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区块链与网络安全范文1
关键词：区块链；图书馆；信息安全；存储共享
区块链作为一项重要信息技术已引起社会极大关注，图书情报领域研究者也纷纷加入相关研究和实践中来。区块链在隐私保护领域的应用，已使数字图书馆用户个人信息隐私安全性得到一定程度提升，如：柳林子等人[1]提出通过加强行业自律、技术标准、馆员素质和信息保护教育等途径，来促进区块链技术保护读者个人信息的实施；汪琼等人[2]认为区块链技术在图书馆著作权保护中发挥的效用非常巨大。刘红[3]提出借助区块链技术实现用户和资源数据库“上下游终端”双向加密认证的馆藏资源安全存储应用途径。区块链在图书馆数据共享方面也有一定研究成果。徐俐华等人[4]引入区块链联盟链技术，构建了基于数字图书馆联盟链的信息资源安全共享模型，以此解决“信息孤岛”问题；房永壮等人[5]研究了大数据共享环境下区块链技术在图书馆信息服务中的应用，并提出要保障数据共享中的信息安全问题。但是，当前关于区块链技术下数字图书馆信息安全的研究尚不多见，由于信息安全技术不断升级，产生的安全威胁程度和破坏力也相应发生不可预测的变化，而这些都给数字图书馆信息安全带来了极大挑战。
1区块链关键技术
1.1区块和块链式结构
区块是链式存储结构中的数据元素，其中第一个区块被称为创始区块。区块作为区块链的基本结构单元，由记录当前区块的特征值区块头和实际数据的区块体构成。其中区块头包含了每个区块自身的身份识别信息、父区哈希值、时间戳等内容。区块体记录了所有的交易数据。
区块链由区块相互连接形成链式存储结构，它的数据结构含有父区哈希值、随机数、难度值和时间戳等信息，该结构将数据以区块为单位进行验证与存储，由于硬件或管理机构无中心特征，任意节点都是对等的，系统中具有维护功能的节点将对链上数据库进行共同维护。
1.2哈希算法
哈希算法是提供一个数据的摘要或者指纹，对数据进行完整性校验。哈希函数具有无冲突和不可逆的特点[6]。哈希算法有很多种，常见的哈希算法有MD5、SHA-1和SHA-256等，一般来讲，哈希算法越长，安全性也越高。在区块链中通常采用SHA-256算法，该算法能生成256位，即32字节长度的哈希值，能够满足当前区块链利用哈希算法对交易数据生成交易摘要信息，最终得到Merkle根值的需求。
1.3共识机制和智能合约
区块链网络系统共识机制是N多个参与者对一个交易或提案是否将交易提交到账本及交易排序达成一致意见的过程。共识机制推动了更多用户参与到区块链网络维护，增强了系统的稳定性。使用的共识机制不同，区块链网络及其出现的特点、性能也会有所不同。在当前算法中，主要有工作量证明机制（Pow）、权益证明（Pos）、拜占庭容错协议（PBFT）和改进授权拜占庭容错协议（dBFT）等。
智能合约是部署在区块链网络中的一种服务程序，区块链网络使用智能合约，对分布式账本进行受控访问，支持信息一致性更新。智能合约的编码信息具有开放性，且不受硬件设备的制约。智能合约这种高效、安全的约定协议，可以促使参与用户在区块链上自觉履行所有承诺的协议内容。
2区块链的数字图书馆无中心网络信任安全
2.1数字图书馆网络安全风险
目前，图书馆网络建设和应用大多采用中心化架构，在这种网络结构体系中分布式或联盟链上的节点之间的数据传输需由核心服务器控制、分配来完成，此种方式在通信过程容易出现非法获取、篡改、欺骗等数据安全问题。因中心化故障引发连锁反应，造成整个系统崩溃，中心化作用和地位已成为整个网络系统的潜在安全威胁。因此，需采取图书馆网络系统中各节点的身份进行管理和认证措施，以确保消息传输安全可靠。
2.2区块链的数字图书馆网络信任机制
