语言和动态图像的理解为基础的“以人为中心”的智能信息处理和控制技术，中文信息处理；研究生物特征识别、智能交通等相关领域的系统技术。

当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。 PC时期Wintel联盟垄断了整整20年，移动互联网时期ARM+安卓又形成了新一轮垄断。在如今的感知时代，“超越摩尔”是我国一个打破垄断束缚的难得历史机遇，如果加大在此领域的扶持力度，充分发挥已有的半导体产业基础和市场优势，有很大可能在未来智能时代实现赶超发展，抢占产业竞争制高点。感知技术的必要性和紧迫性其次，我们要重视感知技术的必要性和紧迫性。信息技术从计算时代、通讯时代发展到今天的感知时代经历了三个浪潮：PC的普及产生了互联网，智能手机的普及形成了移动互联网，今天传感器的普及将促成物联网。Gartner2014技术趋势报告显示，未来5—10年，物联网技术将达到实质生产高峰期，截至2020年，将有260亿台设备被装入物联网，这将引领信息技术迈向智能时代——计算、通讯、感知等信息技术的深度融合万物互联的时代。一个感知无所不在、联接无所不在、数据无所不在、计算无所不在的万联网生态系统，将全面覆盖可穿戴、机器人、工业4.0、智能家居、智能医疗、智慧城市、智慧农业、智慧交通等。如果把整个智能社会比作人体，感知信息技术则扮演着五官和神经的角色。感知信息技术是未来智能时代的重要基础。智能时代，物联网、传感器会遍布在生活、生产的各个角落。据《经济学人》预测，到2025年城市地区每4平方米就会有一个智能设备。智能城市、智能医院、智能高速公路等将依靠传感器实现万物互连并自动做出决策；智能制造通过在传统工厂管理环节和生产制造设备之间部署以传感器为代表的一系列感知信息技术以实现自动化、信息化和智能化。一直以来，美国、德国、日本等国都非常重视感知信息技术的发展。美国早在1991年就将传感器与信号处理、传感器材料和制作工艺上升为国家关键技术予以扶持，近年来更是每年投入数十亿美元用于传感器基础项目研究。感知信息技术领域将催生万亿级的市场。感知信息技术领域涉及材料、传感器设备、控制系统以及其上承载的数据增值开发和信息服务。智能手机和可穿戴设备的广泛普及应用，使传感器设备需求增势迅猛，而无所不在的传感器也将引发未来大规模数据爆炸，到2020年，来自传感器的数据将占全部数据的一半以上。大数据的充分利用和挖掘，还将不断催生新应用和新服务。预计到2020年相关的物联网产品与服务供应商将实现超过3000亿美元的增值营收，并且主要集中在服务领域。发展安全可控的感知信息技术有利于保障国家经济社会安全。我国是网络大国，却不是网络强国，无论是芯片、操作系统，还是应用系统，受制于人的局面依然严峻。未来，在万

无人机介绍

飞行器大疆PHANTOM 4 PRO 产品类型四轴飞行器产品定位专业级悬停精度垂直：±0.1m（视觉定位正常工作时）；±0.5m（GPS定位正常工作时）水平：±0.3m（视觉定位正常工作时）；±1.5m（GPS定位正常工作时）m 旋转角速度最大旋转角速度：250°/s（运动模式）；150°/s（姿态模式）升降速度最大上升速度：6m/s（运动模式）；5m/s（定位模式）最大下降速度：4m/s（运动模式）；3m/s（定位模式）飞行速度最大水平飞行速度：72km/h（运动模式）；58km/h（姿态模式）；50km/h（定位模式）飞行高度最大飞行海拔高度：6000m 飞行时间约30分钟轴距350mm 遥控器工作频率 2.400-2.483GHz和5.725-5.850GHz 控制距离FCC：7000m；CE：3500m（无干扰、无遮挡）m 发射功率 2.400-2.483GHz FCC：26dBm；CE：17dBm 5.725-5.850GHz FCC：28dBm；CE：14dBm 云台角度控制精度俯仰：-90°至+30° 可控转动范围±0.03° 控制转速俯仰：90°/s 相机镜头FOV84°；8.8mm/24mm（35mm格式等效）；光圈f/2.8-f/11 带自动对焦（对焦距离1m-无穷远）传感器1英寸CMOS；有效像素2000万（总像素2048万） ISO范围视频：100-3200（自动）；100-6400（手动）照片：100-3200（自动）；100-12800（手动）快门速度机械快门：8-1/2000s 电子快门：1/2000-1/8000s 照片分辨率 3:2宽高比：5472×3648 4:3宽高比：4864×3648 16:9宽高比：5472×3078 PIV拍照尺寸：16:9宽高比： ?5248×2952（3840×216024/25/30p，2720×153024/25/30p， 1920×108024/25/30p，1280×72024/25/30p） ?3840×2160（3840×216048/50p，2720×153048/50p， 1920×108048/50/60p，1280×72048/50/60p） 17:9宽高比： ?4896×2592(4096×216024/25/30p) ?4096×2160(4096×216048/50p) 录像分辨率 H.265 ?C4K：4096×216024/25/30p@100Mbps

