人工智能網絡安全模板(10篇)

導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇人工智能網絡安全，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

關鍵詞：

網絡安全；計算機；人工智能；信息安全

引言

人工智能是一門將計算機科學與語言學、控制論、神經生理學等多種學科的理論和應用相互結合、相互滲透，逐漸產生發展的綜合性學科，是計算機科學領域內有關研究、設計和利用現代智能工具的一個重要分支。目前網絡技術的急速發展，使得人們早就已經習慣運用網絡處理各類事宜，如娛樂、聊天、辦公等，網絡的個人隱私信息也越來越多，傳統的網絡安全維護辦法早已捉襟見肘，人工智能的出現，為網絡安全管理提供了一個新的契機。

1.我國網絡安全現狀

網絡安全是每個人都應該了解與維護的職責，人們享受著網絡帶來的便利，同樣也會遭受到個人信息與財產的威脅。而目前的網絡安全現狀卻是：很多時候，當使用者一打開網頁時，網頁就自動會彈出一些雜亂無章的廣告信息，鋪天滿地的向使用者“傳達”無用的信息來麻痹使用者的視野，擾亂使用者的心智。或許，當使用者在下載信息時很容易下載病毒，如果把下載的是病毒當著有用信息保存到電腦中后，除了得不到使用外，還會損害電腦的硬件設備，讓電腦長時間的處于“危險”狀態。或者是一些人為因素的誤操作：有意“種植”木馬病毒、編寫病毒代碼、對電腦硬件不加以保護所造成的。這些不良信息，會是代碼病毒、蠕蟲等，它們都會擾亂信息源代碼，侵染網頁，電腦會崩潰。種種原因表明，這些不良信息的大量出現，是一些不法分子以及商家為了謀取暴利而上傳在網絡上的，來吸引正在使用網絡的人們眼球，給使用網絡的人帶來更多的痛苦。從而產生密碼被泄露、數據被篡改、用戶難以登錄、網絡端口故障等現象。這些現象的發生，給現在的網絡安全帶來危險，使計算機網絡安全機制難以“愈合”。病毒的不斷涌入、蠕蟲的不斷產生、黑客的間斷性攻擊、間諜的蜂擁出現、人為的誤操作，給網絡的安全問題帶來巨大的威脅。

2.人工智能技術特點與優勢

將人工智能應用到網絡安全管理領域可以幫助網絡管理員提高工作效率，相較于傳統的網絡安全技術，不論是從速度，效率以及可操作性都顯著提高，其具體的優勢如下所示：

2.1具有處理模糊信息能力

人工智能技術具有處理未知問題的能力。人工智能技術一般采用模糊邏輯的推理方式，不用非常準確的描述數據模型。網絡中存在大量不確定也不可知的模糊信息，處理這些信息比較困難。在計算機網絡安全管理中應用人工智能技術，可以提高處理信息的能力。

2.2具備學習能力和處理非線性能力

人工智能不同于傳統的網絡安全處理模式，它最大的特點是它具有一定的學習能力，這一點的優勢在處理信息時表現得尤為明顯，因為網絡中的信息量往往是龐大的，但是許多信息都是簡單的，及其容易理解，卻可能有有效信息，想要從海量的信息中挖掘出有效的信息，首先要做的就是學習，推理這些簡單的信息，人工智能的優勢就在于這里。人工智能具有處理非線性能力。

2.3計算成本低

傳統網絡安全技術消耗的能源量驚人，人工智能在這一方面則有很大的改善，它對于能源消耗速率特別低。因為人工智能采用的是新的算法，即控制算法。這種算法可以利用最優解可以一次性完成計算任務，有效減少資源消耗力度，實現綠色節能。另外，使用這種方法可以保證網絡技術的高速性。

3.人工智能技術

在網絡安全中的運用在網絡安全管理過程中，運用得最廣泛的就是防火墻，其中最具有技術含量的核心部分為入侵檢測，入侵是指任何可能損害信息的完整性和保密性的所有活動，而入侵檢測主要就是識別這些活動，后續再采取其他手段對網絡安全進行維護。本文的重心主要在于人工智能技術在這一階段的運用。

3.1建立規則產生式專家系統

目前網絡安全領域運用得最為廣泛的人工智能技術就是專家系統。專家系統，顧名思義就是以專家所擁有的經驗性知識為基礎而設立的入侵檢測系統。該系統的管理員可以通過將目前已經了解的入侵特點編碼成規則，通過系統自動檢測這些特征從而來判斷系統的安全性是否到位，同時，專家系統的建立也使得日后的入侵檢測工作量減輕。

3.2人工神經網絡系統

在網絡安全管理中的運用人工神經網絡具有較強分辨能力，它可以識別一些帶有噪音或者暗藏畸變的入侵模式，這套系統的開發是相關的科研隊伍經過長時間的模擬人腦學習技能的而形成的。除了有上訴的優勢，它還具備一定的學習能力和高適應能力，能夠快速識別入侵行為。人工神經系統在網絡安全中的運用，大大提高了面對入侵時管理員的應對速度，對保證網絡安全的意義重大。

3.3人工免疫技術

在網絡安全領域中的運用人工免疫技術也是人工智能技術的一個分支，它的技術原理是人體免疫之后人體自發的出現一系列的自我防御的現狀，運用在信息安全管理上就是基于自然防御機理的學習技術，兩種人工免疫技術原理相似。前者保護人體免受病毒打擾，后者保護信息不被入侵，保證信息的完整性、保密性。

4.結束語

將人工智能運用在網絡安全還是一個較為新穎的領域。事實上，可以用到網絡安全中的人工智能技術并不止上訴提及的幾種，它還有待我們去發展和探索，另外，在網絡功能如此強大的今天，不少人的日常生活都已經無法離開網絡，網絡安全正在逐漸成為一個越來越熱的話題，對于各類新技術，并不只限于人工智能技術，我們都應該將其靈活運用到網絡中來，保障網絡的安全性，使網絡更好的服務于大眾。

參考文獻：

[1]吳元立,司光亞,羅批.人工智能技術在網絡空間安全防御中的應用[J].計算機應用研究,2015,32(8):2241-2244.

