数据驱动的智能移动安全防护体系
2023年度(公需)数字经济与驱动发展
1（）是创新主体，是市场竞争主体，是产业发展支撑主体，是知识产权战略运用主体。
[ 单选题：2 分]A 国家B 政府C 企业D 个人试题解析您的答案：C回答正确2关于知识产权的主要特性，下列表述不正确的是（）。
[ 单选题：2 分]A 地域性B 时间性C 不可复制性D 无形性试题解析您的答案：C回答正确3（）是美国从“制造经济”转向“知识经济”的标志。
[ 单选题：2 分]A 《拜杜法案》B 《经济学家》C 《创新之路》D 《关于制造业的报告》试题解析您的答案：A回答正确4（）是实施乡村振兴战略的总目标。
[ 单选题：2 分]A 公共服务共享化B 农业农村现代化C 农村居民思想观念开放化D 农村居民生活质量高端化试题解析您的答案：B回答正确5知识产权是（）为内容，以法律为保障，以利益为目的。
[ 单选题：2 分]A 知识B 政策C 问题D 诉求试题解析您的答案：A回答正确6《“十四五”数字经济发展规划》中指出，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以（）为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。
[ 单选题：2 分]A 新产业B 新商业模式C 数据资源D 业态创新试题解析您的答案：C回答正确7（）是数据实现流通的权利依据。
[ 单选题：2 分]A 数据资源持有权B 数据加工使用权C 数据产品经营权试题解析您的答案：A回答正确8下列选项中，不属于数字经济治理能力提升工程内容的是（）。
[ 单选题：2 分]A 加强数字经济统计监测B 加强重大问题研判和风险预警C 构建数字服务监管体系D 引导行业自律试题解析您的答案：D回答正确9下列选项中，关于新型智慧城市和数字乡村建设工程的描述，不正确的是（）。
[ 单选题：2 分]A 推进新型智慧城市建设，实行整体建设制度，不分级分类B 强化新型智慧城市统筹规划和建设运营C 提升信息惠农服务水平D 推进乡村治理数字化试题解析您的答案：A回答正确10关于Libra-x的特征，下列表述中不正确的是（）。
数据驱动—数据智能赋能汽车企业突破创新
数据驱动—数据智能赋能汽车企业突破创新随着科技的不断发展，汽车行业也在不断地转型升级，尤其是在智能化方面的创新发展。
随着先进制造技术、物联网技术和人工智能技术的持续应用，汽车行业正在向着“数据驱动”、“数据智能化”、“自动驾驶”等新的发展模式方向探求。
本文从数据驱动的角度，探讨如何利用大数据技术和人工智能技术为汽车企业赋能，从而实现机遇和挑战的双赢。
数据驱动是汽车行业加速突破的重要方式之一，它将大数据技术和人工智能技术有机地结合，发挥了超强的发现问题和解决问题的能力。
对于汽车企业而言，数据驱动能够帮助企业更加精准地了解客户需求，优化产品结构和定位，降低生产、运营和维护成本，提高市场竞争力。
具体来说，数据驱动可以通过以下几个方面的应用实现：1、智能生产汽车企业可以采用数据采集、分析和预测技术，创造更加高效、智能的生产流程。
通过智能制造技术，可以将车间设备实现互联互通，提高生产效率，同时减少了生产过程中的人为干预，提升产品质量和安全。
此外，还可以利用数据分析技术，及时发现问题并进行针对性优化，不断提高生产效率和生产质量。
2、共享经济随着共享经济的崛起，汽车企业应该借鉴这一模式，将自己的产品和服务转化为真正的共享经济产物。
通过大数据技术的应用，可以更好地对用户的出行行为做出判断和预测，为客户提供周到、贴心的出行解决方案，同时节省客户的开支。
这样充分发挥了汽车企业的优势，增加了其收益。
3、智能交通智能交通是智能汽车的核心应用之一，而智能汽车离不开数据驱动的支撑。
通过大数据技术的应用，可以实现交通拥堵的预测和智能调度，提高道路使用效率，同时实现道路安全、环保、舒适等目标。
此外，汽车企业通过与城市合作，可以更好的了解用户的使用需求，创新出更加智能的交通解决方案。
数据驱动是汽车企业创新发展的重要工具，而战略方向的选择对企业的发展至关重要。
