当前位置:首页 极科头条 极科网受邀参加数据处理技术与产业推进组筹建研讨会 2019-05-13 10:34:27 来源:极科网 领域:大事件 浏览:111

2019429日,为深入贯彻国家制造强国、网络强国战略,推动大数据技术产业发展,集中优势资源推进数据处理领域核心技术突破和应用落地,国家工业信息安全发展研究中心邀请了各级相关政府及政府组成部门领导、高校代表、行业专家、大数据研究机构代表及企业代表50余人参加会议。工业和信息部信软司软件产业处副处长张毅夫、国家信息安全发展研究中心副主任李新社等领导出席了此次会议,极科网作为优质科技转化平台受邀参加,共同参与分享讨论。

 

本次会议主要为加快推进“数据处理技术与产业推进组”建设工作,就筹备进展、组织架构、实施方案、白皮书撰写和首届峰会等事宜征求多方意见。

 

工业和信息部信软司软件产业处副处长张毅夫发表致辞,就产业融合与业务落地,资源打通共享提出殷切希望,提出应充分认识并把握大数据发展契机,深入分析产业发展面临的新形势、新变化、新问题,扎实推进国家大数据战略实施,促进大数据产业高质量发展。

 

国家工业信息安全发展研究中心李新社副主任介绍了“数据处理技术与产业推进组”筹建情况,邀请在座各位共同参与进来,集中资源优势,通过应用带动,搭建以大数据产业链合作和生态服务于一体的平台,共同推动大数据智能产业发展。

 

随后,国家工业信息安全发展研究中心人工智能所研究员分享了《中国数据处理技术与产业发展白皮书》撰写方案进程,各级相关政府组成部门领导各种分享了本地区大数据建设情况。

 

黄芳教授和王宗杰教授从高校科研角度提出,关注具有自主知识产权的国产数据及技术体系的建立和发展的重要性,关注人才培养的可持续发展。希望国家层面可以及早布局,大力开展基础研究,推动自主数据能力和产业系统化、可持续化的发展。并表示自己将尽最大力量来推进大数据产业的技术发展。

 

极科网项目管理部总监杨明代表我司参加会议,分享了极科网的基本情况及取得的成绩。极科网是全球首个科技创新产业化评估平台,成立之初得到了国家政府部门及各级地方政府相关部门的大力支持和认可,以及社会各界关注科技成果转化相关资源的支持。极科网以科技成果产业化评估评价为核心,以全球科技资源整合为基础,形成遍布全球的专业资源网络,从应用角度推动产业落地,为优质科技项目提供全产业链支撑,让技术真正做到产业化。

 

“数据处理技术与产业推进组”建设重要环节之一“专家智库”,在专家建设方面,极科网已具备成熟业务体系。在推广科技项目产业化落地过程中,通过对行业梳理、社会资源及专家进行批量筛选,组建极科网跨界科技创新研究院、跨界科技创新专委会,搭建一个优质综合资源平台,快速精准对接问题,扶持企业批量产业化落地。截止目前,极科网专家智库已拥有超5万专家储配。目前已与广西、吉林等多地政府达成深度合作,也在积极的参与到军民融合的大趋势中来。希望未来可以和更多的高校、企业和政府进行合作,将数据处理和产业落到实处。

 