区块链融合多维技术，发挥信任机制最大效果，需与人工智能、物联网等技术结合，打造一个超级账本，确保数据源头的真实、有效。图书馆无中心网络信任，需做到去中心化网络及对传输数据进行验证、审查。在数据使用过程中，由于源头数据问题，造成网络异常，通过相关时间、日志和交易等线索，进行反向追溯，查找问题的根源，找到威胁发起者，对其追责。引入惩罚激励机制，通过区块链网络生态资源，阻止对数据的伪造行为，并对用户正向行为给予奖励。区块链技术能够确保数据在网络中的完整、有效、真实的对等传递，不受制于人为因素的干扰或控制，在区块链的两端，做到人为与技术的结合，最小化信任问题。
2.3区块链的图书馆无中心网络信任安全传输模式
利用联盟区块链的数据加密、身份管理机制与共识算法，基于PBFT设计一种区块链的图书馆无中心网络信任安全传输模式，如图1所示。
网络节点模块用于对Node访问权限的控制和管理。ClientNode发起消息传输请求，构建联盟专用、封闭式通道，联盟区块链节点自主选择加入，但都会受到严格的身份审查，验证通过后才允许加入Channel通道中。AnchorNode负责与其他组织节点的通信，CryptoGenerator读取文件信息进行配置，快速生成证书和密钥。由于通道具有隔离和封闭性，对于外部节点不可见，能够保证内部参与节点完成交易发起和记账可信、有效，这种方式在一定程度上使图书馆数据的安全传输问题得到很好的解决。
采用信封结构对消息数据进行封装，节点传输数据不再发送至中心服务器，而是通过多节点集群共识模块完成数据完整性检查、消息内容的真实性和身份验证。同时，无需考虑加入节点使用何种通信方式，由此可满足图书馆不同网络协议或版本兼容性的要求。
数据信息处理使用认证授权区块链作为RootCA，将其存储到区块链网络的创世区块中，为节点用户提供登记、事务调用等证书服务。TLS证书保证用户或区块链组件之间通信的安全链接，以解决图书馆无中心网络信任数据来源权威性问题。
合约共识层PrimaryNodeCluster根据制定策略对发起的传输消息进行验证，若请求传输的消息被区块链网络中三分之二的节点投票通过，则把经过签名消息发给PrimaryNode排序服务节点，由其按时间戳来对传输消息进行排序，否则丢弃本次传输消息处理，并返回告警信息给发起端Client用户。排序后的消息在信息传输通道内部送达接收ExecutorNode，由其对接收到的消息内容进行处理，消息一旦被正确处理完成，生成消息传输区块记录，对链上的所有节点发起广播，最后将消息传输的执行结果响应给发起端Client用户，实现联盟区块链图书馆节点用户传输数据完整、可靠。
3区块链的数字图书馆用户数据信息保护
3.1数据泄露途径与区块链应用于个人信息保护适用性
数字图书馆不仅拥有规模巨大的电子资源数据，还存储大量的用户个人信息。脆弱的网络环境、功能低下的硬件系统、缺少风险意识的数据管理漏洞及不断升级的黑客攻击手段等，已成为当前图书馆用户信息泄露的主要途径。尤其在数字图书馆建设应用感知层，如果无线射频识别(RFID)标签信息被处于监控、识别、追踪的状态下，用户的基础信息、位置信息、行为信息都有被非法获取的可能性，根据获取得到的信息，分析、推断出用户数据隐私，增加读者用户数据泄露风险[7]。
利用区块链去中心化、信任化的特点，引入新的管理机制，信息集中管理向无中心或弱中心化管理转变，从意识、操作、技能等方面，在很大程度上减少图书馆数据管理者对接触用户数据泄露的机会。区块链对任何的交易行为和业务操作等都有时序记录，可对图书馆用户数据信息进行追溯。
在分布式、多节点、无中心的区块链网络体系中，传统图书馆中心化的信息服务平台不再被依赖，而是利用区块链可信任、透明的技术框架，按照智能合约规范对隐私信息自动执行不同等级的保护措施，最大程度限制使用大数据挖掘、知识关联等方式获取图书馆用户数据信息的可能性，降低读者数据信息泄露的风险。图书馆用户使用区块链非对称加密技术，通过匿名或非匿名的方式，关联个人行为数据，允许用户非实名制所持有公钥进行签名，并对数据加密私钥持有者身份进行验证，感知层用户数据得到匿名公钥加密保护，有效降低个人数据被非法获取、篡改的风险。
3.2区块链的图书馆用户全域化数据保护模型
