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，由于煙草行業(yè)的專業(yè)性和特殊性，外部招聘的大數(shù)據(jù)和人工智能人才往往需要一定時(shí)間來(lái)熟悉煙草行業(yè)的業(yè)務(wù)流程和特點(diǎn)，才能充分發(fā)揮其專業(yè)優(yōu)勢(shì)。人才短缺嚴(yán)重制約了煙草行業(yè)
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和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。在安全演練中，模擬 DDoS 攻擊場(chǎng)景，讓員工按照應(yīng)急處理流程進(jìn)行操作，檢驗(yàn)員工對(duì)流程的熟悉程度和應(yīng)對(duì)能力。演練結(jié)束后，對(duì)應(yīng)急處理
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;目前煙草行業(yè)內(nèi)部的 IT 人員大多熟悉傳統(tǒng)的信息技術(shù)架構(gòu)和應(yīng)用開發(fā)，對(duì)云計(jì)算技術(shù)的掌握程度有限，難以滿足混合云建設(shè)和運(yùn)維的需求。招聘具有云計(jì)算專業(yè)背景的人才也面臨一定的困難
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人力資源管理信息系統(tǒng)進(jìn)行績(jī)效評(píng)估時(shí)，若員工不熟悉系統(tǒng)操作，可能無(wú)法準(zhǔn)確錄入績(jī)效數(shù)據(jù)，導(dǎo)致績(jī)效評(píng)估結(jié)果出現(xiàn)偏差。為提升員工的數(shù)字化意識(shí)與技能，煙草企業(yè)可采取多種措施
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存在一定局限性，需要進(jìn)一步的技術(shù)創(chuàng)新和定制化開發(fā)。人才培養(yǎng)瓶頸同樣突出，煙草行業(yè)對(duì)既掌握人工智能技術(shù)又熟悉煙草物流業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才需求量大，但目前這類人才儲(chǔ)備
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同崗位人員專業(yè)背景差異較大。對(duì)于 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型這種專業(yè)性較強(qiáng)的信息安全模型，很多人員在理解上存在困難。例如，一線生產(chǎn)員工可能只熟悉具體
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，確保系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行；在報(bào)廢階段，對(duì)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行安全銷毀，防止數(shù)據(jù)泄露。加強(qiáng)對(duì)信息安全管理制度的宣傳和培訓(xùn)，確保全體員工熟悉并遵守