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。

无人机定位追踪与反制系统V1.2 (1)

无人机追踪定位与反制系统西安汉科通信科技有限责任公司

1概述近年来，无人机迎来爆炸式发展，消费级无人机在给人们日常生活带来方便和乐趣之时，不规范的无人机飞行造成的威胁也与日俱增——据统计，自2015年8月至2016年9月，仅在美国就发生了726起无人机事故。在中国，无人机坠落伤人、逼停航班和列车的事情也屡屡发生，2017年4月，短短17天之内，双流机场附近就出现了至少9起无人机在机场禁飞区“黑飞”事件，导致100多趟航班受影响。自无人机诞生之日起，识别和拦截无人机的反无人机系统就一直在研发与尝试中。反无人机，首先要识别和探测无人机。“飞行高度低、飞行速度慢、飞机体积小、重量轻”，这是一般军用和民用无人机共同具备的特点，这种“低慢小”的特点给无人机的探测带来一定的难度。 2无人机探测技术目前常用的无人机探测技术包括雷达、光电探测、音频探测、无线电信号探测等。 2.1雷达探测技术通过雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。由于无人机体积小，材质多为塑料，本身透波性好，雷达波反射少，RCS （雷达散射截面积）天生低，大约为0.01平米量级，比起先进隐身飞机来也毫不逊色；速度慢，多普勒效应不太明显，容易被雷达当成地杂波忽略；飞行高度低，受地面和树木房屋等强杂波影响大，微弱信号容易被强杂波淹没。 2.2光电探测光电探测是利用可见光摄像机和红外热像仪传感器组合，对需要进行监控的区域进行全天时视频探测与监视。采用红外热像点目标跟踪、目标图像识别算法技术、伺服驱动光电转台技术等技术对低空、低速飞行的小型无人机进行探测、分类和跟踪。缺点首先是摄像头只能对准一个方位，如果单位面积很大，则需要安装多套系统，同时，视线盲区无法避免；其次，黑夜和浓雾情况下，摄像头基

企业网络态势感知平台建设思路及案例浅析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/304392455.html, 企业网络态势感知平台建设思路及案例浅析作者：杨帅来源：《中国信息化》2019年第02期近年来，随着企业信息化建设水平的不断提高，各业务条线对于网络和业务系统的依赖越来越高，网络运维难点凸显。网络和业务系统的安全稳定运行已经成为其对外提供服务的关键环节，建设一个统一的平台，实现对网络高层次协议性能进行监控、报警、分析、预测、以及展示，达到数据包级的颗粒度分析，将有效解决目前网络管理上的一些突出问题。本文通过分析企业网络运维所面临的难点及需求，提出网络态势感知平台的建设思路及案例分析。一、网络运维难点（一）网络和业务架构复杂化。以某金融服务机构为例，共有77个业务系统和200余家接入单位，业务和网络应用组件的愈发复杂化，极大的提高了网络运维管理复杂度，也使得评估性能、诊断故障、安全问题定位以及回溯分析历史成为网络和运维部门的日常重要工作，给科技部门造成了人力和时间资源的极大压力。（二）故障排查时间较长。业界原有的网络故障排查的技术手段是通过基于SNMP网管软件手段结合人工分析的网络故障诊断方式。由网络管理员通过手工抓包并结合网络设备日志进行故障定位分析，无法做到快速取证故障数据和第一时间对故障做出精确分析判断，更无法做到提前预警。故障排查效率不高也给业务连续性带来了安全隐患。（三）网络和业务运维相对割裂。传统的运维平台主要分为网络运维管理平台和业务运维管理平台两类。由网络运维管理平台对网络设备和线路进行监控，业务运维管理平台对业务应用进行监控，它们均无法做到对整个业务应用和网络运行状态进行梳理整合分析，不能对业务系统网络数据流精确监控，也无法监控各个业务应用网络服务连接质量。二、网络运维需求分析（一）业务和应用状态实时监控能力。应从业务的角度来做运维保障，实现对不同业务及业务所关联的各种应用状态的全局态势感知，并将业务保障优先级机制和监控系统进行耦合，进一步加强业务保障的流程能力。（二）线路监控和异常告警能力。专线管理应实现可视化、状态化监控，通过异常行为告警，实现对企业到所有分支机构专线情况的全局态势感知能力，及时发现异常。（三）快速的定位故障原因能力。通过对网络数据流进行追踪回溯，结合网络拓扑中多点参数进行对比分析，自动判断问题发生在哪个设备，哪个环节。

