2021 年 11 月，中国信息通信研究院安全研究所公布了SDK安全专项行动第二期评测结果，创蓝云智闪验SDK成功通过本次安全测评并获颁安全认证证书。闪验SDK在数据安全存储、数据安全交互、关键组件安全设置、代码及资源文件安全防护等方面均高度满足相关指标要求，创蓝云智的信息数据
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随着车联网(IoV)技术发展，数据安全问题日益凸显。区块链技术凭借去中心化、不可篡改特性，在解决车联网数据安全需求方面展现出巨大潜力。微云全息(NASDAQ: HOLO)针对区块链存储压力大和跨分片通信效率低两大挑战，创新性地提出内容分片和节点分片两种解决方案。内容分片通过智能合约将数据分类存储在不同节点，降低单节点存储压力；节点分片则将网络节点分组协作，减少跨分片通信次数。这两种方法有效提升了系统性能和可扩展性，为车联网数据安全提供了新思路。
中国信通院发布《智能体产业图谱1.0》，收录近200家智能体技术创新企业，360集团与华为、阿里、腾讯等首批入选基础支撑开发平台。图谱分为基础支撑层、通用场景层和专用场景层，其中基础层提供大模型服务、开发工具等能力。360创始人周鸿祎表示，智能体将弥补大模型"不会用工具"的短板，未来可能比SaaS大10倍。360已推出纳米AI超级搜索智能体，可跨平台获取信息并调用复杂工具，开启搜索3.0时代。4月还发布"MCP万能工具箱"，接入超110款工具，推动AI应用普惠。
中国信通院联合360集团发布《大模型应用交付供应商总体能力要求》技术规范，从基础能力、大模型服务能力、行业实践能力和项目质量管理能力四个方面明确了大模型应用交付供应商的总体要求。该规范由20余家单位及40余位专家共同编制，旨在提升供应商技术、管理和服务能力，为行业提供供应商选择与评估参考。360作为国内大模型头部厂商，自主研发"360智脑"大模�
今日，抖音黑板报发布公告，宣布将深化治理举措，守护未成年人用网安全。 抖音表示，暑期将至，依据相关法律及平台规则，将全面清理不良信息，深入打击侵害未成年人权益的黑灰产。 在保护技术方面，家长仅需在手机终端统一设置，未成年人模式在多分发平台就会开启。 在开启未成年人模式后，系统默认开启时间锁，单日浏览超过40分钟，需要输入密码才可以继续使
腾讯游戏7月3日启动2025年暑期未成年人保护专项行动，推出"游戏临时开关"和"家长自助下发人脸识别"两项新功能，帮助家长更灵活管理游戏账号。调研显示73.8%家长知晓孩子曾使用成人账号绕过监管，81.6%是在家长允许下进行的。腾讯通过技术+服务+公益新模式，持续完善家庭管控体系，覆盖家长账号使用的各个场景。专家指出，有效保护需从"家庭是第一道防线"共识出发，家长掌握工具并理解其教育价值，与孩子建立有效沟通，才是防沉迷治理落地的关键。
文章探讨了智能汽车时代数据安全与隐私保护的挑战。蔚来汽车通过火山引擎Jeddak AICC机密计算平台，构建端云协同的安全防护体系，实现用户数据全链路保护。智能座舱从被动感知向主动认知升级，需要处理大量个性化数据，这对数据合规提出更高要求。面对全球化业务拓展中的合规效率问题，蔚来系统性构建技术驱动型数据安全合规框架，将隐私保护机制融入具体场景架构。专家指出，智能时代需要突破性隐私保护技术，行业需协同共建数据安全新防线。
文章介绍了思必驰D1+信创一体机作为政企智能会议解决方案的创新产品。该产品采用全栈国产化技术，搭载华为鲲鹏920s CPU和昇腾Atlas300IDuoAI算力卡，运行银河麒麟操作系统，实现100%国产化。其核心优势在于：1)内置自主研发的DFM和DeepSeek两大模型，能精准抓取关键信息并自动生成高质量会议纪要；2)支持本地化离线部署，确保敏感数据安全；3)覆盖会前、会中、会后全流程智能化管理。产品已广泛应用于政府、央企等对数据安全要求高的会议场景，推动政企办公从"人工信息处理"向"AI智能协同"转型，成为数字化升级的关键力量。
微云全息(NASDAQ:HOLO)开发了新型区块链治理博弈模型(BGGM)，通过去中心化网络设计有效防御攻击。该模型结合随机博弈理论和波动理论，分析攻击者行为模式，优化网络防护策略。研究显示，BGGM能提升区块链安全性和稳定性，为首次代币发行(ICO)和新链服务提供安全保障。微云全息将持续优化该模型，推动区块链技术发展，为用户带来更安全可靠的体验。
微云全息(HOLO)推出创新区块链重建方案，采用可验证秘密共享(VSS)技术解决许可区块链的安全隐患。该方案通过数据加密存储、改进共识机制和智能合约集成，确保在节点受损时仍能保持区块链完整性。VSS技术将密钥信息分散存储，需足够数量节点联合才能重建，防止单点故障。方案还设计了隐私保护机制，即使在不诚实重建情况下也能保护用户私钥。这一技术能快速响应攻击，允许用户独立重建，增强系统稳定性和用户信任，为加密市场带来更高安全性和稳定性。
微全息公司(HOLO)开发了一种基于集成学习的区块链异常交易检测模型，通过结合决策树、朴素贝叶斯等多种机器学习算法，显著提升了比特币交易欺诈检测的准确性。该模型采用ADASYN-TL技术解决数据不平衡问题，并运用随机搜索等方法优化超参数。评估显示模型在准确率、F1分数等指标表现优异，同时通过SHAP方法增强可解释性。这一创新不仅提高了检测精度，还为区块链安全领域带来了新的技术突破。