应用区块链基础架构，设计图书馆用户全域化数据保护模型，引入智能合约块锁，使区块链对用户数据保护不再限于指定层级保护，达到保护全域化效果。图书馆用户数据信息的采集、存储、操作、销毁等全生命周期均能得到区块链技术的保护，以确保用户数据信息的安全。区块链的图书馆用户全域化数据保护模型如图2所示。
图书馆用户全域化数据保护模型采用（p，t）-门限NTRU算法对用户数据进行加密，保存Hash值，当需多租户使用共享密钥对数据解密时，私钥将被分成p份，某一个用户想要获取数据，那么至少需要其他t-1个用户同意，共同解密才能完成，调用数据访问接口实现数据的请求和访问。即使是部分用户通过数据中心对密文pagenumber_ebook=57，pagenumber_book=55得到求和结果，也无法推导出每一个用户的私钥Vk，Epk(Vk)不能被解密，该模型能较好满足数字图书馆用户信息安全防护保密性、防篡改功能要求。
4可信区块链的图书馆数字资源存储与共享保护
4.1可信区块链应用于数字资源存储与共享技术优势
在区块链体系中，任意节点用户可随时向图书馆联盟链无中心网络请求数据，对等节点不再受制于中心化平台或系统方面的影响，实现单节点或多节点集群海量数据的公开透明及安全数据的交互共享[8]。在信任问题上，传统馆内部门或馆际之间的信息共享主要出于业务信任关系方面的考虑，这种信任机制无法得到较好的保障。考虑核心智能合约技术可以对信任实施锚定，链上的任意节点均可相互监督，共享信息的参与主体，无论是馆与馆之间，还是馆与数据服务商之间，其信任问题均可解决。
应用区块链技术组织图书馆链式数据资源结构，允许用户或平台管理者参与数据库、安全存储建设，提供资源数据开放式服务，最大化利用数据资源。区块链技术无中心网络信息安全传输和加密算法，结合数据聚合和深度挖掘、知识关联等，完成信息安全认证，提升资源数据存储安全水平和等级。
4.2可信区块链数字资源存储与共享安全架构设计
区块链数据管理中，数据被记录到可信区块链上，元数据在各个参与主体的数据库中存储，程序记录海量数据信息，并将所有数据均存储在区块链网络计算机节点上，使用无中心结构，链上任意节点实时、同步更新存储数据，解决图书馆数字资源存储和共享数据完整、可靠性问题。可信区块链的图书馆数字资源存储与共享安全架构如图3所示。
数据存储和共享行动主体或行为一旦被记录到可信区块链上，节点每一次交易信息即被清晰、透明的组织起来，形成完整的交易明细清单。任何节点间交易都能够被查询、追溯，所有交易需使用一组公钥和私钥进行加解密处理，将其添加到可信区块链上，永久不可改变。当对某个区块值产生疑问时，可查看历史交易记录，判别该值的正确性，确定该值是否已被篡改或记录有误，确保数据的存储安全。
设计使用去中心化的机构联盟方式，各机构向信任区块链网络密文公布共享数据索引，通过透明、可控的机制实现机构间（馆—馆—数据商）数据流动和交互。机构与数据源提供者之间，通过数据接口对接，不接触数据平台，所有请求以匿名代码形式发送。整个区块链信任网络中数据索引在区块链中存储，机构获得请求后向区块链上各数据源进行查询，得到详细数据。不允许共享源数据环境下，应用这种共享服务模式，可以增强联盟链多节点数据的共享安全度。
4.3区块链的图书馆数字资源安全防护保障策略
4.3.1区块链的数字证书双链分离的审计与存储
资源数据的存储模式主要有区块数据结构、非对称加密和记录数据结构等[9]，为增强图书馆数字资源存储审计服务、安全认证有效性，将分别记录签发、审计和撤销等相应信息的证书分发链、撤销链进行分离。CA为依赖方提供证书请求验证和管理服务，并将对证书的一系列操作记录保存到区块链中。区块链去中心化的证书状态，在线查询协议OCSP，服务接口对CA维护的撤销链证书状态记录进行审计，在证书分发链CA无伪造虚假情况下，将查询认证结果向发起证书申请者或客户反馈。
第三方其他节点通过CA提供的独立区块链查询，接口对双链上每一次操作都可以进行审计，通过共识机制达到一致性目的。双链分离安全认证在较小空间证书撤销链上，实现高频次数字证书审计数据的查询、认证操作，解决过度依赖中性化服务CA证书签发问题，有效防御针对数字图书馆信息发起的恶意攻击。