未来汽车行业将继续向着数据驱动和智能化的方向发展，推动汽车行业实现升级换代。
大数据平台数据管控整体解决方案
大数据平台数据管控整体解决方案目录一、内容描述 (2)二、项目背景与目标 (3)三、解决方案架构概览 (4)四、详细技术方案 (5)4.1 数据采集与整合方案 (7)4.2 数据存储与管理方案 (8)4.3 数据处理与分析方案 (9)4.4 数据安全与隐私保护方案 (10)五、平台功能设计 (12)5.1 数据访问控制模块 (13)5.2 数据处理与挖掘模块 (15)5.3 数据监控与预警模块 (16)5.4 数据质量管理与优化模块 (17)六、实施步骤与时间表安排 (18)6.1 实施准备阶段任务安排 (20)6.2 平台搭建阶段任务安排 (21)6.3 系统测试与优化阶段任务安排 (23)6.4 正式运行与维护阶段安排 (23)七、成本预算与效益分析 (25)一、内容描述大数据平台数据管控整体解决方案旨在为企业在海量数据处理过程中提供全面、高效、安全的数据管理方案。
随着企业数据规模的不断扩大和数据类型的日益复杂，数据管控的难度也在逐渐增大。
本方案旨在通过一系列策略、技术和方法的整合，为企业提供一套完整的数据管控解决方案，以确保数据的准确性、安全性、可靠性和高效性。
数据治理：建立数据治理框架，明确数据所有权和管理职责，制定数据标准和规范，确保数据的准确性和一致性。
建立数据质量监控体系，定期对数据进行质量检查与评估，确保数据的可靠性。
数据集成与整合：通过数据集成技术，实现各类数据的汇聚和整合，打破数据孤岛，提高数据的共享和利用效率。
对数据进行清洗、转换和加载（ETL），确保数据的规范性和可用性。
数据安全与隐私保护：建立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制、权限管理、审计追踪等，确保数据在采集、存储、处理、传输和共享过程中的安全性和保密性。
制定数据隐私保护政策，遵守相关法律法规，保护用户隐私。
数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对海量数据进行深度分析和挖掘，发现数据中的价值，为企业提供决策支持。
宁波大学刘柏嵩-数据驱动快速迭代 宁波大学智慧校园运营
Web 4.0 More smarter and
Productive app
智能应用技术
1990
连接信息
2000
连接人
2010
连接知识
2020
连接智能
2023
内容由网络专业人员产生
内容由网民产生，组合 数据与服务，面向关系，
内容还可以由物种产生。 自然语言处理，机器学
自组织、内容感知、自描 述、自配置、自制通讯
认知智能：中智能-2025年
• 能够理解读者、思考交流
• 全新知识服务：深度语义解析、对话式交互
自主智能：强智能-2030年
• 具有自主智能、行动能力
• 灵活、强大而通用
运
营
落
地
价
值
运营工作常态化 提升师生使用率
l 定位师生需求，引入优质资源，服务野蛮生长
l ”广播、口碑、定向 ”三步走，切实提升满意度
学习属性
逃课、图书馆、挂科、请假、 成绩、学业、科研、学历……
做到“千人千面+每时每刻” 通过挖掘人物属性、上网日志行 为、校园内部应用数据，并结合 多方领域数据补充，形成庞大人 物标签体系。将细节到人、班级 进行细颗粒的用户、班级画像。 为数据分析提供支持。
服务于师生领导
大数据+AI
31
数据是城市最重要的自然资源
——王坚@云栖大会2017
建立数据意识
l 机器学习正在重塑科学、技术、商业 l 学习算法将庞大的数据转变为新的知识 l 有效获取与利用各类数据是今后方向。
关键指标的展现
围绕高校的核心业务 数据可视化
发现业务瓶颈 监控、预警
基于历史同期、同比或环比 同类对标院校数据表现
智能网联汽车数据安全风险与控制
智能网联汽车数据安全风险与控制摘要:中国智能网联汽车市场已初步呈现井喷之势，与之相伴的是数据安全形势日益严峻，智能网联汽车数据安全治理工作的重要性日益凸显。
为了更好地开展智能网联汽车数据安全治理相关工作，做好数据安全风险以及控制工作。