篇2

作者簡介

余來文，江西財經大學應用經濟學博士后、博士生導師、創業導師、野文投資董事長、文字傳媒董事長，《商業智慧評論》和《創業管理評論》出品人，并任江西財經大學、江西師范大學、江西理工大學、香港公開大學、澳門城市大學、亞洲城市大學等外聘MBA課程教授或創業導師。曾在海王集團、遠望谷股份、飛尚集團等公司工作，歷任副總經理、總經理等職務，為大潔王集團、南華西集團、銅川礦務局、陜西煤業集團等公司提供管理咨詢。先后在《管理科學》《北大商業評論》《銷售與管理》《中國經營報》《CHINA DAILY》以及人大報刊復印資料轉載等雜志報紙200余篇。出版《智能革命：人工智能、萬物互聯與數據應用》《分享經濟：網紅、社群與共享》《共享經濟：下一個風口》《互聯網：商業模式顛覆與重塑》《商業模式創新》《互聯網思維2.0：物聯網、云計算與大數據》《企業商業模式：互聯網思維的顛覆與重塑》等30多本圖書。林曉偉，江西財經大學管理學博士，現為閩南師范大學商學院副教授，福建省“新世紀”人才。先后在《系統管理學報》《經濟管理》《國際貿易》《當代財經》《中國社會科學報》《中央財經大學學報》《現代管理科學》等國內核心刊物20余篇，出版專著1部，參與編寫《智能時代：人工智能、超級計算與網絡安全》《電子商務：分享、跨界與電商的融合》《互聯網思維2.0：物聯網、云計算與大數據》《企業商業模式運營與管理》《物流學》《財務管理》和《會計學》等圖書。主持福建省級課題4項，先后參與國家自然科學基金項目等省部級以上課題9項，參與詔安縣農業和扶貧“十三五”規劃編制工作。主要研究方向為物流與供應鏈管理、產業互聯網、企業商業模式。

目

錄

1 第1章 智能時代

2 開章案例

6 1.1開啟智能時代

7 1.1.1 Mr Smart——我的智能生活

13 1.1.2智能時代之認知顛覆

18 1.1.3人工智能——工作“終結者”

19 1.1.4新產業的催生——“智”家幫的興起

25 1.2迎接嶄新的智能社會

25 1.2.1“數字化”——智能社會的“快引擎”

26 1.2.2“信息化”——智能社會的“大動脈”

27 1.2.3“網絡化”——智能社會的“高速路”

28 1.2.4“集成化”——智能社會的“點金石”

29 1.2.5“公共化”——智能社會的“新時代”

32 1.3智能生態——智能時代的終極奧義

32 1.3.1傳統工業邏輯的顛覆式創新

36 1.3.2人人創造，智能時代新分子

37 1.3.3用戶“雙力”：參與力創造力

38 1.3.4“智”之大器之智能整合

39 1.3.5未來人工智能生態圈

42 1.4智能時代的內核

42 1.4.1人工智能之先發“智”人

45 1.4.2超級計算之千手“算”音

46 1.4.3云端服務之無上“云”法

47 1.4.4網絡安全之“安全”衛士

51 章末案例

56 第2章 人工智能

57 開章案例

62 2.1人工智能：讓機器更聰明

62 2.1.1人機大戰：阿爾法狗與柯潔

64 2.1.2人工智能與智能機器人

67 2.1.3機械思維向左，智能思維向右

68 2.1.4人機融合：超人類智能時代

72 2.2人工智能新認知

75 2.2.1解密人工智能

76 2.2.2重要的是數據，而非程序

77 2.2.3淘汰的不僅是工作，更是技能

80 2.2.4超人工智能時代

82 2.3大數據與人工智能

82 2.3.1數據驅動智能革命

85 2.3.2數據挖掘：從大數據中找規律

86 2.3.3大數據的本質：數據化

89 2.3.4大數據——人工智能的永恒動力

90 2.4人機融合：連接未來

93 2.4.1人工智能之“星際迷航”

95 2.4.2機器學習與人工神經網絡

96 2.4.3超越未來：人工智能之深度學習

101 2.4.4 人工智能之前世今生

102 2.4.5 人機融合：未來ING

104 章末案例

109 第3章 超級計算

110 開章案例

114 3.1大話超級計算機

114 3.1.1 超級計算知多少

115 3.1.2 從數據到超級計算的飛躍

117 3.1.3 大千世界，“數”在掌握

119 3.1.4 數據流——“超算流體”

122 3.2時代新寵——超級計算機

123 3.2.1 超級計算，未來國之重器

124 3.2.2 超算之不得不懂

126 3.2.3 大國超算之超常發展

132 3.3超級管理

132 3.3.1 數據收集——“超管”之“核基礎”

132 3.3.2 數據存儲——“超管”之“核聚變”

133 3.3.3 數據處理——“超管”之“核爆炸”

136 3.3.4 超級計算安全

137 3.4表演時間：超算之應用舞臺

137 3.4.1 互聯網應用：“互聯”的二次方

140 3.4.2 電子政務應用：政務“超算”跨時代

141 3.4.3 精準醫療應用：超算醫療，快，準，狠

145 3.4.4 智能交通應用：數據出行，悠哉，享哉

146 3.4.5 金融投資應用：“超算”致富經

149 3.4.6 新零售應用：“超”未來，“算”零售

153 章末案例

159 第4章 云端服務

160 開章案例

164 4.1云服務——“云”上境界

164 4.1.1 走進“云”化時代

168 4.1.2 享受云生活

172 4.1.3 幕后英雄——云計算推動“團隊”

173 4.2直擊云計算

174 4.2.1 云計算為何物

178 4.2.2 云計算從哪里來

179 4.2.3 虛擬化，一切皆有可能

181 4.2.4 云計算未來規模

183 4.3雙重界：云計算與虛擬網絡

183 4.3.1 云計算與虛擬網絡關系

184 4.3.2 云服務之“虛化”技術

189 4.3.3 虛擬服務器——“虛化”技術承載終端

193 4.3.4 多云大融通——云存儲設備

195 4.3.5 有備無患——云資源備份

198 4.4“三云”家族：公有云私有云混合云

199 4.4.1 公有云——“云”家必爭之地

201 4.4.2 私有云——私享“云端”之上

203 4.4.3 混合云：公私合并——“云端”最強音

207 4.5云應用——“云端”的機智強大

207 4.5.1 云應用：極致“云”風暴

210 4.5.2 云應用、云服務與云計算

211 4.5.3 AI云運用=“云端”最強音

212 章末案例

218 第5章 網絡安全

219 開章案例

223 5.1直擊網絡安全

223 5.1.1 計算機安全——21世紀的重點“安全區”

224 5.1.2 網絡安全：居安思危，嚴陣以待

227 5.1.3 安全攻擊之“四面”埋伏

228 5.2不得不知的網絡安全

229 5.2.1 網絡安全之認知“大充電”

232 5.2.2 網絡安全風險之危機四伏

236 5.2.3 網絡安全的“威脅危邪”

241 5.2.4 安全管理“六板斧”

242 5.3網絡“歪腦筋”：犯罪與黑客

243 5.3.1 網絡犯罪——犯罪“新境界”

