- 中间人攻击（Man-in-the-Middle Attack，简称MITM攻击）是一种常见的网络安全威胁，其目标是在通信过程中拦截和篡改数据。在这种攻击中，攻击者通过将自己置于通信双方之间，可以窃取敏感信息、修改传输数据，甚至完全篡改通信内容。 相关术语在开始介绍之前，给大家普及一下中间人攻击涉及的专业术语。 欺骗欺骗是中间人攻击中常用的一种技术手段，通过复制或欺骗受信任的系统（如网站或IP... 中间人攻击（Man-in-the-Middle Attack，简称MITM攻击）是一种常见的网络安全威胁，其目标是在通信过程中拦截和篡改数据。在这种攻击中，攻击者通过将自己置于通信双方之间，可以窃取敏感信息、修改传输数据，甚至完全篡改通信内容。 相关术语在开始介绍之前，给大家普及一下中间人攻击涉及的专业术语。 欺骗欺骗是中间人攻击中常用的一种技术手段，通过复制或欺骗受信任的系统（如网站或IP...
- NFC芯片技术正重塑高端酒行业防伪体系，通过硬件唯一性和加密技术实现"一碰即查"的防伪溯源。相比传统二维码等易复制手段，NFC芯片具备不可克隆的物理特性，茅台、拉菲等品牌已率先应用。该技术不仅有效遏制假酒流通（全球假货年损失达4640亿美元），还构建了生产-流通-消费的全链条可视化，增强品牌信任度。随着智能手机NFC功能普及，该技术有望从奢侈品扩展至快消品领域，成为商品安全的新标准。 NFC芯片技术正重塑高端酒行业防伪体系，通过硬件唯一性和加密技术实现"一碰即查"的防伪溯源。相比传统二维码等易复制手段，NFC芯片具备不可克隆的物理特性，茅台、拉菲等品牌已率先应用。该技术不仅有效遏制假酒流通（全球假货年损失达4640亿美元），还构建了生产-流通-消费的全链条可视化，增强品牌信任度。随着智能手机NFC功能普及，该技术有望从奢侈品扩展至快消品领域，成为商品安全的新标准。
- PoE（Power over Ethernet），即以太网供电，是一种技术，允许通过以太网电缆传输数据的同时，为连接的设备提供电力供应。传统上，网络设备（如IP摄像头、无线接入点、IP电话等）需要独立的电源供应，这可能导致布线复杂、成本高昂以及对电源插座的依赖。而PoE技术的出现，解决了这些问题，为网络设备的部署提供了更大的灵活性和便利性。 PoE的历史和发展PoE技术最早由Cisco Sy... PoE（Power over Ethernet），即以太网供电，是一种技术，允许通过以太网电缆传输数据的同时，为连接的设备提供电力供应。传统上，网络设备（如IP摄像头、无线接入点、IP电话等）需要独立的电源供应，这可能导致布线复杂、成本高昂以及对电源插座的依赖。而PoE技术的出现，解决了这些问题，为网络设备的部署提供了更大的灵活性和便利性。 PoE的历史和发展PoE技术最早由Cisco Sy...
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- 随着生成式AI工具的广泛使用，企业数据安全面临全新挑战。AI-FOCUS团队推出的滤海AI DLP采用流式网关架构，在员工向第三方AI输入文本与上传文件的瞬间进行实时敏感数据识别，按风险等级执行放行、二次确认、自动脱敏或拦截操作，并保留全量审计日志。该方案识别准确率达99.2%，覆盖ChatGPT、DeepSeek、Google Gemini等主流AI应用和API，有效解决传统DLP在AI交互场景 随着生成式AI工具的广泛使用，企业数据安全面临全新挑战。AI-FOCUS团队推出的滤海AI DLP采用流式网关架构，在员工向第三方AI输入文本与上传文件的瞬间进行实时敏感数据识别，按风险等级执行放行、二次确认、自动脱敏或拦截操作，并保留全量审计日志。该方案识别准确率达99.2%，覆盖ChatGPT、DeepSeek、Google Gemini等主流AI应用和API，有效解决传统DLP在AI交互场景
- 在“员工把数据投喂给第三方AI”的常见场景下，企业需要一款可在输入与上传瞬时介入的产品。AI-FOCUS 滤海AI DLP 以流式网关为核心，在用户向大模型输入文本与提交文件/图片时进行敏感数据识别，按风险等级执行放行、二次确认、自动脱敏或拦截，并保留全量日志以便追溯，帮助组织在获得AI效率的同时稳住数据安全底线。 在“员工把数据投喂给第三方AI”的常见场景下，企业需要一款可在输入与上传瞬时介入的产品。AI-FOCUS 滤海AI DLP 以流式网关为核心，在用户向大模型输入文本与提交文件/图片时进行敏感数据识别，按风险等级执行放行、二次确认、自动脱敏或拦截，并保留全量日志以便追溯，帮助组织在获得AI效率的同时稳住数据安全底线。
- 随着大型语言模型(LLM)在各行业的广泛应用，其安全风险和伦理问题日益凸显。2025年，全球LLM市场规模已超过6400亿美元，年复合增长率达30.4%，但与之相伴的是安全威胁的复杂化和伦理挑战的多元化[4]。 随着大型语言模型(LLM)在各行业的广泛应用，其安全风险和伦理问题日益凸显。2025年，全球LLM市场规模已超过6400亿美元，年复合增长率达30.4%，但与之相伴的是安全威胁的复杂化和伦理挑战的多元化[4]。
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