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大众彩票娱乐 - 百度词条

来源:大众彩票论坛2024-02-20 17:48

  

专访|卫士通石元兵:密码技术创新发展要以应用需求为牵引******

  置身于数字时代,数字基础设施安全、网络安全和数据安全愈发受到全社会的广泛关注和高度重视。目前,我国数据安全问题存在哪些难题待解?如何通过密码应用支撑数据安全和网络安全产业发展?在2022西湖论剑·网络安全大会期间,卫士通总经理助理、研究院院长石元兵接受记者采访,畅谈密码及数据安全产业的前沿视角。

专访|卫士通石元兵:密码技术创新发展要以应用需求为牵引

  记者:我国数据安全问题集中体现在哪些方面?

  石元兵:数据的来源是多方面的:在推进数字中国建设过程中,各行各业各领域均会产生、采集、存储、处理和流通大量数据信息;另外,个人在网络空间中既是数据的贡献者,也是数据服务的使用者。单点数据的敏感性或者重要性相对不那么强,但是一旦大量汇聚,就面临着比较大的安全挑战。

  从政府监管的角度看,《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列政策法规的出台,进一步强化了数据监管工作的落实,但还存在数据合规监管工作中技术手段不完善、支撑能力不足等问题。

  从企业的角度看,现在还面临很多数据安全风险挑战。比如,违规、超范围采集个人信息和其他信息,甚至涉及到数据的非法交易和违规滥用。另外,政府部门既要考虑开放数据公共服务,同时也会面临数据跨部门共享利用等需求。这些问题或迫切需求,都需要通过技术手段、服务能力或运营模式的不断创新,去支撑相关各方的数据资源可信、可靠流动和高效应用。

  从个人层面来讲,目前还有很多人对个人信息缺乏保护意识,需要不断加强宣传,不断提升公民对个人信息的保护意识和识别防范风险能力。

  记者:在推进数据安全过程中,密码产业的重要性不容忽视。在发挥密码产业重要作用方面面临哪些挑战?

  石元兵:在数据资源的全生命周期进程中,各环节所面临的风险不尽相同,呈现多样化的特点。密码是保障数据安全的核心基础支撑技术,除了数据加密,还可为数据隔离、数据脱敏、数据标记、数据溯源、共享利用等提供支撑。

  在保障数据安全方面,需要识别实际场景中的安全风险,梳理出安全需求,并以此为牵引,从技术研究、产品研制、应用支撑和服务模式等方面不断创新发展,持续丰富密码供给体系和供给能力。密码的高质量供给,已经超越了单一产品提供的范畴,更侧重于以保护用户的重要数据为目标,提供基于密码的体系化安全防护能力,这就要求我们不能只聚焦于产品提供,更要关注实际应用场景和具体业务逻辑。

  记者:密码应用将如何助推数据安全产业发展?

  石元兵:重点是要以密码基础理论创新、共性前沿技术创新作为驱动力,以应用需求作为牵引力,发挥好密码保障数据安全的核心技术和基础支撑作用,助力数据安全产业的高质量发展。

  记者:卫士通在商用密码安全方面形成了哪些经验?

  石元兵:密码作为卫士通的核心能力之一,我们在为重要行业领域用户提供网络安全、数据安全产品和服务的基础上,不断追求创新发展,一方面提升密码技术、产品和服务等体系供给能力,同时加强与众多国内优秀企业的合作,把密码技术与基础软硬件、应用系统融合嵌入,发挥好密码保障自主信息技术体系安全的效能。(记者 孔繁鑫)

大众彩票娱乐

提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

  近日,中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用,将助力深度学习在全基因组选择中的应用,为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物(Molecular Plant)》上。

  全基因组选择作为新一代育种技术,通过构建预测模型,根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择,从而缩短育种世代间隔,加快育种进程,节约成本,推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

  统计模型作为全基因组选择的核心,极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型,难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

  相较于传统模型,非线性模型(如深度网络神经)具备分析复杂非加性效应的能力,人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机,深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

  该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料,通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

  与其他五种主流预测方法相比,该方法有以下优点: 可以利用多组学数据开展全基因组预测;算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构,可以有效降低模型错误率,提高运行速度;预测精度稳健,在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当,在大规模数据集上预测优势更加明显;计算时间与传统方法相近,比已有深度学习方法提速近10倍;超参数调整对用户更加友好。

  该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

 

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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