當前位置:首頁 極科頭條 極科網受邀參加數據處理技術與產業推進組籌建研討會 2019-05-13 10:34:27 來源:極科網 領域:大事件 瀏覽:378

2019429日,為深入貫徹國家制造強國、網絡強國戰略,推動大數據技術產業發展,集中優勢資源推進數據處理領域核心技術突破和應用落地,國家工業信息安全發展研究中心邀請了各級相關政府及政府組成部門領導、高校代表、行業專家、大數據研究機構代表及企業代表50余人參加會議。工業和信息部信軟司軟件產業處副處長張毅夫、國家信息安全發展研究中心副主任李新社等領導出席了此次會議,極科網作為優質科技轉化平臺受邀參加,共同參與分享討論。

 

本次會議主要為加快推進“數據處理技術與產業推進組”建設工作,就籌備進展、組織架構、實施方案、白皮書撰寫和首屆峰會等事宜征求多方意見。

 

工業和信息部信軟司軟件產業處副處長張毅夫發表致辭,就產業融合與業務落地,資源打通共享提出殷切希望,提出應充分認識并把握大數據發展契機,深入分析產業發展面臨的新形勢、新變化、新問題,扎實推進國家大數據戰略實施,促進大數據產業高質量發展。

 

國家工業信息安全發展研究中心李新社副主任介紹了“數據處理技術與產業推進組”籌建情況,邀請在座各位共同參與進來,集中資源優勢,通過應用帶動,搭建以大數據產業鏈合作和生態服務于一體的平臺,共同推動大數據智能產業發展。

 

隨后,國家工業信息安全發展研究中心人工智能所研究員分享了《中國數據處理技術與產業發展白皮書》撰寫方案進程,各級相關政府組成部門領導各種分享了本地區大數據建設情況。

 

黃芳教授和王宗杰教授從高校科研角度提出,關注具有自主知識產權的國產數據及技術體系的建立和發展的重要性,關注人才培養的可持續發展。希望國家層面可以及早布局,大力開展基礎研究,推動自主數據能力和產業系統化、可持續化的發展。并表示自己將盡最大力量來推進大數據產業的技術發展。

 

極科網項目管理部總監楊明代表我司參加會議,分享了極科網的基本情況及取得的成績。極科網創立了科技創新產業化評估平臺,成立之初得到了國家政府部門及各級地方政府相關部門的大力支持和認可,以及社會各界關注科技成果轉化相關資源的支持。極科網以科技成果產業化評估評價為核心,以全球科技資源整合為基礎,形成遍布全球的專業資源網絡,從應用角度推動產業落地,為優質科技項目提供全產業鏈支撐,讓技術真正做到產業化。

 

“數據處理技術與產業推進組”建設重要環節之一“專家智庫”,在專家建設方面,極科網已具備成熟業務體系。在推廣科技項目產業化落地過程中,通過對行業梳理、社會資源及專家進行批量篩選,組建極科網跨界科技創新研究院、跨界科技創新專委會,搭建一個優質綜合資源平臺,快速精準對接問題,扶持企業批量產業化落地。截止目前,極科網專家智庫已擁有超5萬專家儲配。目前已與廣西、吉林等多地政府達成深度合作,也在積極的參與到軍民融合的大趨勢中來。希望未來可以和更多的高校、企業和政府進行合作,將數據處理和產業落到實處。

 