4.3.2可扩展的安全多方计算
将共识机制应用于分布式节点共同计算，以达到对数据有效性最大化共识的结果，亦是一种可扩展性、安全多方计算模式（MPCM）[10]，用以解决图书馆数字资源安全体系在一致性、完整性和高时间复杂度等方面的问题。数据用户向区块链发送数据存储请求MemoryRequest，运行智能合约随机选择存储节点集合，使用公钥对分割数据集合{di}进行加密，将其发送给存储节点。为可支持系统扩展性，系统会设定时间对节点集合Qs重新计算，新产生数据分块集合经安全传输通信协议转储到Qs’中，一定时间内原节点数据仍会保留，期间一旦出现数据丢失，即可从原Qs相应节点恢复丢失数据。ServiceProvider向区块链发送计算服务请求，进行验证节点权限判断，验证过程由各计算节点异步完成，当获得数据持有者访问权限后，调用预设合约选取“一次性”计算节点集合Qc，加密共享对数据进行分块，作为新计算节点输入，当qc获得全部数据分块，进行数据的安全多方计算，计算结束需由日志信息组成事务信息对事务的合法性进行检验，最终将重构得到的正确计算结果返回ServiceProvider，并执行支付报酬或惩罚等相应的激励机制。
图书馆资源安全防护使用MPCM模型，参与任务计算的节点产生的特征数据通过协作，实现区块链的验证功能。各参与方仅获取与私密数据相应的输出数据，而无法得到任何其他有效信息，自身数据信息不会泄露其他参与计算节点。信息记录保证了资源数据可查询和追溯，通过验证各节点存储的元数据一致性，满足图书馆数字资源安全防护模型的可扩展、高效和安全性需求。
4.3.3云数据验证及完整性保护
网络系统部署由多组数据库服务器构成文件灾备体系，服务器节点对资源数据操作日志及源数据产生的审计验证作为元信息被存储到数据块。数据服务器对某个节点数据进行数据上传、修改等操作时，该操作发生的所有动作信息都会被审计和验证模块监控、记录，并生成一条包含操作类型和节点ID、数据存储路径、时间戳等内容的事务信息，信息验证通过，将被新增到块链上，且对其不可篡改。为确保数据的完整性，将元数据信息进行加密处理之后，再将其添加到区块链。
数据传输至云存储服务器，节点用户使用私钥加密处理文件数据，通过Hash值，对数据文件进行身份证明和参数完整性校验，以防止对数据恶意篡改及对未授权数据读取或下载，导致数据信息泄露或伪造。云服务器收到节点用户数据上传、提交请求后，检索、分配存储空间资源，然后将请求存储的加密数据进行Databasereplica多副本数据库备份。如果节点数据在传输过程中出现意外损坏，或是遭到恶意的篡改，使用云存储的数据库备份副本，即可对损坏数据实施恢复。
区块链与网络安全范文2
关键词：网站系统建设；数据库；设计；影响
在信息时代下，网站开发非常普遍，市面上充斥着各类各样的网站系统。作为产品信息的重要门户，网站是企业与消费者直接沟通的桥梁，既需要优美的页面效果，强化企业形象，增强企业的社会影响力，更需要多层次全方位优化数据管理水平，提供高效安全的后台数据库系统，保证信息更加精确，保证网站系统运行的整体效率，增强企业的发展竞争实力。
1引言
随着网络技术的不断发展，各种数据流不断占据网络空间，在这一背景下，数据库技术逐渐发展成熟。数据库在信息传递中发挥着越来越重要的作用，在短时间内汇总海量的数据信息来丰富网站的各项功能，应用范围也在不断扩大，包括信息检索、信息存储等[1]。在实际应用中，为了能够增强数据库资源的整体利用效率，为用户提供便捷的网络浏览服务，数据库需以特定的组织形式，确保对事物本身内容的全面描述，加强计算机设备存储的效果，保证计算机设备存储的信息得到有机结合，使计算机设备的数据信息更加真实可靠。在数据库设计时，确保根据不同网站设计模式，形成不同的组合。
2数据库总体设计