246 5.3.2 黑客攻擊：高智商罪犯的攻擊

247 5.3.3 黑客攻擊“六”手段：智、快、狠

250 5.4無處不在的安全管家——網絡安全管理

250 5.4.1 網絡安全“密匙”：加密安全

254 5.4.2 保密系統：守口如瓶，從一而終

256 5.4.3 智能防火墻——安全防護之智能乾坤

260 5.4.4 網絡安全未來式：量子通信

264 章末案例

篇3

兩會臨近，首推網絡安全及人工智能板塊，建議關注互聯網醫療等主題。預計，網絡強國戰略將是十三五規劃的重要組成部分，核心是網絡安全，另外，《網絡安全法(草案)》兩會期間有望迎來二審，重點推薦藍盾股份(安全業務拐點增速最快，中經電商業績有望超預期，外延步伐加快)、綠盟科技(云安全領先)、東方通、啟明星辰等公司。另外，十三五規劃建議重大科技項目包括腦科學方向，人工智能技術為導向的類腦研究是重要組成部分，李世石與谷歌Alpha GO的五番棋也預計3月8日至3月15日間進行，人工智能熱點不斷，我們建議重點關注東方網力(定增加碼視頻大數據和人工智能，服務機器人布局領先)、思創醫惠、科大訊飛、神思電子等公司。

篇4

關鍵詞： 網絡管理；專家系統；人工智能

Key words: network management；expert systems；artificial intelligence

中圖分類號：TP393文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2011）17-0154-02

0引言

隨著網絡社會的到來，人類的生活、工作都已經離不開網絡，網絡應用的深化與普及使得網絡規模逐步擴大，產生了管理難、控制難、維護難以及日益嚴峻的信息安全等問題，使得如何保障網絡的暢通無誤、保障網絡的可靠運行成為IT管理人員甚至企事業領導層必須面對的重要問題。如何改善管理網絡機制，確保網絡的安全運行，提高網絡管理系統工作效率的要求被提了出來，計算機網絡系統具有實時性、動態性、高速性與瞬變性的特點，都要求我們不斷地發展更多、更新、更具有靈活性的控制和管理技術，以保證網絡安全可靠、高效、穩定的運行。人工智能技術所具有的許多特殊能力將使其成現代計算機網絡最強有力的支持工具，專家系統作為人工智能中最引人注目的發展方向必將成為未來計算機網絡管理的中流砥柱。

1基于專家系統的網絡管理設備的必要性和可行性

在現在的網絡管理系統應該具有同時支持網絡監視和控制兩方面的能力。網絡監視功能是為了掌握網絡的當前的運行狀態；而網絡的控制功能是采取策略來影響網絡的運行狀態，從來實現對網絡的控制。但是在實際的應用中，網絡狀態的監視需要同時處理大量的數據，而且這些數據很多是不連續的或無規則的，分析和處理此類信息需要花費大量的精力，而且工作效率十分低下，但在實際的網絡管理控制中，我們對數據的處理速度質量要求特別嚴格，而基于神經元網絡的并行處理能力的專家系統正好適應這種工作。

由于網絡控制的目的是通過合理的路由選擇和業務量控制以減輕由網絡異常造成的性能下降。用經驗知識并結合程序性算法、帶有實施計算能力的專家系統比常規程序更適應于這種應用。目前的網絡中廣泛使用的網絡管理設備大多數是七層設備，這些網絡設備已經從原始的端口識別，逐漸向特征碼識別進行轉化，而在實際的應用中，很多服務通過C/S模式不斷變換特征碼，來達到穿透管理設備的目的，這也給網絡的管理帶來了一定的難度，因此在實際的應用中，我們可以是采用基于規則的人工智能專家系統來執行網絡的管理功能，利用智能系統中的推理機模糊處理能力和自動學習的功能，實現對網絡設備的預防性控制和主動性管理。

2基于專家系統的網絡管理設備工作原理

專家系統是以專家的經驗型知識為基礎建立的知識庫和推理機為中心的只能軟件系統，管理員將已知的一系列入侵特征轉換成規則，構建成規則庫，通過審計記錄與規則庫的匹配，來識別入侵檢測從而達到入侵檢測與預警的功能，同樣流量控制管理器的專家系統一般包括知識庫，綜合數據庫，推理機，解釋器，知識庫一般是固定的，綜合數據庫一般包括控制策略，中間家而過，架設，求解問題等，接口即系統同用戶的見面，網絡管理專家系統中主要包括綜合知識庫和人工智能控制模塊，綜合知識庫是基于網絡管理的專家知識描述，控制模塊從綜合知識庫中竄則適當的策略來調整當前工作狀態，專家系統依照當前的控制策略來調整當前的工作狀態，例如在傳統的流量控制管理器的工作中，傳統的流量控制管理器一般都是根據一些事先確定的過濾規則對網絡的數據流進行過濾，控制網絡流量的閥值，通過控制網絡的并發連接數，從而實現對網絡流量實現控制。但是在實踐的網絡應用中，網絡的應用是動態的，網絡的流量也是動態變化的，不同時間段的服務類型的變化也是在變化的，而傳統方式的策略則是靜態的，僅靠一些事先作出的有限的過濾規則，很難適應網絡應用動態性的需求。而智能型流量控制管理器的的核心部分是一個專家系統，通過將專家系統與策略機制緊密結合起來，實現智能化的網絡信息提取和智能化的調整，它具有處理不確定性乃至不可知性的能力，既達到了網絡控制策略性的保障性流量控制的需求，又能針對網絡的變化，檢測，實現動態的調整，保證網絡的穩定運行。采用人工只能的網絡設備可以實現對網絡變化的快速響應，減少判斷如何修改過濾表和規則所需的的時間。因為不需由人工來決定。可以包容人類專家的知識和經驗，減少了人工修改帶來的潛在錯誤，提高了控制質量，提供了對控制決定的快速響應。

3專家系統智能網絡設備的優點

3.1 大大提高工作效率，精簡業務流程及時、準確地獲取資源在基于專家系統智能網絡設備網絡運行中，能夠有效支持網絡中的信息共享，可以準確的定位網絡中存在的故障，而基于神經網絡的系統具有極強的處理非線性問題的能力，可以有效的提高網絡設備的故障分析與處理能力，然后根據當前的網絡的情況或服務質量（QoS），按照管理策略根據設備和應用的需求自動為終端設備提供權限和優先等級，從而可以極大的提高網絡管理的準確性和效率性。

3.2 主動發現網絡異常，防患于未然由于網絡系統的瞬變性，網絡管理只能知道系統的局部狀態甚至完全不了解系統內部狀態信息，也可能即使是局部信息也是不確切的。而恰恰人工智能中的模糊計算的能力，使得網絡設備具有處理不確定信息的能力，能根據這些不確定、不準確的信息對網絡資源進行管理和控制，達到主動型網絡控制的目的，實現網絡管理的智能化。

3.3 專家系統具備推理、解釋和學習能力智能化網絡管理的推理能力也很重要，它能夠根據已有的不很完全、不很精確的信息來作出對網絡的判斷，而且智能化網絡管理不只是簡單地響應低層的一些孤立信息，它有能力學習、綜合、解釋這些低層信息，以得出高層的信息和概念，并基于這些高層的信息概念對網絡進行管理和控制。同樣如在故障管理中，誘發一個事件產生的原因是多樣的，而一個故障的產生往往又會以多種形式表現出來。此時智能化網絡管理有能力處理這些帶有模糊性的問題，采用專家系統是最合適的選擇。

4結語

人工智能技術植根于計算機技術，反過來也已經直接在許多計算機應用領域中，現代計算機網絡的高速性要求相應的管理和控制方法，如帶寬管理、流量控制、路由分配等方法，越簡單、越快越好，甚至對這些要求的迫切性已明顯超過了對最優性等傳統控制標準，而以專家系統為代表的新興人工智能型的網絡設備恰好可以滿足日益增長的網絡控制管理需求，因此基于專家系統的等計算快捷的人工智能技術必將在計算機網絡中有更大的應用范圍。

參考文獻：

[1]周亮，吳開軍.基于專家系統與神經網絡的入侵檢測系統[J].微計算機信息，2010-06-25.

