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军事科研范式转变与大数据技术支撑

大数据是一类海量、高增长率和多样化的信息资产,需要新处理模式对其进行处理才能提供更强的决策力、洞察力和流程优化能力。以数据采集、数据预处理、数据存储及管理、数据分析与挖掘、数据展示和应用等大数据相关技术为核心形成的数据挖掘模式,可成为军事科研范式的第五种类型。借力大数据优化军事科研方式,需要培育大数据思维和理念,构建大数据环境下的信息资源保障体系,构建科学、高效的大数据决策与应用平台,增强大数据价值发现和数据洞察能力。

  • 2022-01-12
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深圳5G基础设施公共政策及效应研究

5G以其“大带宽、低时延、多连接”的技术特点,推动信息通信技术发展,对物联网、工业互联网等新型产业应用场景具有支撑作用,已成为我国城市高质量发展阶段的重要战略。因5G建设涉及多个政府职能部门,政府公共政策的合理性和创新性对5G建设的效率和安全具有重要的保障意义。深圳作为国内启动5G建设和正式商用的第一批城市,具备良好的5G基础设施体系。研究其5G基础设施公共政策及效应,对国内其他启动5G建设的城市具有借鉴作用。

  • 2022-01-12
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以数字治理助推国家治理现代化

当前,新一代信息通信技术日新月异,引领了社会生产新变革,拓展了国家治理新领域。随着新一代信息通信技术发展与政府应用能力提升,数字治理的领域、应用场景不断拓展,必将成为国家治理现代化的有力支撑。我们要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,把握好数字化机遇、应对好数字化挑战,以数字治理不断推进国家治理体系和治理能力现代化。

  • 2022-01-12
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网络安全发展综述

当前,网络安全已成为国家安全重要基石。自“十三五”以来,我国在完善网络安全政策体系、提升网络安全技术水平、推动产业数字化安全和数字产业化安全发展等方面取得卓越成效。在百年变局与全球新冠肺炎疫情交织叠加的变革关键期,做大做强数字经济、全面强化网络安全意义深远。展望“十四五”,我国将主动把握网络空间发展未来趋势,从前瞻谋划布局、防护演进升级、产业链可控强化、安全产业发展壮大等各方面提升网络安全综合保障能力,大力推动数字经济安全、高质量发展。通过对当前数字经济发展和国内外安全形势进行研判,梳理和展望我国网络安全发展成效及未来趋势。

  • 2022-01-12
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智能制造场景下工业互联网安全风险与对策

智能制造在利用新一代信息技术提升工业企业效益和核心竞争力的同时,也将原本在“信息孤岛”中运行的工业设备和系统互联互通,进而形成工业互联网。但由于攻击面的扩大,工业互联网面临着来自外部和内部多方面的网络安全威胁。通过分析智能制造新形势下的工业互联网安全风险,从技术层面提出应对策略。首先从供应链安全风险、工控终端设备安全风险和高隐蔽网络攻击风险三方面,剖析了我国工业互联网所面临的安全风险;然后基于工业互联网安全防护技术的发展现状,提出安全防护体系和关键技术作为应对策略;最后针对我国工业互联网安全防护工作的未来方向给出了建议。

  • 2022-01-12
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网络空间测绘技术的实践与思考

作为支撑数字化转型的基础,网络安全自身的数字化升级和转型也面临急迫的要求。网络空间测绘技术作为网络空间安全和网络空间地理学的交集中的重要组成部分,也是网络安全自身数字化转型的重要技术支撑,因此受到业界越来越多的关注。该技术在网络安全领域的实践已经包括了资产管理、攻击面发现、自动化渗透测试、漏洞事件应急、挂图作战、态势感知等一系列应用方向,并显示出一些问题。通过对这些问题进行分析,提出网络空间测绘技术应用方向的具体建议。

  • 2022-01-12
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面向垂直行业的网络切片安全隔离研究

在5G公众网络场景下,网络切片可以为不同的垂直行业用户提供差异化服务,有效提高网络利用效率。但是针对安全要求非常苛刻的垂直行业用户,不同垂直行业用户的网络切片间要求严格的隔离,因此当发现初始切片网络不能为垂直行业的用户终端服务时,初始切片网络无法通过切片间的通道传递安全上下文,只能通过5G基站路由到目标切片网络。基于此,研究了如何在尽可能不改变终端的情况下,保证路由过程中安全上下文的隔离和终端的业务连续性。

  • 2022-01-12
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数据安全分类分级研究与实践

随着大数据、人工智能等信息安全技术的快速发展,数据安全和隐私保护形势日益严峻,网络边界被打破,企业和社会都在面临数字化转型带来的数据安全风险,数据安全问题与日俱增,数据的制造、流通、分享并没有得到有效保护,在数据安全治理实践过程中,数据安全分类分级进度迟滞,各行业的数据安全分类分级亟待解决。通过对数据安全分类分级的发展情况进行介绍,分析了部分领域数据安全分类分级原则并进行实践分享,最后提出数据安全分类分级推进思路及发展建议。

  • 2022-01-12
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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