智能化制造背景下的感知系统

智能制造背景下的感知系统一、智能制造的内涵（一）概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,

将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。（二）特征智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统；二是优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。

基于多源信息融合的无人机感知与规避研究_李耀军

1 引言(Introduction) 未来的无人机将向着实战化、智能化、多能化的方向发展，并可实现与有人驾驶飞机的混合编队。它们能全天候、全空域执行侦察、预警、通信、精确打击、核打击、战斗支援、救援、补给甚至自杀性攻击等多种任务。无人机在现代数字战场中的突出优点和惊人表现，使得各国竞相研制，目前无人机已经大量使用。截止2006年，全球研制无人机的国家有30多个，研制型号有150余种，已有50多个国家的军队装备了140余种型号的无人机。美国是最早研制无人机的国家之一，目前已投入使用的无人机多达75种、近1400架，形成了高、中、低空，远、近距离，战略、战役、战术等各层面搭配的无人机作战网络。以色列在无人机领域仅次于美国，其研制的无人机有17种之多。据悉，从20世纪50年代至今，俄已研制出20多种 * 此项工作得到如下基金资助：国家重点基金，项目批准号：60634030；国家自然科学基金，项目批准号：60702066；教育部新世纪优秀人才项目，项目批准号:NCET-06-0878；航空基金，项目批准号：20090853013，西北工业大学校翱翔之星计划。型号。英、法、德、意等国，在无人机领域虽不像美军那样称雄世界，但也都有一定实力。随着无人机的大量使用，中空、低空、超低空的空域变得越来越“拥挤”，从而给飞行器带来越来越严峻的安全隐患。美军已经发生了数起无人机与直升飞机碰撞事件——虽然美国国防部只公开承认了其中的一次——2004年11月，陆军的l 架“大乌鸦”无人机与1架OH-58D “基奥瓦勇士”直升机在伊拉克上空相撞，所幸没有造成人员伤亡和严重的装备损失。随着无人机在和平时期训练及参与作战中的广泛使用，无人机之间以及无人机对有人飞机造成了直接的威胁，如何避免它们与其他飞机碰撞已经成了一个非常值得关注的问题。虽然美军已经建立起防止无人机与有人飞机碰撞的机制，但还远没有达到安全的程度，正在致力于研究提高无人机飞行安全性的更可靠解决方案，而感知－规避系统[1, 2]可以确保无人机具有与有人机同样的安全性[3-7]。基于多源信息融合的无人机感知与规避研究* 李耀军，潘泉，杨峰，李军伟，朱英西北工业大学自动化学院西安 710072 E-mail: liyaojun@https://www.wendangku.net/doc/304392455.html, 摘要: 无人机和有人飞机安全共享空域是无人机发展的一个关键问题。本文基于多源信息融合对无人机感知与规避做了深入研究。通过多传感器信息融合技术解算并共享无人机与有人飞机的坐标和实时运动状态，利用多模态图像的优势互补，实现昼夜、远距离、高分辨率的目标检测、识别与跟踪，从而提高无人机感知与规避的实时性与可靠性。借鉴有人飞机空中交通警戒与防撞系统的基本工作原理，通过机载计算机计算相关参数，判定闯入飞机对自身安全的威胁程度，并提供预警分析与决策。最后，结合实际情况给出了无人机的规避策略，包括避让方法和协调解脱。关键词: 感知与规避,多源信息融合,多模图像融合,预警分析,规避策略 Multi-source Information Fusion for Sense and Avoidance of UAV * LI Yao-Jun, PAN Quan, YANG Feng, LI Jun-Wei, ZHU Ying School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi ’an 710072, P.R.China E-mail: liyaojun@https://www.wendangku.net/doc/304392455.html, Abstract: Sharing safety airspace is a key issue for UAV and manned aircraft as the development of UAV. In this paper, UAV airspace obstacles sense was thoroughly studied based on multi-source information fusion. Through multi-sensors information fusion technologies, positions and runtime space state of UAV were computed and shared with manned aircraft. Taking advantage of alternative ascendancy of multi-image was to realize all-time, all-weather, remote and high-resolution of target detecting, identifying and tracking. So the run-time and reliabilities of airspace obstacles sense for UAV was improved greatly. Referring the basically working principle of the manned aircraft air traffic alert and collision avoidance system, we determine the aircraft whether fly into a threat to the safety of their own and provide early warning analysis and decision-making by calculating the relevant parameters. Finally, avoid strategies are given according to the actual situation, including avoidance methods and make way mutually. Key Words: Sense And Avoidance; Multi-source Information Tusion; Multi-mode Image Fusion; Warning Analysis; Avoidance Strategy Proceedings of the 29th Chinese Control Conference July 29-31, 2010, Beijing, China