[2]馬秀榮，王化宇.簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用[J].呼倫貝爾學院學報，2005-04-30.

篇5

在系列重要講話中多次強調信息技術的重要性，指出“網絡信息技術是全球研發投入最集中、創新最活躍、應用最廣泛、輻射帶動作用最大的技術創新領域，是全球技術創新的競爭高地”。伴隨著新型計算技術、移動互聯網、高速數據傳輸等新興技術突破及廣泛應用，以智能為特征的信息產業發展日新月異，并加速與各領域技術深度融合，全球新一輪科技革命和產業變革正在孕育興起，引發了經濟社會發展的深刻變革。

篇6

1.相關背景

自計算機問世以來，人工智能一直是計算機科學家追求的目標之一。作為人工智能的一個重要領域，計算智能因其智能性、并行性，具有很好的自適應能力和很強的全局搜索能力，目前已經在算法理論和算法性能方面取得了很多突破性的進展，并且已經被廣泛應用于各種領域，在科學研究和生產實踐中發揮著重要的作用。

計算智能是受到大自然智慧和人類智慧的啟發而設計出的一類算法的統稱。隨著技術的進步，在科學研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復雜，采用傳統的計算方法來解決這些問題面臨著計算復雜度高、計算時間長等問題，傳統算法根本無法在可以忍受的時間內求出精確的解。因此，為了在求解時間和求解精度上取得平衡，計算機科學家提出了很多具有啟發式特征的計算智能算法。這些算法或模仿生物的生理構造和身體機能，或模仿動物的群體行為，或模仿人類的思維、語言和記憶過程的特性，或模仿自然界的物理現象等，希望通過模擬大自然和人類的智慧實現對問題的優化求解，在可接受的時間內求解出可以接受的解。這些算法共同組成了計算智能優化算法。

目前，計算智能還處于不斷發展和完善的過程中。計算智能技術在自身性能的提高和應用范圍的拓展中不斷完善，并且在優化計算、模式識別、圖像處理、自動控制、經濟管理、通信網絡和生物醫學等多個領域取得了成功的應用，應用領域涉及國防、科技、經濟、工業和農業等各個方面。

計算智能是以數據為基礎，通過訓練建立聯系，進行問題求解。特點是：以分布式方式存儲信息、以并行方式處理信息、具有自組織、自學習能力。計算智能適用于解決那些難以建立確定性數學/邏輯模型，或不存在可形式化模型的問題。計算智能有眾多發展方向。人工神經網絡（ANN）、遺傳算法、蟻群算法、人工免疫算法等都可以包括在計算智能中。

云計算越來越普及，與云計算相關的安全問題無疑是IT部門考慮的最大挑戰。主流云計算業務應用程序（例如、SharePoint和SAP）通常都是技術高超的受利益驅使的黑客攻擊的主要目標。

2.云計算存在的常見問題

發展迅速的云計算給IT部門帶來很多新的安全問題，以下是五個最常見的問題：

（1）P2P流量

P2P應用程序可能搶占帶寬并且引入惡意軟件。這些應用程序可能特別難以控制，因為開發人員經常會通過交換端口的使用，來更新專為繞過防火墻防御而設計新的抵御。

（2）流媒體

流媒體會對網絡性能帶來沉重的負擔，并且會嚴重影響關鍵應用程序流量。舉例來說，一名IT管理員感到很困惑，為什么他需要花一個半小時來下載補丁文件，而正常只需要幾分鐘。后來他才意識到是因為很多員工打開流媒體看比賽，造成網絡癱瘓，公司生產效率嚴重被影響。

（3）機密數據傳送

機密敏感信息和專利信息可能會被惡意地或者無意地被通過FTP上傳或者電子郵件附件而發送出去。對工作缺乏安全感，可能會導致員工偷偷下載客戶、訂單和支付歷史記錄。一項調查發現，超過一半的員工都會因為傳聞的裁員消息而下載具有價值的企業數據。

（4）第三方電子郵件

第三方電子郵件是潛在惡意軟件感染和數據泄漏的另一個渠道，員工和承包商不僅可以通過企業SMTP和POP3電子郵件來傳送機密信息，而且還可以通過web電子郵件服務來傳送，例如Hotmail和Gmail。

（5）大型文件傳輸

如果沒有有效的控制，大型文件傳輸（不管是通過FTP還是P2P應用程序）都可能讓網絡帶寬陷入癱瘓。

3.將應用智能應用到云計算中

為了解決云計算中的這些問題，IT部門需要采取新的方法，即應用智能。利用應用智能在端口和傳統防火墻的地址攔截來智能地檢測、分類和控制應用程序帶寬。通過對應用程序的檢測、分類和控制，IT部門就可以阻止、限制或者優化任何特定應用程序，不管它是SAP、YouTube或者LimeWire。然后可以有效地運用應用智能解決方案來解決上述問題。

（1）解決P2P流量問題

因為它可以通過特定應用程序簽名而不是端口或者地址來檢測和分類流量，應用程序智能網關在控制變量端口P2P應用程序方面特別有效。例如，一個大學IT部門將可以靈活地控制學生對LimeWire的訪問，10%的有效帶寬，從而保證網絡帶寬同時阻止非生產活動。

（2）解決流媒體問題

應用智能網關可以讓IT部門對流媒體和社交網絡應用程序進行嚴格的控制。例如，管理員可以允許預定義的Active Directory組的成員訪問YouTube網站以進行促銷等活動，同時限制其他人對YouTube的訪問。

（3）解決機密數據傳輸問題

IT部門可以創建并執行應用智能政策來檢測和阻止包含標記著重要信息或專利信息水印的電子郵件附件。

（4）解決第三方電子郵件問題

為了填補大多數防火墻和電子郵件安全解決方案的安全缺口，IT部門可以使用應用智能來識別、掃描和控制任何通過網關的第三方web郵件流量（例如Hotmail和Gmail）。