同时,极科网也受邀参加即将举行的数据处理技术与产业国际峰会,与众位专家学者以及相关高校、科研机构共同探讨大数据应用产业生态。

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大数据时代的信息安全 伴随着前段时间几起大学生诈骗导致死亡的案件不断发生,不少人开始问这样一个问题,我们的信息是如何被诈骗份子得到的,是黑客入侵了公民信息数据库还是内部有人将信息泄露?具体是什么,我们不得而知,因为什么都有可能。 我们已经进入了大数据时代,我们的很多信息都被通过各种途径传播出去,这就必然导致安全问题的产生。 那么,我们靠什么来保障我们的数据安全呢?难道我们只能看着个人的数据和隐私到处泄露吗? 近来,大数据安全事件呈高发之势。日前,广东警方破获一起高科技经济犯罪案件,17岁的“黑客”叶世广,攻破了多个商业银行网站,窃取了储户的身份证号、银行卡号、支付密码等数据,带领一批人在网上大肆盗刷别人的信用卡,涉案金额近15亿元,涉及银行49家。 今年2月,发生了世界上有史以来规模最大的网络盗窃案。黑客入侵了孟加拉国央行在纽约联邦储备银行的账户,盗走了8100万美元,后来孟加拉国官方表示,黑客出现了一个拼写错误,否则随后还将进行一笔近10亿美元的转账。 今年3月,与叙利亚有关联的激进黑客组织对一个自来水厂发起网络攻击。黑客操纵系统改变了进入到自来水中的化学物含量,阻碍净水过程。 伴随着接入互联网的设备越多,网络攻击的发生几率就越高,网络攻击首先瞄准大数据,攻击造成大数据丢失、情报泄密和破坏网络安全运行。大数据技术是一把双刃剑,既可以造福社会、造福人民,又可以被一些人用来损害社会公共利益和民众利益。 大数据安全体系构建势在必行 在互联网乃至物联网时代,如果我们不能很好地解决安全问题,就会影响社会各方面的发展。因此,各级政府在鼓励发展大数据的同时,要同步考虑构建大数据安全体系。 值得注意的是,传统的网络安全思路已经无法保障大数据时代的安全。传统网络安全的防护思路是划分边界,将内网、外网分开,业务网和公众网分离,用终端设备将潜在风险隔离。通过在每个边界设立网关设备和网络流量设备,来守住“边界”,以期解决安全问题。但随着移动互联网、云服务的出现,移动终端在4G信号、Wi-Fi信号、电缆之间穿梭,网络边界实际上已经消亡。 很多传统的大企业认为,只要自己购买服务器并搭建独立的机房,安排专门的技术人员就能够保护企业的数据不被泄露,能够保护企业的信息安全。但实际上,在如今的互联网时代,这种传统的方法更加容易被不法分子所攻破。因为从技术实力来看,绝大部分企业并不是专门做网络安全、数据安全,其设置的技术壁垒难以阻挡专业的黑客。 云平台和大数据需“双剑合璧” 一些网络安全人员表示,在云计算不断深入发展的当下,将数据存储在云平台上,或许比传统的企业信息防护更加安全。云平台和个人相比,有专业的计算平台,强大的技术团队能够更好地应付来自黑客的攻击。 不同用户之间,无论是CPU、内存,还是存储和网络,都默认相互隔离,既看不到对方的数据,也不会相互影响。就像一间五星级酒店被分割成多个房间,他们之间是相互独立和封闭的,从而确保不同租户互不干扰和数据隔离。 总结 随着网络安全团队的壮大,利用云平台和大数据的双重保护,黑客不再是像从前一样单单对抗你一个,而是在对抗一整个专业的安全团队。当然,有些信息的泄露是因为内部人员的出卖,所以,不单单是要加强网络安全的力度,也要对信息部门进行清查。 我们将自己的信息交给相关部门,也希望相关部门做好自己应该做的事。尽管天底下没有不透风的墙,我们的信息还是会泄露。
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0评论 2017-03-27
悬在智能网联车上的达摩克利斯之剑:数据信息安全 随着智能网联技术越来越多的应用在汽车上,驾驶者必须能够对车辆有更加精确地计算、控制、传感的能力,而目前智能网联汽车正在面临信息安全的新挑战。 汽车自诞生130多年以来一直将“Safety”作为首要目标,为此也产生了类似沃尔沃、萨博等以安全著称的汽车品牌。但是随着汽车智能网联技术的不断推进,数据与数据间互相交融所产生的价值已经远远超过单一数据个体本身,车联网的概念正在逐渐被人们所接受,而这也导致汽车安全上升到一个更高的维度——车联网数据信息的安全。 我们回归到现实的生活场景,网络给予人们便利的同时也带了诸多隐患。