同時,極科網也受邀參加即將舉行的數據處理技術與產業國際峰會,與眾位專家學者以及相關高校、科研機構共同探討大數據應用產業生態。

  • 話題標簽:
  • 大數據
  • 數據信息安全
  • 0
  • 條評論

評論

您可能感興趣
大數據時代的信息安全 伴隨著前段時間幾起大學生詐騙導致死亡的案件不斷發生,不少人開始問這樣一個問題,我們的信息是如何被詐騙份子得到的,是黑客入侵了公民信息數據庫還是內部有人將信息泄露?具體是什么,我們不得而知,因為什么都有可能。 我們已經進入了大數據時代,我們的很多信息都被通過各種途徑傳播出去,這就必然導致安全問題的產生。 那么,我們靠什么來保障我們的數據安全呢?難道我們只能看著個人的數據和隱私到處泄露嗎? 近來,大數據安全事件呈高發之勢。日前,廣東警方破獲一起高科技經濟犯罪案件,17歲的“黑客”葉世廣,攻破了多個商業銀行網站,竊取了儲戶的身份證號、銀行卡號、支付密碼等數據,帶領一批人在網上大肆盜刷別人的信用卡,涉案金額近15億元,涉及銀行49家。 今年2月,發生了世界上有史以來規模最大的網絡盜竊案。黑客入侵了孟加拉國央行在紐約聯邦儲備銀行的賬戶,盜走了8100萬美元,后來孟加拉國官方表示,黑客出現了一個拼寫錯誤,否則隨后還將進行一筆近10億美元的轉賬。 今年3月,與敘利亞有關聯的激進黑客組織對一個自來水廠發起網絡攻擊。黑客操縱系統改變了進入到自來水中的化學物含量,阻礙凈水過程。 伴隨著接入互聯網的設備越多,網絡攻擊的發生幾率就越高,網絡攻擊首先瞄準大數據,攻擊造成大數據丟失、情報泄密和破壞網絡安全運行。大數據技術是一把雙刃劍,既可以造福社會、造福人民,又可以被一些人用來損害社會公共利益和民眾利益。 大數據安全體系構建勢在必行 在互聯網乃至物聯網時代,如果我們不能很好地解決安全問題,就會影響社會各方面的發展。因此,各級政府在鼓勵發展大數據的同時,要同步考慮構建大數據安全體系。 值得注意的是,傳統的網絡安全思路已經無法保障大數據時代的安全。傳統網絡安全的防護思路是劃分邊界,將內網、外網分開,業務網和公眾網分離,用終端設備將潛在風險隔離。通過在每個邊界設立網關設備和網絡流量設備,來守住“邊界”,以期解決安全問題。但隨著移動互聯網、云服務的出現,移動終端在4G信號、Wi-Fi信號、電纜之間穿梭,網絡邊界實際上已經消亡。 很多傳統的大企業認為,只要自己購買服務器并搭建獨立的機房,安排專門的技術人員就能夠保護企業的數據不被泄露,能夠保護企業的信息安全。但實際上,在如今的互聯網時代,這種傳統的方法更加容易被不法分子所攻破。因為從技術實力來看,絕大部分企業并不是專門做網絡安全、數據安全,其設置的技術壁壘難以阻擋專業的黑客。 云平臺和大數據需“雙劍合璧” 一些網絡安全人員表示,在云計算不斷深入發展的當下,將數據存儲在云平臺上,或許比傳統的企業信息防護更加安全。云平臺和個人相比,有專業的計算平臺,強大的技術團隊能夠更好地應付來自黑客的攻擊。 不同用戶之間,無論是CPU、內存,還是存儲和網絡,都默認相互隔離,既看不到對方的數據,也不會相互影響。就像一間五星級酒店被分割成多個房間,他們之間是相互獨立和封閉的,從而確保不同租戶互不干擾和數據隔離。 總結 隨著網絡安全團隊的壯大,利用云平臺和大數據的雙重保護,黑客不再是像從前一樣單單對抗你一個,而是在對抗一整個專業的安全團隊。當然,有些信息的泄露是因為內部人員的出賣,所以,不單單是要加強網絡安全的力度,也要對信息部門進行清查。 我們將自己的信息交給相關部門,也希望相關部門做好自己應該做的事。盡管天底下沒有不透風的墻,我們的信息還是會泄露。