（5）解決大型文件傳輸問題

為了限制過大的文件傳輸，IT部門可以制定應用智能政策來根據預定的大小限制來識別和限制FTP和P2P文件傳輸。

（6）應用智能和傳統防火墻

與傳統防火墻功能結合，應用智能可以提供更強大的安全保護來抵御新威脅。例如，被感染的Facebook頁面，可能會建議“朋友”點擊到YouTube視頻的鏈接（實際上是鏈接到惡意軟件文件）。因為應用智能可以從應用程序流量中檢測這種鏈接和文件，它就會啟動防惡意軟件和內容過濾政策來防止下載這種惡意文件，從而保護用戶和企業網絡。

4.未來發展問題

（1）私有云將成大型企業首選

大型企業對數據的安全性有較高的要求，他們更傾向于選擇私有云方案。未來幾年，公有云受安全、性能、標準、客戶認知等多種因素制約，在大型企業中的市場占有率還不能超越私有云。并且私有云系統的部署量還將持續增加，私有云在IT消費市場所占的比例也將持續增加。

（2）開放數據中心更容易實現云計算

開放數據中心意在實現“互通”的云，能夠允許企業能在私有云和公有云之間共享數據；一個“自動化”的云計算網絡，能自動地幫助不同的應用和資源安全運行，從而顯著提高數據中心的能耗表現；一個PC和設備感知的“客戶端自適應”的云，能自動決定哪種應用、命令和處理應該在云上，抑或是在您的筆記本、智能手機以及其余設備上進行，從而能充分利用某個用戶和設備的獨特性能以全面優化在線體驗。開放式的架構能夠輕松實現交互式更強的云環境。

（3）混合云架構將成為企業IT趨勢

私有云只為企業內部服務，而公有云則是可以為所有人提供服務的云計算系統。混合云將公有云和私有云有機地融合在一起，為企業提供更加靈活的云計算解決方案。而混合云是一種更具優勢的基礎架構，它將系統的內部能力與外部服務資源靈活地結合在一起，并保了證低成本。在未來，混合云將成業企業IT架構的主導。

開放式架構是實現云的基礎，而實際上開放數據中心也更有利于公私云的融合，如果未來開放數據中心聯盟如果可以有更好的、更開放的標準的話，混合云應該發展更快。

（4）越來越多的應用遷移到云中

將應用遷移到云中，是原本就賦予云計算的意義，也是最主流的云計算應用方式之一。現在SaaS模式已經取得了初步成功，為云計算產業開辟了一條非常好的道路。

SaaS模式給傳統軟件產業帶來了巨大的沖擊。出于成本和運行維護等方面原因，越來越多的企業選擇SaaS方式使用軟件。在新的市場環境下，軟件廠商也紛紛出臺云戰略。但是也并不是所有的軟件都適合于SaaS模式，一些攸關企業核心業務或者安全的軟件目前還正在接受考驗。

（5）云計算概念逐漸平民化

目前，一種比較適合中小企業的云計算模式出現了即PaaS―Platform-as-a-Service平臺即服務，它是將基礎設施平臺作為一種服務呈現給用戶的商業模式。這是一種比較低成本的方案，對那些資金有限，并且IT資源有限，急需擴展IT基礎支撐的企業有著巨大的吸引力。從目前的市場發展勢態來看，也許在不久的將來PaaS將取代SaaS，成為中小企業最主要的云計算應用。

5.結束語

基于云計算的應用程序流量的增長，已經遠遠超過了傳統防火墻的安全功能。新的應用智能技術可以解決這些新趨勢帶來的安全問題。如果有效部署在高性能平臺，應用程序智能網關將為IT用戶提供有效的云計算應用程序安全。

參考文獻

[1]肖斌，薛麗敏，李照順.對人工智能發展新方向的思考[J].信息技術，2009（12）.

[2]俞萍.人工智能發展預測[J].電腦知識與技術，2009（10）.

[3]馮銳，張君瑞.人工智能研究進路的范式轉化[J].現代遠程教育研究，2010（1）.

篇7

作為獨立投資人，盧蓉在考察這些新興企業的時候，她更看好互聯網思維和傳統汽車制造商結合的團隊，團隊組合要有思想，融資能力也要很強。這也是為什么她在最初的時候就投資了李斌的蔚來汽車。

整車投資領域之外，新的零部件或核心技術也是被認為是有前景和機會的投資領域。比如純電動汽車關鍵的“三電”技術，很多整車廠、零部件巨頭也躋身其中，自己做電池、電機。

作為傳統汽車的代表，上汽集團乘用車公司技術中心副主任朱軍表示上汽堅持“聞道有先后，術業有專攻”，電化學是一個很深的領域，牽涉分子化學、量子化學，雖然價值鏈很大，但能夠做成功并不容易。

通過投資在更上游的下一代電池技術上進行布局，或者再通過跟現有的有綜合實力的電芯制造商進行某種程度的合作，最終上汽也會進入這個領域，“也許是一個很大的機會，也許是一個陷阱，很難說，但是不去做肯定是不會有機會成功的”。

同為投資人的林雷和盧蓉在投資項目時都一致看好以技術驅動的創新企業，雖然入門很窄，但是可以深度解決實際問題。

林雷說，“三電”領域還有很多的大問題沒有解決，也有很多小問題、小技術亟待突破和解決。他更關注硅谷的小團隊初創企業，以小角度切入，實現技術突破，他們通過判斷這類公司持有技術的先進性和現實性來決定其具有的投資機會。

比如傳統鋰電池的隔膜會占到整個電池重量的20%、體積的40%，其體積和重量下降將會提高電池的能量密度。

比如像硅鋼片的技術是構成電機最重要的材料，它的厚度越薄，效率越高，磨損越小。現在日本的硅鋼片厚度達到0.27毫米，國內是0.3毫米、0.5毫米。

比如直接實現完全的無人駕駛還有很長的道路要走，但能使汽車在某些功能上更智能，使消費者駕駛負擔下降，安全性提升的技術就值得投資，有這些技術驅動的小公司會有比較好的發展前景。

在智能化趨勢下，無人駕駛將成為改變汽車產業的巨大契機，北汽集團新技術研究院副院長榮輝認為，由此會在三個領域催生出新的投資機會。

一是汽車零部件本身，純電動車、o人駕駛車出來之后，零部件行業一定面臨大的洗牌，因為很多為傳統車設計的零部件不需要了，比如方向盤，所有為人開車設計的零部件基本上都會消失，很多新的零部件需求會產生，比如雷達、攝像頭。

此外，隨著車的聯網化以及跟大數據、云平臺的對接，未來的車輛需要有更智能的感知系統、計算系統、反應系統，軟件和人工智能是未來發展的核心。

第二個大的投資機會是基礎設施，比如紅綠燈，紅綠燈是設計給開車人用的，無人駕駛車需要的是另一套裝置，將來這一定會是一個巨大的行業，所有車都要接受這個指令。

第三個投資方面就是隨著無人駕駛的到來所產生的新服務，比如汽車共享、分時租賃等，以及我們現在無法預知到的新服務。

網約車在全球市場的火熱，刺激傳統汽車制造商開始向智能出行服務市場布局，甚至將自己的角色定位為出行服務方案解決商。包括新興造車勢力在企業規劃之初，就開始布局出行市場。