在数据需求调研完成以后，需要严格按照网站运行的具体要求，为用户实际访问设计相应的需求关系，数据实体对象要客观折射出不同类型的信息资源，相互作用确保数据信息处于流动状态，确保设计内容更加科学。在实际设计中要对特定的应用环境全面优化，建设具有可行的数据库信息系统，对海量的数据信息全方位存储，满足用户的各种需求。具体来说，在数据库设计开始前，要全面深入地对各方面系统信息准确分析和处理，包括可以随时增加客观要求，管理员、会员、普通使用者等不同用户，应该有不同的服务体验等，数据库的设计应该充分考虑这些内容。在完成数据库设计理念后，需要有相应的数据项逻辑信息，再进行数据实体设计，确保各自结构关系得到有效满足，符合用户的全方位要求，进而形成完善的数据模型。根据逻辑结构设计结果，选择合适的数据库物理结构，该数据库系统要能够在比较稳定的环境中实现快速应用，对各种数据信息的存储和处理效率要满足用户的实际需求，实现数据高效安全快速存储。
3数据库设计的具体方法
在数据库设计时，首先，要确保整个数据库的结构满足用户的实际需求。编写数据库，控制数据设计的宏观方向和详细内容，根据用户的需要作为核心设计理念。其次，要降低数据库编写冗余度，确保数据库设计更加科学合理，同时也能够将数据库的资源合理划分，有效减少不必要的资源浪费。在数据库表字段设计时，需要根据表字段的数据类型分析，运用最小优化的方式，划分基础信息，实现表字段的最优化处理。随着我国科学技术的快速发展，网络信息软件和硬件结合更加完善[4]，传统硬盘存储也逐渐成为固态硬盘，传输速度大幅度提高，为数据库的设计提供更多可能性，数据库在设计中不需要过分考虑存储容量的问题，但如果数据库设计不合理，很容易产生大量的冗余信息造成存储资源浪费。随着计算机使用时间不断延长，数据库所占有存储空间也就不断增大，严重影响计算机的整体运行质量。第三，在数据库设计时，需要注意数据表结构可能的变化，因为不同的用户需求存在显著差异。网站数据库设计需要具备一定的拓展性和多样性功能，为了确保数据库表满足用户需要，在网站数据库建设时，需要划分不同的需求模块，制定科学合理的数据字典，提升网站数据存储的整体效果。数据库还需要将原有的数据库表作为基础，按照用户不同需求修改，借助视图、存储过程、触发器等满足不同功能，保证网站设计更加完善。随着网络社会的迅速发展，作为网站设计的重要组成部分，数据库设计者需要与网站设计者及时进行有效的沟通，确保数据库的编写符合用户的需要。数据库设计非常关键，也是网站管理的重要基础[5]。
4网站管理系统中的数据库具体设计
（1）网站前端应用系统可以提供快捷的数据查询功能，必要的数据写入和修改功能，方便最新的动态信息展现给用户，确保网站页面建设的实时性，各种查询内容的获取丰富便捷，提高产品体验度。在数据库与产品管理中，无论是企业网站还是品牌网站，最重要的内容就是产品板块。不同类型的产品，也要有不同的设计特点，使得产品信息清晰准确呈现给用户，激发用户的购买欲。（2）数据库后台管理系统数据库可满足不同的增删改查功能，方便进行接口设计，可以为前端提供快捷的数据操作，同时也要满足后台数据管理要求，增强网站内容管理效果，提供数据日志、备份、安全管理功能，强化网站维护的整体水平，确保数据的实时、有效、一致。（3）数据库与网站信息收集为了提高网站建设的整体营销质量，在数据库运行阶段需要对潜在客户深入挖掘，为其提供个性化的服务，这就要求在数据库中加入动态视图，在网站建设时会员功能可以为企业固定客源，也能够促使企业与客户之间及时有效的沟通，使得客户有更加直接的反馈渠道，保证网站信息建设的效果得到增强。一个良好的网站，要想提高运行效率，就必须有搜索功能，帮助用户在海量的数据信息中快速找到自己所需的内容，运用合理的数据库索引技术，能够帮助浏览者节省更多的时间，增强用户体验效果。在网站建设中，增加网络论坛功能，能够促使用户之间快速互动交流，形成粉丝效应，数据库要能对大量的不同类型的数据信息进行收集和处理。
5区块链技术对数据库安全防护的效果