网络空间安全系统态势感知与大大数据分析报告平台建设方案设计V1.0

一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。 1、安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术，实现对重点安全性与可用性的监测，及时发现漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、众测漏洞和访问异常等安全事件。 2、DDOS攻击数据监测：在云端实现对DDoS攻击的监测与发现，对云端的DNS 请求数据、网络连接数、Netflow数据、UDP数据、Botnet活动数据进行采集并分析，同时将分析结果实时推送给本地的大数据平台数据专用存储引擎；目前云监控中心拥有全国30多个省的流量监控资源，可以快速获取互联网上DDoS攻击的异常流量信息，

智能态势感知系统

智能态势感知系统产品简介产品文档

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文档目录产品简介产品概述产品优势应用场景

产品简介产品概述最近更新时间：2018-12-18 17:16:40 什么是腾讯态势感知（私有云）？腾讯态势感知（私有云）（下文也叫御见）是腾讯面向政府、军队、金融、制造业、医疗、教育等大型企事业单位，推出的安全大数据分析及可视化平台。御见以安全检测为核心、以事件关联分析和腾讯威胁情报为重点、以 3D 可视化为特色、以可靠服务为保障，可针对企业面临的外部攻击和内部潜在风险，进行深度检测，为企业提供及时的安全告警。通过对海量数据进行多维度分析和及时预警，能及时智能处理安全威胁，实现企业全网安全态势可知、可见、可控的闭环。主要功能态势总览通过态势总览，直观展示企业在全网范围内的资产安全状况、最新待处理威胁、风险事件、安全事件趋势等，运用安全评分、趋势图、柱状图、分布图等直观图形，实现可视化展示，结合平台所收集、加工、分析后的多维数据，直观查看结果，方便安全运维人员及时发现和处理威胁，从而帮助客户有效洞察企业所面临的外部威胁和内部脆弱性风险，极大地提高了安全运维团队的监测、管理、处置安全事件的效率。资产感知提供资产可视功能，帮助用户从资产的角度了解安全态势。盘点现有资产，对资产进行编辑管理。通过流量发现、第三设备导入、用户主动添加等手段，摸清企业内网资产，建立完整、丰富的资产库，为实现威胁、风险事件与企业内网资产紧密关联打下基础，方便运维人员对企业内网资产进行管理。威胁发现对接第三方设备日志、流量日志、威胁情报等数据，御见大数据分析平台对数据进行清洗、过滤、归一后，进行安全规则检测，实时发现最新威胁事件，并进行威胁态势感知与威胁事件告警，方便运维人员查询具体的威胁事件，从中获得威胁事件更详细信息，帮助调查分析、溯源事件、联动处置问题。风险预警实时收集互联网最新安全漏洞情报，向客户传递最新漏洞情报。通过持续监控外部威胁和内部风险，全面分析事件详情，为客户提供专业的处置方案，协助客户快速定位问题、精准定位溯源、及时正确处置威胁，做到及时查漏补缺、防患未然。