  • 大數據
  • 信息安全
0評論 2017-03-27
懸在智能網聯車上的達摩克利斯之劍:數據信息安全 隨著智能網聯技術越來越多的應用在汽車上,駕駛者必須能夠對車輛有更加精確地計算、控制、傳感的能力,而目前智能網聯汽車正在面臨信息安全的新挑戰。 汽車自誕生130多年以來一直將“Safety”作為首要目標,為此也產生了類似沃爾沃、薩博等以安全著稱的汽車品牌。但是隨著汽車智能網聯技術的不斷推進,數據與數據間互相交融所產生的價值已經遠遠超過單一數據個體本身,車聯網的概念正在逐漸被人們所接受,而這也導致汽車安全上升到一個更高的維度——車聯網數據信息的安全。 我們回歸到現實的生活場景,網絡給予人們便利的同時也帶了諸多隱患。據不完全統計全球每年有四億臺個人或企業電腦遭受網絡惡意攻擊,由此造成的損失就超過4500億美元,并且中國目前正在成為網絡攻擊的重災區。試想一下,如果以當前的網絡安全技術為基礎,那么當汽車鏈接互聯網后將會產生什么樣的情景?眾所周知,目前普通汽車擁有25至200個不等的ECU單元,其軟件代碼超過6500萬行,而5年之后,每一輛智能汽車每天產生的數據量在4000GB左右。由此產生數以兆級的數據吞吐量難免產生漏洞,由漏洞所來的隱患使人不寒而栗。所以目前車聯網信息系統安全這一屬性應當與車身潰縮、安全氣囊、ABS等硬件配置一起大力發展。 一串代碼引發的思考 2011年3月,美國華盛頓大學與加州大學圣地牙哥分校的研究團隊,聯合發表了一份《汽車攻擊面的綜合實驗性分析》的技術論文,并提供給美國國家科學院(NAS)中針對電子車輛控制與意外加速議題的委員會進行參考。其中NAS團隊的研究人員表明:“傳統汽車并不支持連網功能,因此汽車制造商也不需要預防外來敵人可能會采取的行動。但是我們的汽車系統現在支持廣泛的鏈接功能,路上行駛的數百萬車輛能直接透過手機與網絡產生交集。” 圖題:根據NAS委托研究,汽車可能遭受攻擊的安全漏洞是存在的 而在四年后這樣的攻擊就成為了現實。 2015年7月22日,美國知名科技媒體《連線》在網站上刊出一篇文章,對車載系統漏洞可能導致的潛在安全問題進行了詳細評述。事情是這樣的:一輛正常行駛在圣劉易斯下城區的邊界,以70碼時速行駛的Jeep切諾基在駕駛員沒有進行任何操控的情況下,剎車、變速器失靈,接下來該車的制冷系統、收音機、雨刮都紛紛失去控制,差點引發一場車禍。 這個事件在美國掀起軒然大波,隨之克萊斯勒公司宣布召回140萬輛切諾基車型,而這個事件的始作俑者竟然是兩位“白帽”黑客。首先他們利用無線網絡將偽裝碼植入車載系統內部,之后通過軟件向車機娛樂系統發送指令代碼,從而控制汽車的大部分操控。 隨后克萊斯勒也給出了這則事件的解釋:由克萊斯勒出產的轎車、SUV以及卡車都配備了一種稱之為“Uconnect”的可聯網計算機功能,負責控制車輛的娛樂以及導航系統,同時可以撥打電話甚至設立Wi-Fi熱點。由于該系統存在的漏洞,任何知道車輛確切IP地址的人都可以通過Uconnect的蜂窩網絡連接在任何地點對車輛進行控制。 網絡安全刻不容緩 “汽車中使用的計算和聯網系統沿襲了目前的計算和聯網架構,所以也繼承了這些系統天然的安全缺陷。”360車聯網安全中心安全專家劉健皓在參加第四屆汽車與環境論壇時向蓋世汽車記者表示。 的確,隨著汽車中ECU模組和連接線束數量的增加,黑客對汽車的攻擊頻率將逐步提升,尤其當汽車接入互聯網連接到云端之后,每個計算、控制和傳感單元都可能存在安全漏洞。