据不完全统计全球每年有四亿台个人或企业电脑遭受网络恶意攻击,由此造成的损失就超过4500亿美元,并且中国目前正在成为网络攻击的重灾区。试想一下,如果以当前的网络安全技术为基础,那么当汽车链接互联网后将会产生什么样的情景?众所周知,目前普通汽车拥有25至200个不等的ECU单元,其软件代码超过6500万行,而5年之后,每一辆智能汽车每天产生的数据量在4000GB左右。由此产生数以兆级的数据吞吐量难免产生漏洞,由漏洞所来的隐患使人不寒而栗。所以目前车联网信息系统安全这一属性应当与车身溃缩、安全气囊、ABS等硬件配置一起大力发展。 一串代码引发的思考 2011年3月,美国华盛顿大学与加州大学圣地牙哥分校的研究团队,联合发表了一份《汽车攻击面的综合实验性分析》的技术论文,并提供给美国国家科学院(NAS)中针对电子车辆控制与意外加速议题的委员会进行参考。其中NAS团队的研究人员表明:“传统汽车并不支持连网功能,因此汽车制造商也不需要预防外来敌人可能会采取的行动。但是我们的汽车系统现在支持广泛的链接功能,路上行驶的数百万车辆能直接透过手机与网络产生交集。” 图题:根据NAS委托研究,汽车可能遭受攻击的安全漏洞是存在的 而在四年后这样的攻击就成为了现实。 2015年7月22日,美国知名科技媒体《连线》在网站上刊出一篇文章,对车载系统漏洞可能导致的潜在安全问题进行了详细评述。事情是这样的:一辆正常行驶在圣刘易斯下城区的边界,以70码时速行驶的Jeep切诺基在驾驶员没有进行任何操控的情况下,刹车、变速器失灵,接下来该车的制冷系统、收音机、雨刮都纷纷失去控制,差点引发一场车祸。 这个事件在美国掀起轩然大波,随之克莱斯勒公司宣布召回140万辆切诺基车型,而这个事件的始作俑者竟然是两位“白帽”黑客。首先他们利用无线网络将伪装码植入车载系统内部,之后通过软件向车机娱乐系统发送指令代码,从而控制汽车的大部分操控。 随后克莱斯勒也给出了这则事件的解释:由克莱斯勒出产的轿车、SUV以及卡车都配备了一种称之为“Uconnect”的可联网计算机功能,负责控制车辆的娱乐以及导航系统,同时可以拨打电话甚至设立Wi-Fi热点。由于该系统存在的漏洞,任何知道车辆确切IP地址的人都可以通过Uconnect的蜂窝网络连接在任何地点对车辆进行控制。 网络安全刻不容缓 “汽车中使用的计算和联网系统沿袭了目前的计算和联网架构,所以也继承了这些系统天然的安全缺陷。”360车联网安全中心安全专家刘健皓在参加第四届汽车与环境论坛时向盖世汽车记者表示。 的确,随着汽车中ECU模组和连接线束数量的增加,黑客对汽车的攻击频率将逐步提升,尤其当汽车接入互联网连接到云端之后,每个计算、控制和传感单元都可能存在安全漏洞。而这对于未来自动驾驶汽车解决方案的传感器来说无疑是最大的隐患。 而近些年,在政策方面不仅有《“十三五”汽车工业发展规划意见》、《中国制造2025》的强有力加持,还有诸多零部件企业的突破。对此刘建皓表示:“中国目前对于智能网联汽车技术是尤为积极的,很多车厂和零部件企业都将目光放在ADAS产业上,但是对于网络安全问题目前还有没形成大的气候。” 刘建皓在回答如何应对汽车网络攻击时表示:“在物理传输方面,我们需要将总线的认证和加密协议做的更加复杂,在保证数据量的同时尽可能提升安全性;在汽车网络构架层面,使娱乐系统、车身系统、控制系统做到绝对的隔离,能够通过一些措施绕过网关的控制、隔离功能;最后建立一个车载终端的实时监控平台,可以有效发现漏洞并监控网络攻击来源,做到溯源。” 盖世小结: 智能网联汽车让汽车厂商和互联网企业同时找到了全新的收益增长点,但同时也带来了全新的挑战。万物互联所带来的安全隐患已成为汽车产业面临的最主要威胁之一,黑客可以通过互联网或软件潜入汽车网络从而窃取用户的隐私数据,而通过CAN总线向ECU植入代码的方式可以完全获得车辆的控制权。这些因素严重影响了消费者对智能网联汽车的信任,而这种信任对汽车生产商来说又是至关重要的因素。所以对于智能网联汽车技术来说稳步推进、均衡发展将成为主基调。
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0评论 2017-03-28