在Autospace COO楊林看來，消費者的出行需求還遠遠沒有被滿足，因為人類對于高效、安全的追求是無止境的。把出行和汽車的智能化結合起來，出行效率和商業模式都會有根本性的變革，整車廠要考慮的不是要不要進入，而是如何創新。

威馬汽車聯合創始人及COO徐煥新認為，從未來消費者對汽車的需求出發，行業參與者應該了解未來市場上車輛擁有者的想法，市場上觀念的轉變，會大大改變怎么造車、提供什么樣的服務。

Mobileye中國區總經理蘇淑萍以Mobileye為中國商用車車隊提供基于ADAS的安全管理為案例，車隊通過使用Mobileye的產品和服務可以實時監測到司機的駕駛行為、駕駛習慣，從而有效管理車隊。它給客戶提供的不是硬件設備，不是解決方案，而是安全管理服務。

除了出行市場，智能化所帶來的汽車網絡安全也是行業關注的熱點。通過物理接入、 WiFi或藍牙遠程控制，“黑客”可以輕易控制一輛行駛中的汽車，或者開啟鎖止狀態的車門。

篇8

“互聯網+制造”就是工業4.0。“工業4.0”是德國推出的概念，美國叫“工業互聯網”，我國叫“中國制造2025”（兩化融合），這三者本質內容是一致的，都指向一個核心――智能制造。

工業4.0是德國政府提出的一個高科技戰略計劃。該項目由德國聯邦教育及研究部和聯邦經濟技術部聯合資助，投資預計達2億歐元。旨在提升制造業的智能化水平，建立具有適應性、資源效率及人因工程學的智慧工廠，在商業流程及價值流程中整合客戶及商業伙伴。其技術基礎是網絡實體系統及物聯網。

德國所謂的工業四代（Industry4.0）是指利用物聯信息系統（Cyber―PhysicalSystem簡稱CPS）將生產中的供應，制造，銷售信息數據化、智慧化，最后達到快速，有效，個人化的產品供應。

2015年中國有幾個概念非常火，第一是大眾創業、萬眾創新，第二就是工業4.0，第三個就是“互聯網+”。“互聯網+”是巨大無比的概念，“互聯網+”里面有“互聯網+金融”叫做互聯網金融、“互聯網+零售”、“互聯網電子商務”，而“互聯網+制造”就是工業4.0。它將推動中國制造向中國創造轉型，可以說，工業4.0是整個中國時代性的革命。

工業4.0有哪些特點？

互聯：互聯工業4.0的核心是連接，要把設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶緊密地聯系在一起。

數據：工業4.0的核心就是數據。企業數據分析就像汽車的后視鏡，開車沒有后視鏡就沒有安全感，但更重要的是車的前擋風玻璃――對實時數據的精準分析。

集成：工業4.0將無處不在的傳感器、嵌入式終端系統、智能控制系統、通信設施通過CPS形成一個智能網絡，使人與人、人與機器、機器與機器以及服務與服務之間能夠互聯，從而實現橫向、縱向和端對端的高度集成。集成是德國工業4.0的關鍵詞，也是長期以來中國推動兩化融合的關鍵詞。

創新：工業4.0的實施過程是制造業創新發展的過程，制造技術、產品、模式、業態、組織等方面的創新，將會層出不窮，從技術創新到產品創新，到模式創新，再到液態創新，最后到組織創新。

轉型：對于中國的傳統制造業而言，轉型實際上是從傳統的工廠，從2.0、3.0的工廠轉型到4.0的工廠，整個生產形態上，從大規模生產，轉向個性化定制。實際上整個生產的過程更加柔性化、個性化、定制化。這是工業4.0一個非常重要的特征。

工業4.0有哪些技術支柱？

工業4.0九大技術支柱包括工業物聯網、云計算、工業大數據、工業機器人、3D打印、知識工作自動化、工業網絡安全、虛擬現實和人工智能。這九大支柱中會產生無數的商機和上市公司。

哪類公司最有前景？

結合中國工業現狀來看，未來十年，中國工業4.0領域將有充足發展的三類公司有：

第一類是智能工廠，分為兩種，第一種是傳統的工廠轉型成智能工廠，第二種是一出生就是智能工廠。

第二類是解決方案公司，為制造業公司提供智能工廠頂層設計、轉型路徑圖、軟硬件一體化實施的工業4.0解決方案公司。

第三類是技術供應商，包括工業物聯網、工業網絡安全、工業大數據、云計算平臺、MES系統。

除這三類以外，虛擬現實、人工智能、知識工作自動化等技術供應商也會面臨巨大的發展前景。

這是一次巨大的產業革命，錯過了工業4.0也就錯過了這個時代！誰最終贏得第四次工業革命主導權？第四次工業革命以2013年德國漢諾威為標志，宣布這一輪工作革命以智能制造為核心。

中國為什么選擇德國標準？

第一，中國政府認為，德國路徑比美國路徑更容易實現;第二，美國的工業空心化嚴重。IT公司出現工業4.0挑戰大，缺少基礎設施的落地，德國工業技術雄厚，是生產制造基地，生產設備供應商加IT業務解決方案提供商。在第四次工業革命的戰略選擇上，中國政府的策略是，緊盯新一輪產業發展的潮流，選擇工業4.0，推出中國版的中國制造2025，尋找機會彎道超車，后發先制。

工業4.0是一個全新的時代，一期剛剛開始，預計要30到50年的時間發展引進，按照國家工信部部長所說：德國是從工業3.0串聯到工業4.0，中國是2.0、3.0一起并聯到4.0。

篇9

智能Web站點原型系統分為離線部分和在線部分。現有的智能Web站點離線部分處理耗時長的“用戶聚類”工作，此方法雖然提高了個性化推薦的效率，但卻降低了智能Web站點的相應速度。用戶在線時難以及時享受到有針對性的個性化瀏覽設置。技術的瓶頸在于Web日志數據量非常大，針對用戶對象的K-Means算法在運算用戶聚類時耗時過長，為了提高智能網站的實時響應速度，縮短聚類時間，本文提出了一種針對用戶的與過去完全不同的并行K-Means算法來完成用戶聚類，并且通過實驗得以驗證該算法的正確性和有效性。

1 K-Means算法

2.1 集群和MPI

集群[3]系統利用某種適配的網絡拓撲結構將多個物理計算單元連接起來利用可視化人機交互開發環境和并行程序設計技術實現高擴展、低成本的快捷的并行計算環境。

消息傳遞（MPI）：各個并行執行的部分之間的通訊控制機制[4]。MPI負責通信調度，調度的對象是分布式內存，它是編程模型的標準，在本計算模式中，單個程序對應了多個數據，MPI將每個物理計算單元標識一個唯一的標記，每個物理計算單元可以根據自己的標記運行同一代碼的不同執行路徑。MPI庫定函數負責計算單元之間的通訊調度。時間由MPI_Wtime（）函數來控制。