而這對于未來自動駕駛汽車解決方案的傳感器來說無疑是最大的隱患。 而近些年,在政策方面不僅有《“十三五”汽車工業發展規劃意見》、《中國制造2025》的強有力加持,還有諸多零部件企業的突破。對此劉建皓表示:“中國目前對于智能網聯汽車技術是尤為積極的,很多車廠和零部件企業都將目光放在ADAS產業上,但是對于網絡安全問題目前還有沒形成大的氣候。” 劉建皓在回答如何應對汽車網絡攻擊時表示:“在物理傳輸方面,我們需要將總線的認證和加密協議做的更加復雜,在保證數據量的同時盡可能提升安全性;在汽車網絡構架層面,使娛樂系統、車身系統、控制系統做到絕對的隔離,能夠通過一些措施繞過網關的控制、隔離功能;最后建立一個車載終端的實時監控平臺,可以有效發現漏洞并監控網絡攻擊來源,做到溯源。” 蓋世小結: 智能網聯汽車讓汽車廠商和互聯網企業同時找到了全新的收益增長點,但同時也帶來了全新的挑戰。萬物互聯所帶來的安全隱患已成為汽車產業面臨的最主要威脅之一,黑客可以通過互聯網或軟件潛入汽車網絡從而竊取用戶的隱私數據,而通過CAN總線向ECU植入代碼的方式可以完全獲得車輛的控制權。這些因素嚴重影響了消費者對智能網聯汽車的信任,而這種信任對汽車生產商來說又是至關重要的因素。所以對于智能網聯汽車技術來說穩步推進、均衡發展將成為主基調。
  • 智能網聯車
  • 數據信息安全
0評論 2017-03-28
視頻大數據時代的“火眼金睛” 我們身處一個大數據的時代,視頻數據的爆炸性增長是這個時代的重要特征之一。“如何讓計算機看懂視頻的內容,實現對海量視頻數據的檢索和分析是有效管理和利用視頻大數據的關鍵。”中國科學院自動化研究所研究員王金橋告訴《中國科學報》記者。 多年來,王金橋所在的模式識別國家重點實驗室圖像與視頻分析組,聚焦上述核心技術目標,在視頻內容檢索、目標檢測與跟蹤這兩大主要任務上突破諸多重要技術壁壘,積累了豐富的核心算法,展開了一系列有特色的應用。 技術不應止步于實驗室 在視頻檢索方面,圖像與視頻分析組基于多模態的語義描述,提出了跨模態四元組度量學習方法。王金橋解釋道:“該方法可充分融合多類別和多部件等信息,形成了以目標、場景、概念、事件為主體的端到端多粒度結構化語義描述框架,以實現對視頻內容的認知理解。” 在目標跟蹤方面,圖像與視頻分析組提出多部件結構上下文學習的跟蹤算法,克服了目標局部遮擋和變形造成的目標漂移問題;提出深度特征蒸餾的目標跟蹤方法,在不損失跟蹤性能前提下將跟蹤速度提高了5倍以上。 依靠上述在理論、方法上的創新和經驗積累,圖像與視頻分析組在第一屆、第二屆智慧城市視頻分析技術挑戰賽,歐洲圖形國際會議多視角目標檢索競賽,美國TRECVID視頻實例檢索比賽等國內外多項賽事中屢獲優異成績,展現了在視頻分析這一領域的超強實力。 據王金橋介紹,在2016上海BOT視覺大數據識別競賽中,由團隊成員組成的ITdog隊一路過關斬將,從400支代表隊中脫穎而出,最終獲得計算機視覺競賽的第一名和最佳算法獎。王金橋表示:“我們的競爭對手中不乏來自清華、北大、上海交大、哈工大,以及百度、阿里、360等著名高校和行業巨頭企業的隊伍。” 在復賽任務“貨架精細目標檢測和識別”中,他們采用了尺度自適應反卷積稠密檢測網絡,并融合多任務四元組的精細排序模型,在236種貨架商品中精細區分出87種薯片、88種方便面和64種洗發水。決賽任務是由12種動物、5種場景和5種物品組成“智能視覺問答”,他們用同樣算法在比賽中展現出良好的性能,最后成績比第二名高出一百多分。 “先進的技術不應該止步于實驗室。”王金橋說,“我們始終關注著企業和市場的實際需求,努力將研究成果應用到實際生產生活之中。”目前,團隊高效目標檢測與跟蹤的多項研究成果已經作為視頻分析、檢索及其相關智能信息服務的核心技術,通過各種方式落地轉化,特別是針對人、車、物等不同類別的目標形成了不同的產品,已經走進人們的生活。 不只識人 慧眼識車 2016年7月,圖像與視頻分析組與聯想大數據研究部共同發布了針對零售行業視頻分析的解決方案——V-Perceptor。王金橋介紹道,該解決方案能夠利用門店里攝像頭拍下的視頻數據實時分析客流、進店率、顧客在店內的運動路線等信息。 V-Perceptor主要能實現三個方面的功能:一是店內區域熱度圖分析,分析店內區域人流熱度、顧客的統計分析(比如顧客年齡,性別等),從而幫助商家知曉店內人流的分布情況。二是店內顧客的運動軌跡分析,據此對店內布局、商品擺放給出合理性的建議。三是回頭客識別,為回頭客提供精細化個性化服務,進而改善服務體驗,提升店面聯系客戶、運營客戶的能力。 王金橋透露,目前V-Perceptor已經在北京世紀金源聯想零售3C店試點使用,并計劃在100家店面進行部署測試。 如今,各種用途的監控攝像頭已經遍布街頭巷尾,然而由攝像頭產生的海量監控視頻數據結構化利用率極低。據統計,80%以上的案件需要從監控視頻中獲取線索,公安部門工作量巨大,海量視頻的智能檢索十分迫切。 在此背景下,針對車輛識別的需求,圖像與視頻分析組與華為、武漢大千公司等合作開發了“車型大數據精準分析檢索平臺”,實現車型、車款、車顏色、車屬性的精確識別。目前這一產品已經在河南、湖北、貴州、廣東等地的公安偵查、交管部門應用。 基于四元組深度排序學習的車型大數據分析檢索算法能夠精準識別包括車型、車款、顏色的4000類車頭信息、1500類車尾信息,以及包括駕乘人員、人臉、年檢標、遮陽板、紙巾盒、轉金桶、擺件、安全帶、打電話、行李架、天窗在內的11種車屬性信息。王金橋指出:“這些信息形成了每一輛車唯一的‘車紋’,從而實現在海量的監控視頻中快速檢索并跟蹤目標車輛。” 此外,在公安偵查方面,該平臺能夠快速查找嫌疑車輛在全城市的行駛軌跡,實施布控、跟蹤和抓捕;如果獲得嫌疑車數據,可以在可疑車輛數據庫里實時進行搜索分析。“即便車輛經過換牌照、重新噴漆等改裝,也逃不過該系統的‘火眼金睛’。”王金橋補充道。 智能辨物 無縫關聯 各種智能家居產品已經走進人們的日常生活,如果在冰箱中安裝攝像頭,從它拍下的視頻中能夠獲得什么信息呢? 為此,圖像與視頻分析組將基于尺度敏感的多特征學習的目標檢測算法用在視頻中食品的檢索、跟蹤和分析上,能識別100多種食品,識別精度達到90%以上。王金橋稱:“目前該技術已在某公司冰箱產品中投入使用,消費者馬上就能在市面上買到這款智能冰箱了。” 這款智能冰箱不僅有眼睛“看得見”,還有大腦能分析思考。通過冰箱內部安裝的攝像頭,冰箱可對視頻內食品信息進行識別、跟蹤,就能獲知用戶消耗的食品類別和數量。這些數據實時上傳后臺的健康大數據平臺,還能為用戶提出個性化的健康飲食建議。 “在我們觀看的電視節目和網絡上視頻內容中,天天都能看到大量的廣告內容。商家希望廣告投放更加精準,同時觀眾們又不希望廣告內容影響觀看效果。”王金橋說,“面對這樣的需求,視頻檢索與分析技術就有它的用武之地了。” 據悉,圖像與視頻分析組與影譜公司合作,建立了基于視頻的廣告關聯營銷平臺,即通過多通道協同提升的級聯目標檢測方法實現視頻中感興趣的目標和商品的精確檢測,并提取視頻中目標所在關鍵幀的指紋和目標本身的視覺特征,結合影譜的在線渲染技術,實現商品的無縫植入和替換技術,達到“虛實結合”“無中生有”的廣告投放。 此外,通過商品的視覺相似性計算建立與購物網站的商品關聯,觀眾能夠方便快速購買節目中感興趣的同款商品。2016年6月,雙方聯合發布“易尋”產品,已經在多個合作視頻網站上線和衛視電視節目中應用。