视频大数据时代的“火眼金睛” 我们身处一个大数据的时代,视频数据的爆炸性增长是这个时代的重要特征之一。“如何让计算机看懂视频的内容,实现对海量视频数据的检索和分析是有效管理和利用视频大数据的关键。”中国科学院自动化研究所研究员王金桥告诉《中国科学报》记者。 多年来,王金桥所在的模式识别国家重点实验室图像与视频分析组,聚焦上述核心技术目标,在视频内容检索、目标检测与跟踪这两大主要任务上突破诸多重要技术壁垒,积累了丰富的核心算法,展开了一系列有特色的应用。 技术不应止步于实验室 在视频检索方面,图像与视频分析组基于多模态的语义描述,提出了跨模态四元组度量学习方法。王金桥解释道:“该方法可充分融合多类别和多部件等信息,形成了以目标、场景、概念、事件为主体的端到端多粒度结构化语义描述框架,以实现对视频内容的认知理解。” 在目标跟踪方面,图像与视频分析组提出多部件结构上下文学习的跟踪算法,克服了目标局部遮挡和变形造成的目标漂移问题;提出深度特征蒸馏的目标跟踪方法,在不损失跟踪性能前提下将跟踪速度提高了5倍以上。 依靠上述在理论、方法上的创新和经验积累,图像与视频分析组在第一届、第二届智慧城市视频分析技术挑战赛,欧洲图形国际会议多视角目标检索竞赛,美国TRECVID视频实例检索比赛等国内外多项赛事中屡获优异成绩,展现了在视频分析这一领域的超强实力。 据王金桥介绍,在2016上海BOT视觉大数据识别竞赛中,由团队成员组成的ITdog队一路过关斩将,从400支代表队中脱颖而出,最终获得计算机视觉竞赛的第一名和最佳算法奖。王金桥表示:“我们的竞争对手中不乏来自清华、北大、上海交大、哈工大,以及百度、阿里、360等著名高校和行业巨头企业的队伍。” 在复赛任务“货架精细目标检测和识别”中,他们采用了尺度自适应反卷积稠密检测网络,并融合多任务四元组的精细排序模型,在236种货架商品中精细区分出87种薯片、88种方便面和64种洗发水。决赛任务是由12种动物、5种场景和5种物品组成“智能视觉问答”,他们用同样算法在比赛中展现出良好的性能,最后成绩比第二名高出一百多分。 “先进的技术不应该止步于实验室。”王金桥说,“我们始终关注着企业和市场的实际需求,努力将研究成果应用到实际生产生活之中。”目前,团队高效目标检测与跟踪的多项研究成果已经作为视频分析、检索及其相关智能信息服务的核心技术,通过各种方式落地转化,特别是针对人、车、物等不同类别的目标形成了不同的产品,已经走进人们的生活。 不只识人 慧眼识车 2016年7月,图像与视频分析组与联想大数据研究部共同发布了针对零售行业视频分析的解决方案——V-Perceptor。王金桥介绍道,该解决方案能够利用门店里摄像头拍下的视频数据实时分析客流、进店率、顾客在店内的运动路线等信息。 V-Perceptor主要能实现三个方面的功能:一是店内区域热度图分析,分析店内区域人流热度、顾客的统计分析(比如顾客年龄,性别等),从而帮助商家知晓店内人流的分布情况。二是店内顾客的运动轨迹分析,据此对店内布局、商品摆放给出合理性的建议。三是回头客识别,为回头客提供精细化个性化服务,进而改善服务体验,提升店面联系客户、运营客户的能力。 王金桥透露,目前V-Perceptor已经在北京世纪金源联想零售3C店试点使用,并计划在100家店面进行部署测试。 如今,各种用途的监控摄像头已经遍布街头巷尾,然而由摄像头产生的海量监控视频数据结构化利用率极低。据统计,80%以上的案件需要从监控视频中获取线索,公安部门工作量巨大,海量视频的智能检索十分迫切。 在此背景下,针对车辆识别的需求,图像与视频分析组与华为、武汉大千公司等合作开发了“车型大数据精准分析检索平台”,实现车型、车款、车颜色、车属性的精确识别。目前这一产品已经在河南、湖北、贵州、广东等地的公安侦查、交管部门应用。 基于四元组深度排序学习的车型大数据分析检索算法能够精准识别包括车型、车款、颜色的4000类车头信息、1500类车尾信息,以及包括驾乘人员、人脸、年检标、遮阳板、纸巾盒、转金桶、摆件、安全带、打电话、行李架、天窗在内的11种车属性信息。王金桥指出:“这些信息形成了每一辆车唯一的‘车纹’,从而实现在海量的监控视频中快速检索并跟踪目标车辆。” 此外,在公安侦查方面,该平台能够快速查找嫌疑车辆在全城市的行驶轨迹,实施布控、跟踪和抓捕;如果获得嫌疑车数据,可以在可疑车辆数据库里实时进行搜索分析。“即便车辆经过换牌照、重新喷漆等改装,也逃不过该系统的‘火眼金睛’。”王金桥补充道。 智能辨物 无缝关联 各种智能家居产品已经走进人们的日常生活,如果在冰箱中安装摄像头,从它拍下的视频中能够获得什么信息呢? 为此,图像与视频分析组将基于尺度敏感的多特征学习的目标检测算法用在视频中食品的检索、跟踪和分析上,能识别100多种食品,识别精度达到90%以上。王金桥称:“目前该技术已在某公司冰箱产品中投入使用,消费者马上就能在市面上买到这款智能冰箱了。” 