2.2 基于集群環境的用戶聚類算法

2.3 基于集群環境的用戶聚類算法的智能化站點的架構

智能網站包括日志預處理、模塊生成、實時推薦三個主要模塊。其中日志預處理模塊離線進行，模式生成模塊和實時推薦模塊在線處理。日志預處理模塊主要完成用于實施挖掘算法數據庫的生成，它主要包含數據清洗以及用戶識別、會話識別、興趣獲取等步驟，它為基于集群的自適應用戶聚類算法準備數據源。模式生成模塊是對事務數據庫實施挖掘。本文主要采用用戶聚類方式，把計算出的模式庫輸出成關系數據庫表格，這些表格放在MySQL數據庫中，實時推薦模塊生產的推薦模塊根據用戶的配置訪問模式庫以及用戶同站點的活動會話，產生針對該目標用戶的推薦網頁。對用戶聚類模式庫，它最終的結果為應用協同過濾推薦算法，使模式庫生成的推薦集合。

相比較原有的智能站點，因為用戶聚類的過程比較耗時而采用定期（一般一周一次）對用戶進行聚類的方法，本文提出的智能網站架構通過引入并行技術，把用戶聚類和協同過濾計算放在了在線處理部分，結果大大加強了推薦的精度和速度，最終改進了智能站點的實時效果。

3 智能網站實驗效果

本文所提的聚類算法是用C語言和MPI庫完成編寫，集群環境由16臺IBM3650計算節點所組成的集群服務器，每個服務器內存為8G，系統軟件有MPICH，MYSQL和Fedora Core 4.0。

3.1 數據集

本文采用洛陽之窗網站的日志數據，在把網站日志數據通過數據清洗、用戶識別等過程之后，得到兩組數據：第一組數據中包括588個不同的用戶和348個不同的網頁連接。

3.2 實時性效果檢驗

4 結束語

由于智能Web站點的信息量和用戶數目都急劇擴大，為用戶提供個性化推薦服務的難度也越來越大，除了站點的計算硬件需要不斷升級，后臺軟件的計算算法更應該創新優化以滿足用戶的需求，基于上面的需求，本文提出了集群服務器環境下的一種用戶聚類算法，然后又引入集群并行技術，減少了網站實時推薦的時間，實現了智能網站的實時用戶聚類。通過實驗證明，本文所提出的算法對縮短智能站點的在線響應時間很有幫助，能夠很好的解決網站的實時推薦速度慢的問題。

參考文獻：

[1]夏敏捷、羅菁，Web日志挖掘實現智能站點技術的研究計算機時代[J].2003，10：9-10.

[2]王輝、高利軍、王聽忠，個性化服務中基于用戶聚類的協同過濾推薦計算機應用，[J].2007，27（5）：1225-1227.

篇10

《浙江省數字化轉型標準化建設方案（2018—2020年）已經省政府同意，現印發給你們，請結合實際認真貫徹落實。

（此件公開）

浙江省人民政府辦公廳

2018年7月16日

浙江省數字化轉型標準化建設方案

（2018—2020年）

為全面貫徹落實數字浙江建設部署，聚焦聚力高質量競爭力現代化，加快全面實施標準化戰略，深化國家標準化綜合改革試點，以標準化支撐數字化轉型，推動我省加快轉入高質量發展軌道，制定本方案。

一、總體目標

到2020年，建立健全權責明確、統一協調的數字化轉型標準化工作機制，構建完善結構清晰、系統高效的數字化轉型標準體系，制定實施一批具有先進水平的亟需標準，組織開展一批關鍵領域的標準化項目，打造形成一批可復制推廣的標準化成果，高標準引領數字化轉型取得明顯成效。

——數字化轉型標準化基礎逐步夯實。到2019年，形成數字化轉型標準體系框架，初步建立涵蓋政府、經濟、社會各領域，以國家標準、行業標準、地方標準為主體，以團體標準為補充，基本滿足數字化轉型需求的標準體系。到2020年，具有浙江特色的數字化轉型標準體系進一步完善。

——數字化轉型標準化競爭力顯著增強。到2020年，在數字化轉型領域制（修）訂國際標準、國家標準、行業標準或地方標準50項以上，組織開展國家級、省級標準化試點示范項目10項以上，新增全國、省級標準化技術委員會3個以上，數字化領域標準話語權顯著提升。

——數字化轉型標準化效應不斷釋放。進一步深化標準研制、標準化項目建設、標準實施監督評價等工作，形成一批具有先進水平的技術和管理標準化成果，數字化轉型標準化程度不斷提升，標準化規范和引領數字化轉型成效不斷顯現。

二、基本原則

（一）科學規劃，系統布局。以推動高質量發展為著力點，強化標準體系頂層設計和系統架構。系統梳理數字化轉型標準化建設的短板和需求，制定實施任務清單，構建完善標準體系，確保高標準推進數字化轉型。

（二）開放共享，協調發展。著力發揮標準化的互聯互通作用，以標準化促進政府、經濟、社會等領域數字資源深度融合，助力打破信息孤島。針對數字化轉型多學科融合和涉及面廣的特點，著力加強各領域標準化建設的統籌協調。

（三）需求導向，重點突破。以政府數字化轉型為先導，撬動經濟和社會各領域數字化轉型，加快各領域數字化轉型標準化建設。圍繞數據共享、流程再造、信用體系、服務協同等關鍵領域，優先制定政府數字化轉型亟需標準。

三、重點任務

（一）助力政府數字化轉型，全力打造智慧政府。

1、構建數字政府標準體系框架。以“最多跑一次”改革標準化建設為突破口，按照“123466”的要求，完善標準化運行機制，助力爭創政府治理數字化轉型試點省。圍繞大系統、大數據、大平臺、大集成建設，構建涵蓋經濟調節、市場監管、公共服務、社會治理、環境保護、政府運行等領域的數字政府標準體系，加快總體要求、政務服務、數據共享、業務管理和技術應用等標準研制。圍繞公共數據整合、共享、開放等重點領域，抓好公共數據平臺標準化建設。（責任單位：省質監局、省發展改革委、省數據管理中心、省“最多跑一次”改革辦公室，列第一的為牽頭單位，下同）

2、打通數據互通關鍵節點。圍繞建立“三大模型”的要求，直面打通信息孤島的堵點和難點，加快構建跨部門、跨層級、跨領域的標準模型。圍繞數據共享、流程再造、信用體系建設，重點開展數據匯聚、數據平臺、數據安全、大數據應用等領域亟需標準的研制，加快公共數據資源目錄編制規范、“互聯網+政務服務”公共數據管理規范及電子證照庫、人口綜合庫、公共信用庫等規范制定。加強政務領域大數據、物聯網、云計算等信息技術應用標準研制，著力破除“三大模型”中標準缺失問題。（責任單位：省數據管理中心、省質監局）