（1）可增强数据库的存储和共享能力区块链技术作为大规模应用的协同工具，能够实现配合供应链管理、发票管理、托运凭证管理等，保证所有流通环节都能够清晰准确呈现给买卖双方，增强商品整体真实效率。区块链技术去中心化的特点，可以尽量减少数据支付的程序，有效减少支付成本。去中心化减少中心控制系统，确保所有节点之间地位平等、相互独立，任何一个节点都有可能成为区块链的中心。利用去中心化支付方式，能够直接使顾客和商家对接，有效减少第三方平台处理，使得资金能够直接进入商家，保证每笔数据的直接性，确保资金快速回笼，提高商家经营效率，减少支付成本。区块链技术应用于网络支付系统中，也能够促使网络支付公平高效。除了提供更强的用户控制和个人信息保护外，基于区块链的身份验证平台比集中平台更安全。这是因为数据信息分布在多个节点上，没有像现有ID系统（例如政府数据库、社交网络）这样的单点故障。（2）区块链构建更完善的社交网络随着网络信用等级制度不断完善，能够对个人的购物行为清晰准确记录，对用户全方位评价。商家利用区块链技术所收集到数据信息都能够在区块节点中被共享记录，保证信息真实性和公开性。加密数据还能够对网络订单的产生和流程全面记录，避免了被篡改可能性，提高信息安全。区块链技术中，所有节点都能够利用安全共享机制，对数据信息快速传递，保证信息更加公开透明。区块链技术能够开创全新的数据方式，确保数据库实现直接管理，有效去除第三方监督管理，保证网络安全效果。数据加密技术和分布式共识算法，能够保证每一个节点都被完全信任，数据公开透明，有效提高网络安全的整体质量。个人数据储存和控制在了一系列由零售商、营销公司、公用事业公司和数据报告公司等机构的中心化数据库中。如果要在网上购物，个人必须授权这些不同的机构来连接他们持有的信息片段才能进行交易。然而，虽然个人用户目前依赖于数百家不同公司进行存储和传输的数据来获得对服务的访问权，但区块链技术的引入完全颠覆了这种平衡。这只是区块链的一个应用场景，其实，使用区块链技术在确认身份数据方面还有很多额外的好处。
区块链与网络安全范文3
在前华为副总李玉琢《我为什么离开华为》的文章中，李玉琢描述了他离开华为的全过程，其中令人惊讶的是：因为身体健康以及家庭原因，他三次提出辞职，但任正非却鼓动他跟妻子离婚....
应用领域不断拓展
当下，区块链这一热潮技术在科技领域得到了广泛的关注。2016年，国务院印发的《“十三五”国家信息化规划》首次将区块链列入国家信息化规划，并将其定为战略性前沿技术，央行也准备推出基于区块链的数字货币原型。2017年，区块链技术的标准建立和应用落地有望加速，将在银行业、跨境支付、网络安全、网络互助等多个领域发挥作用。区块链的应用领域也有望突破金融领域，例如德国西门子与纽约新创事业合作将区块链技术应用于微电网电力交易市场，沃尔玛也在测试用区块链记录食品来源，未来这类应用将越来越多。
生物科技灭绝物种重回地球
借助基因和干细胞技术，大量濒临灭绝的动物将在2017年得到挽救，甚至一些已经灭绝的物种也能借助近亲基因重回地球。北方白犀牛已经濒临灭绝，剩下不能生育的3只生活在肯尼亚，而用干细胞、冷冻物种和辅助生殖等技术，新犀牛有望在2017年出生。黑足雪貂的体外生殖试验也会在2017年启动。还有人通过向亚洲象的卵细胞加入猛犸象DNA，试图将灭绝的长毛象克隆出来。
识别技术多种方式保护隐私
近日，人机界面解决方案开发商 Synaptics了全新一代多功能生物识别引擎，支持指纹识别和面部识别，并且允许设备通过多种方式解锁。该生物识别引擎可以应用在智能手机、平板电脑和笔记本电脑中。2017年可能是生物识别安全的突破年。我们将使用手指、面部、眼睛、心跳甚至活动模式来解锁，保护财务和隐私。
5G新服务爆炸式增长
一年一度的美国拉斯维加斯消费电子展（CES）日前开幕，今年展会的一个焦点是有关第五代移动通信技术（5G）的讨论。按照专家们的设想，在5G时代，下载一部高清电影只需5秒钟，比4G网络快100倍。美国政府去年宣布要投资超过4亿美元支持5G技术研究，而中国预计于2020年启动5G商用。美国消费技术协会在一份声明中说，“5G将带来新服务的爆炸式增长，包括宽带和更好的家庭服务，为智能汽车提供更快的互联服务、价格实惠的智慧城市基础设施和增强现实/虚拟现实互动体验等”。