无人机城市可视化管理系统方案

无人机的城市可视化管理系统技术方案书

目录 1. 项目背景 ...................................... 错误!未定义书签。 2. 系统结构 ...................................... 错误!未定义书签。硬件系统 ...................................... 错误!未定义书签。巡检无人机................................ 错误!未定义书签。软件系统 (6) 账户注册、登录............................ 错误!未定义书签。 3. 售后及运维 .................................... 错误!未定义书签。 4. 相关案例 ...................................... 错误!未定义书签。 5. 公司介绍 ...................................... 错误!未定义书签。

1.项目背景随着城市管理精细化程度的提升，要求我们在城市日常管理中的方法不断推陈出新，探索新的高效的管理手段是大势所需。无人机作为一项空中视野的管理工具，在城市管理中有不可或缺的地位。无人机可以搭载采集数据所需的设备，在特殊情况下进行空中数据采集；其在采集过程中的图像和视频可以实时回传到管理中心，使得地面控制人员实时掌握信息，并根据掌握的信息控制和调整无人机的飞行状态和路径；无人机”在整治脏乱差、监督占道经营、流动设摊、高空违建、建筑工地管理、四位一体巡查河道等取证方面优势更明显，通过航拍，执法死角一览无遗，提高了市容环境综合整治效率。但目前城市管理部门在无人机的使用上没有很好的管理过程，不论是采购的无人品牌型号不一，使用的能力高低不等，使用的模式和目标也没有统一的合理的规划，没有引入先进科技对无人机进行科学管控，导致无人机在城市管理上没有得到很好的利用。只有通过规范统一的进行无人机采购，使用培训，才能建立良好的无人机操控基础；引入先进技术，才能精准控制无人机进行作业；对功能模块进行标准配备，才能更科学地进行高效执行和集中管理。

【安全】信息安全态势感知平台技术白皮书

目录 1.综述....................................................................... 错误!未定义书签。 1.1.项目背景.......................................................................... 错误!未定义书签。 1.2.管理现状.......................................................................... 错误!未定义书签。 1.3.需求描述.......................................................................... 错误!未定义书签。 2.建设目标............................................................... 错误!未定义书签。 3.整体解决方案 ...................................................... 错误!未定义书签。 3.1.解决思路.......................................................................... 错误!未定义书签。 3.2.平台框架 ........................................................................ 错误!未定义书签。动态掌握全网风险状态 ................................... 错误!未定义书签。实时感知未来风险趋势 ................................... 错误!未定义书签。安全管理提供数据支撑 ................................... 错误!未定义书签。决策执行效果进行评价 ................................... 错误!未定义书签。 4.平台功能介绍 ...................................................... 错误!未定义书签。 4.1.全网安全风险实时监测.................................................. 错误!未定义书签。解决问题场景 ................................................... 错误!未定义书签。具体实现功能描述 ........................................... 错误!未定义书签。 4.2.业务系统安全风险管理.................................................. 错误!未定义书签。解决问题场景 ................................................... 错误!未定义书签。具体实现功能描述 ........................................... 错误!未定义书签。 4.3.内容安全风险管理.......................................................... 错误!未定义书签。解决问题场景 ................................................... 错误!未定义书签。具体实现功能描述 ........................................... 错误!未定义书签。 4.4.数据安全风险管理.......................................................... 错误!未定义书签。解决问题场景 ................................................... 错误!未定义书签。具体实现功能描述 ........................................... 错误!未定义书签。 4.5.重大安全事件态势分析.................................................. 错误!未定义书签。