这款智能冰箱不仅有眼睛“看得见”,还有大脑能分析思考。通过冰箱内部安装的摄像头,冰箱可对视频内食品信息进行识别、跟踪,就能获知用户消耗的食品类别和数量。这些数据实时上传后台的健康大数据平台,还能为用户提出个性化的健康饮食建议。 “在我们观看的电视节目和网络上视频内容中,天天都能看到大量的广告内容。商家希望广告投放更加精准,同时观众们又不希望广告内容影响观看效果。”王金桥说,“面对这样的需求,视频检索与分析技术就有它的用武之地了。” 据悉,图像与视频分析组与影谱公司合作,建立了基于视频的广告关联营销平台,即通过多通道协同提升的级联目标检测方法实现视频中感兴趣的目标和商品的精确检测,并提取视频中目标所在关键帧的指纹和目标本身的视觉特征,结合影谱的在线渲染技术,实现商品的无缝植入和替换技术,达到“虚实结合”“无中生有”的广告投放。 此外,通过商品的视觉相似性计算建立与购物网站的商品关联,观众能够方便快速购买节目中感兴趣的同款商品。2016年6月,双方联合发布“易寻”产品,已经在多个合作视频网站上线和卫视电视节目中应用。
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0评论 2017-04-17
中国大数据公司市场价值排行榜 大数据是人工智能、AR、VR等的基础,也将是一切政务活动、商务活动、科研活动、军事活动等的基础设施。目前国内大数据公司大致分为两类,一类是现在已有获取大数据能力的公司,如阿里巴巴、腾讯、百度等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内IT、DT领军企业,涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司,他们依赖于大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。 中商国能大数据研究院根据大数据和企业定价模型,综合考虑公司的财务状况、竞争优势、发展潜力、产品影响力、产品社会贡献度、品牌影响力、创新能力、公司综合实力等因素,得到中国大数据公司市场价值排行榜。本排行榜仅供研究参考,不用作商业用途。 附:中国大数据公司市场价值排行榜 排名 大数据公司 1 阿里巴巴集团控股有限公司 2 腾讯控股有限公司 3 华为技术有限公司 4 百度股份有限公司 5 京东商城电子商务有限公司 6 网易(杭州)网络有限公司 7 滴滴(中国)科技有限公司 8 杭州海康威视数字技术股份有限公司 9 广东小米科技有限责任公司 10 携程旅游信息技术(上海)有限公司 11 北京奇虎科技有限公司 12 乐视网信息技术(北京)股份有限公司 13 中兴通讯股份有限公司 14 万得信息技术股份有限公司 15 东方财富信息股份有限公司 16 高德软件有限公司 17 联通云数据有限公司 18 科大讯飞股份有限公司 19 海虹企业(控股)股份有限公司 20 鹏博士电信传媒集团股份有限公司 21 用友网络科技股份有限公司 22 东软集团股份有限公司 23 浪潮电子信息产业股份有限公司 24 北京四维图新科技股份有限公司 25 启明星辰信息技术集团股份有限公司 26 曙光信息产业股份有限公司 27 神州数码集团股份有限公司 28 贵阳高新大数据(集团)有限责任公司 29 中科(北京)医学云数据科技有限公司 30 北京东方国信科技股份有限公司 31 北京中科金财科技股份有限公司 32 北京荣之联科技股份有限公司 33 北京华胜天成科技股份有限公司 34 北京华宇软件股份有限公司 35 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 36 上海数据港股份有限公司 37 北京拓尔思信息技术股份有限公司 38 金蝶国际软件集团有限公司 39 北京超图软件股份有限公司 40 北京汉邦高科数字技术股份有限公司 41 深圳市凯立德科技股份有限公司 42 上海天玑科技股份有限公司 43 北京思特奇信息技术股份有限公司 44 世纪互联集团 45 宝德科技集团股份有限公司 46 华研数据股份有限公司 47 北京集奥聚合网络科技有限公司 48 精硕科技(北京)股份有限公司 49 数据堂(北京)科技股份有限公司 50 北京国双科技有限公司 (作者王德为中商国能大数据研究院研究员)
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