3、擴大政府治理標準化效應。加快政府決策、執行、督查、反饋等數字化協同標準化步伐，強化財政、金融、國資、商務等領域數字化轉型標準化機制建設。健全市場監管數字化轉型標準體系，結合信息系統建設，將監管要求固化為可量化、可執行、可追溯的全周期標準鏈和監管模式。推進大數據、互聯網、云計算、人工智能、區塊鏈等現代化信息技術標準化聯動應用。加強政府數字化轉型標準宣貫和實施評價，在民政、人力社保、教育、衛生計生等領域開展標準化試點示范建設，打造政府數字化轉型標準化樣板。（責任單位：省數據管理中心、省發展改革委、省經信委、省工商局、省質監局）

（二）引領經濟數字化轉型，全力打造數字經濟。

4、搶占數字經濟高地。立足互聯網、物聯網、大數據、人工智能等，實施標準領航工程，加快制定實施先進標準，制定實施團體標準30項以上，搶占產業標準制高點。圍繞集成電路、基礎軟件、核心元器件、柔性電子、量子通信等薄弱環節，推動成立產業標準化技術組織3家以上。推動之江實驗室成為國家人工智能標準化總體組成員單位，爭取獲批國家級技術標準創新基地和標準驗證檢驗檢測點試點，加快創新成果標準化。圍繞術語定義、產品評估、系統和組件接口、數據兼容、互換模型等國際競爭和市場應用重點領域，加快標準研制步伐，提升行業標準話語權。（責任單位：省經信委、省科技廳、省質監局、之江實驗室）

5、促進新舊動能迭代更新。強化“品字標”浙江制造標準數字化要求，促進傳統制造業高質量發展。開展創業孵化、協同創新、網絡眾包等“雙創”平臺標準化復制推廣，制定并推廣一批支撐制造業創新基地建設的共性和前沿技術標準。探索開展一批互聯網協議版本第六版（IPv6）、物聯網、大數據、人工智能等數字領域關鍵技術在傳統制造業領域的融合應用，培育一批基于數字技術的新型生產、組織、服務模式標準。在化工、紡織、造紙等重點傳統產業開展數字技術與制造業融合創新標準化試點示范。（責任單位：省質監局、省經信委、省科技廳）

6、夯實數字金融基礎。以標準化助力數字經濟風險防控，圍繞移動支付、借貸、保險、基金銷售、信托和消費金融等數字化金融服務，加強監管、準入、第三方存管、信息披露、風險提示、網絡安全、信用建設等關鍵標準研制和實施，構建數字金融行業管理和數據統計監測體系。推動區塊鏈技術在數字金融領域創新應用，加強區塊鏈技術應用標準化，強化金融科技標準化建設。（責任單位：人行杭州中心支行、省質監局、浙江銀監局、浙江保監局、浙江證監局）

7、助推數字經濟創新融合。聚力之江實驗室、實體經濟、新興金融中心、新型貿易中心建設，加強數字經濟創新融合標準化建設，加快創新成果標準化。加強與國際、國家標準化技術組織對接，推動以之江實驗室為代表的浙江企事業單位參與國際標準化組織（ISO）、國際電工委員會（IEC）和國際電信聯盟（ITU）有關工作。優先做好之江實驗室等國家新一代人工智能開放創新平臺標準化頂層設計，圍繞醫療、交通、金融、物流、環境保護等領域率先開展數字化轉型關鍵技術、產品、服務標準研制，及時將有效模式和關鍵技術標準化。（責任單位：省科技廳、省經信委、省質監局、之江實驗室）

（三）支撐社會數字化轉型，全力打造智慧浙江。

8、推動公共服務智能化。探索“標準化+大數據+公共服務”模式，加快“網上辦、掌上辦”領域數據采集、分級、交換、質量、保密等關鍵共性標準的制定，實施基本公共服務指導性目錄及標準。建立全省社會數據標準化協調機制，構建涵蓋教育、司法、文化、健康、交通、地理、金融、信用等領域的社會公共服務標準庫。推進企業投資項目審批監管、商事登記聯辦、不動產登記管理等全過程標準化，建立公安、人力社保、民政、醫療等領域信息共享標準化路徑。強化鄉鎮（街道）便民服務中心、村（社區）代辦點等公共服務標準制定、實施與評價。（責任單位：省發展改革委、省質監局、省數據管理中心，省基本公共服務均等化協調小組成員單位）

9、推動社會治理集成化。結合基層社會治理工作，實施社會治理事項標準化指導性目錄，依托基層治理綜合信息平臺加快推動社會治理數字化轉型。加強政府、企業、個人分層分級分流標準化體系建設，以標準化規范數據采集、傳輸、存儲、使用、開發等環節的安全邊界和監管措施，制定涉及國家利益、公共安全、商業秘密、個人隱私等信息的保護清單標準。開展基層社情民意監測標準化工作，圍繞基層治理重點領域實施一批標準化項目，開展重要標準實施績效評價，提升基層社會治理標準化水平。（責任單位：省綜治辦、省發展改革委、省質監局、省數據管理中心）

10、推動公眾消費數字化。加快數字化消費云工程、云服務、大數據等領域創新成果標準化，促進虛擬/增強現實、智能網聯汽車、人工智能等前沿科技應用，培育數字消費新業態、新模式。提升文化、教育、醫療等領域數字化產品和服務模式標準化水平，推動管理經驗和關鍵技術轉化為標準。圍繞新零售、農村電子商務、跨境電子商務等新技術新業態新模式，開展標準化建設，培育一批國際先進標準。圍繞打響“放心消費在浙江”品牌，探索建立數字化放心消費“三度一率”社會評價標準指標體系。（責任單位：省商務廳、省發展改革委、省經信委、省教育廳、省文化廳、省衛生計生委、省工商局、省質監局）

四、組織保障

（一）強化部門協同。完善統一領導、分工負責的標準化管理機制，強化標準化主管部門的牽頭、協調和監督職責，有效發揮行業主管部門的標準制定、實施作用。在省全面實施標準化戰略領導小組框架下，設立數字化轉型標準化工作專班，統籌各相關部門規劃、政策和舉措，定期開展專題研究，及時協調重點工作。

（二）強化政策保障。積極推薦一批重要標準上升為國際標準、國家標準或行業標準。標準實施績效顯著的，按有關規定優先推薦申報省科學技術獎、省標準創新貢獻獎。支持我省企事業單位承擔或參與國際、全國專業標準化技術委員會秘書處工作，優化省級標準化技術委員會建設。完善科技創新與標準創新融合機制。探索建立數字產業服務認證體系。

（三）強化實施評價。將標準實施與數字化轉型政策深度融合，加大標準實施協調力度，強化標準的制度性合力。建立第三方標準實施監督和評估機制，探索實施符合國際慣例的認證認可模式，培育標準服務市場。每年選定一批重點標準化項目進行標準實施績效評價，建立標準動態調整機制，加強標準實施信息公開，增強實施績效評估能力。