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深化發(fā)展的核心引擎，要充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。這一規(guī)劃為包括煙草行業(yè)在內(nèi)的各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了政策導(dǎo)向，強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)
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Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在應(yīng)用時(shí)，需要與這些既有系統(tǒng)進(jìn)行深度融合，可能面臨兼容性挑戰(zhàn)。例如，部分老舊的生產(chǎn)管理系統(tǒng)可能采用的是過時(shí)的操作系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫
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，IATF 框架將與新興技術(shù)深度融合。人工智能技術(shù)的引入將極大提升信息安全風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與分析能力。通過對(duì)海量安全數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，人工智能系統(tǒng)能夠快速精準(zhǔn)地識(shí)別出潛在的安全
