2019年网络新技术新应用在网络安全领域的发展特点

回顾2019年，网络新技术新应用继续在网络安全领域大施拳脚，其中人工智能、区块链、量子信息技术对网络安全的两面性影响随着技术的发展呈现出新的特点；第五代移动通信技术（5G）、物联网、边缘计算与雾计算等技术应用在为人类社会带来新一轮科技革命和产业变革的同时，其中蕴涵的网络安全风险也对我们的生产生活产生重大影响。

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弹性与智能—下一代移动网络系统（RINGS）

RINGS计划旨在加快可能对新兴的下一代（NextG）无线和移动通信，网络，传感和计算系统以及全球范围的服务产生重大影响的领域的研究，重点是极大地提高其弹性。这样的网络系统以及其他性能指标。预计现代通信设备，系统和网络将结合计算，协调和智能决策制定，以支持广泛的关键和基本服务。包含安全性，适应性和自治性的此类系统的弹性将是未来NextG网络系统的关键驱动因素。设计和操作的弹性确保了强大的网络和计算能力，即使在极端的操作场景下，也能表现出适度的性能和服务降级以及快速的适应性。RINGS计划寻求创新，以增强NextG通信，网络和计算系统各个方面的弹性以及性能。该项目旨在超越各个参与机构的当前研究组合，同时强调网络协议和计算堆栈所有层的弹性（通过安全性、适应性和/或自主性），以及吞吐量、延迟和连接密度。

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面向隐私保护的非聚合式数据共享综述

海量数据价值虽高但与用户隐私关联也十分密切，以高效安全地共享多方数据且避免隐私泄露为目标，介绍了非聚合式数据共享领域的研究发展。首先，简述安全多方计算及其相关技术，包括同态加密、不经意传输、秘密共享等；其次，分析联邦学习架构，从源数据节点和通信传输优化方面探讨现有研究；最后，整理对比面向隐私保护的非聚合式数据共享框架，为后续研究方案构建和运行提供支撑。此外，总结提出非聚合式数据共享领域的挑战和潜在的研究方向，如复杂多参与方场景、优化开销平衡、相关安全隐患等。

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通信网络中量子计算潜在应用场景探索

未来通信网络需要满足“空天地海”一体化、超高密度设备连接、海量数据流量处理以及高度智能与自治化等特点，对网络的超性能计算能力提出了迫切需求。量子计算作为后摩尔时代的最重要的计算技术之一，拥有经典计算无可比拟的并行计算与信息处理能力，有望成为未来通信网络的关键使能技术。首先分析了量子计算在通信网络中应用的潜在需求，在对量子计算、量子算法和量子衍生技术的发展现状进行介绍的基础上，重点探索了若干量子计算在无线网络中的潜在应用场景，进一步展望了量子计算在未来通信网络中的应用前景。

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联邦学习的技术挑战和应用展望

联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工智能基础技术，在 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中，联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络，还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。

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支持5G LAN的UPF转发模型

5G LAN功能已经成为5G网络在工业互联网应用中最重要的增强能力之一。参考传统交换机的常用组网拓扑，分析了5G LAN的组网和转发需求，研究了支持5G LAN功能的UPF转发模型，设计了UPF软件架构，并基于开源软件完成了Ethernet类型5G LAN的基本转发功能验证，为5G LAN技术研究和应用提供参考。

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联邦学习在移动通信网络智能化的应用

为解决移动通信网络智能化中因用户隐私保护、数据孤岛等因素导致数据无法集中训练等问题，网络可融入联邦学习技术，构建高效的分布式可信网络智能化架构。概述了联邦学习研究现状以及标准现状，介绍了基于联邦学习的网络智能化架构，并基于该架构验证了客户体验管理应用案例，为移动通信网络与联邦学习的融合提供了参考和借鉴，进一步推动了联邦学习技术在网络智能化的应用。

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5G双域专网解决方案浅析

为了满足教育、文旅等行业客户同时访问内网及互联网的需求，需要制定5G双域专网解决方案。首先对双域专网的业务场景进行阐述，并归纳了三类共性需求，然后围绕业务开展的四个要素进行分析，明确了相应的关键技术，并整合形成两大类双域专网解决方案。最后面向商用实施，结合UPF的部署位置和方式，阐述不同的商用部署模式。未来，将结合各省市相继落地实施的案例，进一步完善双域专网方案，助力5G进一步融入教育、文旅等行业的数智化升级。

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