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韶关市（武江区、浈江区、曲江区、乐昌市、南雄市）
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惠州市（惠城区、惠阳区）
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汕尾市（城区）
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阳江市（江城区、阳东区）
清远市（清城区、清新区）
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中山市（石岐区、东区、西区、南区、五桂山区、火炬开发区、黄圃镇、南头镇、东凤镇、阜沙镇、小榄镇、东升镇、古镇镇、横栏镇、三角镇、民众镇、南朗镇、港口镇、大涌镇、沙溪镇、三乡镇、板芙镇、神湾镇、坦洲镇）
潮州市（湘桥区、潮安区）
揭阳市（榕城区、揭东区、惠来县、普宁市）
杭州市(上城区、下城区、江干区、拱墅区、西湖区、滨江区、余杭区、萧山区、富阳区、临安区、建德市)
宁波市(海曙区、江北区、北仑区、镇海区、鄞州区、奉化区、余姚市、慈溪市)
温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区、瑞安市、乐清市、永嘉县、平阳县、苍南县、文成县、泰顺县、龙港市)
绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区、诸暨市)
湖州市(吴兴区、南浔区)
嘉兴市(南湖区、秀洲区、海宁市、平湖市、桐乡市、嘉善县、海盐县)
金华市(婺城区、金东区、义乌市)
衢州市(柯城区、衢江区)
台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)
舟山市(定海区、普陀区)
南京市(玄武区、秦淮区、鼓楼区、建邺区、栖霞区、雨花台区、江宁区、浦口区、六合区、溧水区、高淳区)
无锡市(滨湖区、梁溪区、新吴区、锡山区、惠山区、江阴市、宜兴市)
徐州市(云龙区、鼓楼区、贾汪区、泉山区、铜山区、邳州市、新沂市)
常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区、金坛区、溧阳市)
苏州市(姑苏区、虎丘区、吴中区、相城区、吴江区、昆山市、常熟市、张家港市、太仓市)
南通市(崇川区、通州区、海门区、如皋市、启东市、海安市)
连云港市(连云区、海州区、赣榆区)
淮安市(清江浦区、淮安区、淮阴区、洪泽区)
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扬州市(广陵区、邗江区、江都区、宝应县、仪征市、高邮市)
镇江市(京口区、润州区、丹徒区、丹阳市、扬中市、句容市)
泰州市(海陵区、高港区、姜堰区、兴化市、靖江市、泰兴市)
宿迁市(宿城区、宿豫区)
石家庄市（长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区）
唐山市（路北区、路南区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区）
秦皇岛市(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区）
邯郸市（邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区）
邢台市(襄都区、信都区、任泽区、南和区）
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张家口市(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、崇礼区、万全区）
承德市(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区）
沧州市（运河区、新华区）
廊坊市(广阳区、安次区）
郑州市（中原区、二七区、管城回族区、金水区、上街区、惠济区）
开封市（龙亭区、鼓楼区、禹王台区、顺河区、祥符区）
洛阳市（涧西区、西工区、老城区、瀍河区、洛龙区、吉利区）
焦作市（山阳区、中站区、解放区、马村区）
商丘市（睢阳区、梁园区）
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南阳市(宛城区、卧龙区）
昆明市（呈贡区、盘龙区、五华区、官渡区、西山区、晋宁区、东川区）
曲靖市（麒麟区、沾益区、马龙区）
玉溪市（红塔区、江川区）
大理市（下关镇）
沈阳市（和平区、沈河区、大东区、皇姑区、铁西区、苏家屯区、浑南区、沈北新区、于洪区、辽中区）
大连市（中山区、西岗区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、金州区、普兰店区）
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牡丹江市（东安区、西安区、爱民区、阳明区）
大庆市（萨尔图区、龙凤区、让胡路区、红岗区、大同区）
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中新网北京11月3日电 (记者 夏宾)“以深度学习为核心的人工智能技术是一把双刃剑，其作为赋能技术有着极其丰富的应用空间，更带来了前所未有的安全挑战。”中国工程院院士邬江兴近日在京参加2024绿盟科技TechWorld智慧安全大会时这样说。
面对人工智能这把双刃剑，我们该如何把好“安全关”？邬江兴首先指出，AI算法模型存在“三不可”的基因缺陷，即不可解释性、不可判识性以及不可推论性。
他认为，整个AI安全可分为内生安全问题和非内生安全问题，内生又分为个性问题和共性问题，当下，网络内生安全问题正在全面挑战当今世界生态系统底层驱动技术。网络内生安全范式应当是AI可信应用系统理论发展方向，智能时代需要正确的理论方向，以确保AI技术的健康发展。
中国科学院院士冯登国谈到，当前，人工智能技术已经从较为单一的算法发展阶段跨越到了软件、硬件与应用场景相结合的全方位、一体化的发展阶段，AI算法的更新迭代，使得传统安全分析技术无法适应人工智能领域出现的新算法和新模型。
冯登国表示，应对网络空间安全形势变化，需要更坚实、富有弹性的网络空间安全保障体系。他从数据泄露、关基保护、深度伪造、错误信息涌现等角度解读大模型伴生的安全风险和挑战，并从政策法规制定、前沿技术探索和创新能力提升三个维度思考应对之策。
绿盟科技集团董事长、总裁胡忠华直言，近年来持续加大在数据安全、人工智能等领域的创新投入。一方面，围绕日志降噪、推理研判、自动化渗透攻击三个安全实战场景，持续迭代安全垂域大模型，通过提示词工程构建安全专家思维链，并使用检索增强、知识图谱提升可信度和专业度，为用户提供具备可落地的安全检测、研判能力。
另一方面，持续加强技术研究与创新，从构建可信任的安全智能生态出发，逐步构建“大模型+小模型”协同安全运营新体系，并在大模型安全性方向进行深入研究，发布了AI大模型安全威胁矩阵及风险评估工具，帮助用户在自有模型时管理安全风险。
教育部信息技术新工科联盟网络空间安全工委会主任、杭州市人工智能学会副理事长胡瑞敏认为，在数据被列为第五大生产要素的今天，应对数据供不出、流不动、安全保障难等挑战，亟需构建一个面向数据要素化的数据生命周期安全防护体系。
胡瑞敏以数据安全风险事件为切入点，引出当前数据安全面临的困境，即数据分级分类、可信确权以及数据安全利用，并进一步对其团队在数据安全防护密码技术领域的研究工作进行了介绍。
国家工业信息安全发展研究中心首席专家、数据安全所所长李俊指出，数据作为数字经济时代的关键新兴生产要素，保障数据安全已成为事关国家安全与经济社会发展的重大问题。随着新一代信息技术与制造业深度融合，工业企业数字化、网络化、智能化加速推进，工业数据载体漏洞和后门、非受控运维、数据暴露面等数据安全风险日益突出。
李俊称，在此形势下，行业主管部门已构建工信领域数据安全“1+5”政策体系，加快数据安全监管技术能力建设与实践落地，切实指导工业企业提升数据安全管理和防护水平。(完) 【编辑:苏亦瑜】 新闻结尾
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