关键词：智能网联汽车；数据安全；风险；控制引言智能网联汽车作为新一轮科技革命和产业融合创新的重要载体，已成为全球汽车产业发展的重要战略方向，正在全面重构交通出行模式和社会运行方式。
由于搭载先进传感器，融合网络通讯技术，具备智能决策和控制等特点，智能网联汽车在运行过程中将会产生大量的基础数据，其与人工智能、大数据等新一代信息技术的深度融合，不仅可以让汽车向高等级自动驾驶演进，帮助政府部门做好安全监管和事故预警，还能在新车改进研发、个性化服务等多方面发挥重要作用。
1智能网联汽车数据的典型特征1.1 智能网联汽车数据高度还原真实世界智能网联汽车具有融合了摄像头、激光雷达、毫米波雷达等一种或多种方案组成的感知系统，强大的数据采集能力，长时间在公共道路上行驶，使其可以获得海量、高精度的关于车辆周边行人、车辆和建筑物等目标物的详细信息。
1.2 智能网联汽车数据关乎公众社会安全一方面，自动驾驶系统依靠采集和接收的外部环境数据进行分析运算，产生驱动车辆运行状态改变的控制数据，鉴于目前自动驾驶软硬件系统的复杂性和精密性，这其中任何一部分数据被篡改、破坏或丢失都可能对驾驶决策产生影响，进而造成交通事故。
另一方面，车辆在道路上行驶，实时连续采集环境数据时，如果没有对这些数据进行规范采集和有效监管，当汇聚处理大量智能网联汽车连续行驶的数据时，将会带来难以预估的信息安全问题。
特别是会涉及军事管理区等敏感地理信息，非法采集或泄露后将对社会安全乃至国家安全带来巨大风险。
1.3 智能网联汽车数据包含个人敏感信息智能网联汽车作为下一代移动智能终端，在实现用户便捷登录的过程中，需要采集账户密码、脸部特征、指纹声纹等信息，在用户与车机交互的过程中，会涉及操作习惯、应用记录、语音和图像等信息，在车辆行驶过程中，记录行程轨迹、地理位置、驾乘习惯等信息。
中软防水坝、让数据更安全
产品特性
安全可靠
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密存储数据 · 时间、范围、次数、密码、身份等多重
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信息安全保障能力成为制约中央企业信息化 发展的重要瓶颈，以信息化发展与信息安全相结 合为原则，着力提高信息安全保障能力成为十二 五期间中央企业信息安全工作的重点任务之一。
2012年5月，随着《中央企业商业秘密信 息系统安全技术指引》正式发布，宣布针对中 央企业具有行政强制力的“央企商密保护” 制度正式开始推行。同时，“等级保护”作为 我国的一项基本安全制度，对国家重要经济组 成的中央企业也具有强制性要求。根据国家有 关主管部门要求，中央企业需建设满足“央企 商密保护”和“等级保护”的信息安全保障体 系。
化立体化商业秘密安全解决方案。 通过实施本方案，能够全面满足央企商业秘密
保护测评要求，有效支撑等级保护合规，整体提升
企业IT安全性和可用性，有效保护企业核心 信息资产安全，提升企业IT管理效率，降低企
业IT管理成本。
第十九页，共40页。
中软防水坝™中央企业商业秘密安全防护解决方案
实施效果
以一个中心三重防护为架构，以分 区分域为安全举措，依托中软系列 安全产品，重点打造可信安全的计 算环境，利用防火墙、VPN等常规
即使设备宕机也能保证 正常的业务流程
无客户端，快捷准入
· 真正无客户端的准入系统，能和现有的硬件、软件做到
智慧人防整体建设方案