智能感知设备及感知系统的制作技术

本技术公开了一种智能感知设备及感知系统，所述感知设备包括：具备多个传感器的传感器单元、与数据平台相连接的无线通信模块、存储模块、以及处理模块；所述处理模块与所述传感器单元、无线通信模块和存储模块相连接；所述处理模块根据加速度传感器的检测结果并利用预设检测算法来获知用户的运动情况；所述感知设备具有多种模式，不同模式对应不同的预设检测算法，用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设检测算法进行选择；本技术所述感知设备能耗极低，能够实现与数据平台的互联，且支持多种传感器的接入，稳定性和灵敏度均较高，存储能力强。权利要求书 1.一种智能感知设备，其特征在于所述感知设备包括：具备多个传感器的传感器单元、与数据平台相连接的无线通信模块、存储模块、以及处理模块；所述处理模块与所述传感器单元、无线通信模块和存储模块相连接；所述传感器单元包括：温度传感器、湿度传感器、环境光传感器、磁场传感器、加速度传感器和震动传感器中的至少两个；所述无线通信模块至少包括WIFI芯片；所述处理模块根据加速度传感器的检测结果并利用预设检测算法来获知用户的运动情况；所述感知设备具有多种模式，不同模式对应不同的预设检测算法，用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设检测算法进行选择。 2.根据权利要求1所述的智能感知设备，其特征在于，所述传感器单元还包括：风速传感器、pH值传感器、光照度传感器、溶解氧传感器、二氧化碳传感器、空气质量传感器、门磁传感器、噪声传感器中的至少一个；所述感知设备还包括与处理模块相连接的USB串口转换模块、模式转换开关、电压转换模块、稳压模块和时钟模块。 3.根据权利要求1所述的智能感知设备，其特征在于所述处理模块通过存储结构体对接收到的传感器单元输出的传感器数据进行存储；每一存储结构体包括多条采用分隔符进行分隔的数据，每条数据中具有传感器数据、以及相应的传感器数据接收时间戳信息和传感器类型信息；所述处理模块将各存储结构体按照创建顺序依次排列后形成数据流，并根据预设上传周期将所述数据流上传至所述数据平台；所述处理模块还根据接收到的预设中断信息将相应的传感器数据直接上传至数据平台。 4.根据权利要求3所述的智能感知设备，其特征在于所述处理模块在对接收到的传感器单元输出的传感器数据进行存储之前，先对所述传感器数据进

智能感知项目可行性分析报告

智能感知项目可行性分析报告规划设计 / 投资分析

摘要说明— 大力支持毫米波与太赫兹产业核心技术突破，从公共安全等重点领域切入开展应用示范，开发符合用户需求的安检安防设备和解决方案，建设和完善相关技术标准、应用规范和检测体系。积极发展NB-IOT等低功耗广域物联技术，支持符合条件的地方与骨干企业合作推动NB-IOT技术在智慧城市、环境监测、工业物流等领域的应用示范，打造开放、协同的低功耗广域物联创新链条。搭建智能语音推广示范平台，推动智能语音识别在重点行业的云应用和服务发展。据最新数据显示：2019年1－4月，全国规模以上电子信息制造业增加值同比增长9.0%，增速比去年同期回落3.6个百分点。其中，4月份增加值同比增长12.4%，增速比上月加快2.2个百分点。从出口交货值来看：1－4月，规模以上电子信息制造业出口交货值同比增长4.9%，增速同比回落2.6个百分点。4月份出口交货值同比增长9.4%，增速比上月加快6.2个百分点。可见，2019年我国电子信息行业已慢慢趋向高质量发展。 “十三五”时期是全面建成小康社会的决胜阶段，是信息通信技术变革实现新突破的发轫阶段，是数字红利充分释放的扩展阶段。信息化代表新的生产力和新的发展方向，已经成为引领创新和驱动转型的先导力量。围绕贯彻落实“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，加快信息化发展，直面“后金融危机”时代全球产业链重组，深度参与全球经济治理体系变革；加快信息化发展，适应把握引领经济发展新常态，着力深化

供给侧结构性改革，重塑持续转型升级的产业生态；加快信息化发展，构建统一开放的数字市场体系，满足人民生活新需求；加快信息化发展，增强国家文化软实力和国际竞争力，推动社会和谐稳定与文明进步；加快信息化发展，统筹网上网下两个空间，拓展国家治理新领域，让互联网更好造福国家和人民，已成为我国“十三五”时期践行新发展理念、破解发展难题、增强发展动力、厚植发展优势的战略举措和必然选择。 2018年我国电子信息行业销售收入169027亿元，其中，电子制造收入105966亿元，软件制造销售收入63061亿元。2018年中国电子信息百强企业发布会数据显示：本届百强共实现主营业务收入合计3.5万亿元，比上届增长16.7%；总资产合计4.4万亿元，比上届增长10%。其中前三名企业主营业务收入均超过2000亿元；百强企业中主营收入超过1000亿元的有10家，比上届增加4家；超过100亿元的有66家，比上届增加8家；入围企业最低主营业务收入50.4亿元，比上届提高6.8亿元。本届百强共实现利润总额2249亿元，比上届增长20.5%，超过收入增速3.8个百分点；百强平均利润率为6.4%，比上届提高0.2个百分点，超过行业平均水平0.9个百分点。百强企业平均的应收账款周转率达到5.6次，存货周转天数为35天；资产负债率66.0%，利息保障倍数6.1倍；各项绩效指标在全行业中均处于领先地位。