  • 圖像識別
  • 大數據
  • 視頻
0評論 2017-04-17
中國大數據公司市場價值排行榜 大數據是人工智能、AR、VR等的基礎,也將是一切政務活動、商務活動、科研活動、軍事活動等的基礎設施。目前國內大數據公司大致分為兩類,一類是現在已有獲取大數據能力的公司,如阿里巴巴、騰訊、百度等互聯網巨頭以及華為、浪潮、中興等國內IT、DT領軍企業,涵蓋了數據采集、數據存儲、數據分析、數據可視化以及數據安全等領域;另一類則是初創的大數據公司,他們依賴于大數據工具,針對市場需求,為市場帶來創新方案并推動技術發展。 中商國能大數據研究院根據大數據和企業定價模型,綜合考慮公司的財務狀況、競爭優勢、發展潛力、產品影響力、產品社會貢獻度、品牌影響力、創新能力、公司綜合實力等因素,得到中國大數據公司市場價值排行榜。本排行榜僅供研究參考,不用作商業用途。 附:中國大數據公司市場價值排行榜 排名 大數據公司 1 阿里巴巴集團控股有限公司 2 騰訊控股有限公司 3 華為技術有限公司 4 百度股份有限公司 5 京東商城電子商務有限公司 6 網易(杭州)網絡有限公司 7 滴滴(中國)科技有限公司 8 杭州海康威視數字技術股份有限公司 9 廣東小米科技有限責任公司 10 攜程旅游信息技術(上海)有限公司 11 北京奇虎科技有限公司 12 樂視網信息技術(北京)股份有限公司 13 中興通訊股份有限公司 14 萬得信息技術股份有限公司 15 東方財富信息股份有限公司 16 高德軟件有限公司 17 聯通云數據有限公司 18 科大訊飛股份有限公司 19 海虹企業(控股)股份有限公司 20 鵬博士電信傳媒集團股份有限公司 21 用友網絡科技股份有限公司 22 東軟集團股份有限公司 23 浪潮電子信息產業股份有限公司 24 北京四維圖新科技股份有限公司 25 啟明星辰信息技術集團股份有限公司 26 曙光信息產業股份有限公司 27 神州數碼集團股份有限公司 28 貴陽高新大數據(集團)有限責任公司 29 中科(北京)醫學云數據科技有限公司 30 北京東方國信科技股份有限公司 31 北京中科金財科技股份有限公司 32 北京榮之聯科技股份有限公司 33 北京華勝天成科技股份有限公司 34 北京華宇軟件股份有限公司 35 廈門市美亞柏科信息股份有限公司 36 上海數據港股份有限公司 37 北京拓爾思信息技術股份有限公司 38 金蝶國際軟件集團有限公司 39 北京超圖軟件股份有限公司 40 北京漢邦高科數字技術股份有限公司 41 深圳市凱立德科技股份有限公司 42 上海天璣科技股份有限公司 43 北京思特奇信息技術股份有限公司 44 世紀互聯集團 45 寶德科技集團股份有限公司 46 華研數據股份有限公司 47 北京集奧聚合網絡科技有限公司 48 精碩科技(北京)股份有限公司 49 數據堂(北京)科技股份有限公司 50 北京國雙科技有限公司 (作者王德為中商國能大數據研究院研究員)
  • 大數據
  • 排行榜
  • 人工智能
  • AR/VR
0評論 2017-04-17
近期熱榜
福彩3d字谜