智慧人防整体建设方案目录1. 智慧人防整体建设方案概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目范围 (6)2. 智慧人防技术架构设计 (7)2.1 系统架构设计原则 (9)2.2 系统架构组成 (10)2.2.1 感知层 (12)2.2.2 数据传输与处理层 (13)2.2.3 应用服务层 (14)2.2.4 资源管理层 (15)2.2.5 安全保障层 (16)3. 智慧人防关键技术研究 (18)3.1 物联网技术 (19)3.2 大数据技术 (20)3.3 人工智能技术 (22)3.4 云计算技术 (23)3.5 边缘计算技术 (24)4. 智慧人防应用场景分析 (26)4.1 城市应急管理 (26)4.2 学校安全防护 (28)4.3 社区治安管理 (29)4.4 企业安全生产 (30)5. 智慧人防实施方案 (32)5.1 系统部署实施计划 (33)5.2 设备采购与安装实施计划 (34)5.3 系统调试与优化实施计划 (36)6. 智慧人防项目运营与管理 (37)6.1 建立项目管理体系 (39)6.2 建立运维管理体系 (40)6.3 建立数据分析与决策支持体系 (42)7. 智慧人防项目风险评估与应对措施 (43)7.1 可能面临的技术风险 (44)7.2 可能面临的市场风险 (46)8. 智慧人防项目经济效益分析 (47)8.1 预计投资回报率分析 (48)8.2 预计收入预测分析 (49)9. 其他相关附件 (50)1. 智慧人防整体建设方案概述随着信息技术的不断发展和应用，智能化、数字化成为新时代人防建设的必然趋势。
为了提升人防工作的效率和应对突发事件的能力，本智慧人防整体建设方案应运而生。
本方案以科学发展观为指导，紧密结合现代科技与人防实际需求，旨在为构建安全稳定的社会环境提供强有力的技术支撑。
随着城市化进程的加快和自然灾害频发的现实情况，人防工作面临着前所未有的挑战。
智能制造网络安全风险分析与防护思考
智能制造网络安全风险分析与防护思考 制造业是国民经济的主体，推进智能制造 是顺应世界制造业发展趋势、加快我国经济发展方式转变的必然选择，也是推动制造业高质量发展和建设制造强国的重要举措。
制造业是国民经济的主体，推进智能制造 是顺应世界制造业发展趋势、加快我国经济发展方式转变的必然选择，也是推动制造业高质量发展和建设制造强国的重要举措。当前，世界主要工业发达国家均在积极布局相应的国家战略，推动智能制造加速发展，如德国的“工业 4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“工业价值链”等。近年来，我国出台了《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《关于深化“互联网 + 先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等政策文件，为智能制造发展提供了有力的制度供给。智能制造已成为加快推进新一代信息技术与制造业融合的主攻方向，在促进制造业数字化、网络化、智能化演进的同时，伴随而来的网络安全风险也日益突出，对网络安全防护带来重大挑战，亟需建立完善智能制造网络安全防护体系，加快推进智能制造安全发展。
一、智能制造网络安全风险分析 智能制造实现制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了 OT（运营技术）、IT（信息技术）、CT（通讯技术 /5G、WiFi-6）和 DT（数据技术）等使能技术。其中，OT 将工业领域的 Know-how 变成可靠、可执行、可重复的知识和行动；借助 IT 可以实现基于流程的有序运营和业务集成，同时强调 IT 与 OT 的融合；通过 DT（大数据分析、关联挖掘）可以实现预测性设备维护、质量管控等，开展基于数据驱动的业务运营；以 5G、WiFi-6 为代表的 CT 实现了设备间、设备与人之间、人与人之间以及 OT、IT 和 DT 之间的更可靠、更快速通讯。随着人工智能等新一代信息技术与制造业的融合，以及 5G、工业互联网、大数据中心等新型基础设施建设的全面推进，制造装备的自感知、自学习、自适应、自控制能力不断提升，网络协同制造、个性化定制、服务型制造等新型制造模式加速迭代更新。但与此同时，智能制造在发展过程中也面临一些安全风险和挑战，例如网络能力开放使得传统基于物理界限、实体域划分的安全边界模糊泛化，互联互通打破了传统制造业相对封闭可信的生产环境，导致网络攻击点增多、攻击面扩大等。从智能制造的体系架构来看，其设备、控制、网络、平台、数据等层面都存在安全风险。