机器人服务机器人成热点
布局“机器人2.0”时代，引I智能机器人的创新发展，将成为2017年机器人市场的发展主旋律。随着2016年各项扶持政策的不断加码以及产业转型升级进程逐步加快，我国本土品牌工业机器人企业有望在2017年迎来发展新机遇。预计2017年，我国工业机器人销量将达到10万台，年均复合增长率有望达23%。此外，受到国内多种因素的驱动，机器人应用正在从工业领域向国防军事、医疗康复、助老助残、居家服务等领域迅速拓展。从未来趋势看，2017年服务机器人将成为热点，产值有望在不到5年的时间内超过工业机器人，成为市值千万亿元的蓝海。
可穿戴设备智能衣物走向市场
2016年，智能手表快速扩张，智能衣物也雏形初现，已有设计师设计出可以吸收太阳能的大衣和衬衫、可以充电的牛仔裤、能检测宝宝身体状况的连体服、能充电的手包、嵌入传感器和LED灯的制服等。奢侈品服装品牌拉夫・劳伦（Ralph Lauren）更推出了一款生物科技衬衫，能记录穿着者的心跳、呼吸、活动数据，并将这些数据发送到手机上的APP。2017年将会是可穿戴技术快速发展的一年，外套、鞋子、袜子、内衣等都会深入应用这一技术，特别是谷歌的项目――提花以及其他智能纺织品的创新或许将走出实验室，直接面向市场。人们将会习惯于使用这些可穿戴设备。
无人驾驶汽车配备自动功能
2017年，我们将看到几乎每辆新型汽车都拥有全新的自动功能。也就是说，绝大部分汽车制造商都会在新车型配置自动停车和自适应巡航控制等功能。谷歌已经宣布将旗下无人驾驶汽车项目移入新公司Waymo，新公司将与汽车生产商合作，集成无人驾驶技术，Uber也在美国的匹兹堡和旧金山启动了无人驾驶汽车试点，福特已经宣布将计划批量生产自动驾驶汽车。对于渴望一睹无人驾驶汽车在现实中上路的公众来说，2017年绝对值得期待。2017年，即使无人驾驶汽车不会改变整个汽车行业，这一发展方向也无比清晰。
引力波宇宙之谜或将解开
激光干涉引力波天文台（LIGO）2016年升级其内两台探测器并将灵敏度提高了15%到20%，3个月内就探测到两次强引力波信号，2017年上半年有望探测到至少6次引力波。此外，欧洲引力波天文台（VIRGO）也将于2017年3月启动，其3台探测器将同时操作，探测引力波的能力比LIGO更强。黑洞分布、暗物质性质等宇宙之谜或将被一一揭开。
基因疗法患者有望重获新生
身患白血病的小女孩蕾拉接受基因编辑免疫细胞疗法后被成功治愈。这种基因疗法在2017年将不再是个案。有专家预计，数十位患者将因基因疗法重获新生。得益于CRISPR技术，开发基因编辑工具已经由之前的数年缩短为数周。继中国开展首例CRISPR技术治疗肺癌的临床试验后，美国也将启动更大型人体临床试验，用CRISPR技术同时沉默三种基因治疗癌症。
区块链与网络安全范文4
本期的智能内参来自中国大数据产业生态联盟的中国大数据产业发展白皮书，对基础支撑、数据服务、融合应用等三层生态进行了精准的层次化分析，并从投融资角度出发，总结并归纳出十大爆发点，推举出最具投资价值的十大领域的大数据企业100家。
一：产业生态概览
大数据相关政策陆续出台，细分领域应用成关键
2016年以来，针对大数据产业发展的政策紧密出台，涉及产业转型、政府治理、科技攻关、产业扶持和安全保障等多个方面，产业发展环境持续优化。
从这些意见和方案可以看出，大数据政策规划正逐渐向各大行业和细分应用领域延伸，大数据产业大踏步进入应用时代。
中国大数据产业持续增长，国内业务占主导
随着中国经济进入新常态，智慧城市、数字经济、新旧动能转换、转型升级等概念持续引领大数据产业的发展，加速技术革新和应用拓展。
2017年中国大数据产业规模达3820.4亿元，预计2020年产业规模将突破8000亿元。
各地政府顺应数字经济发展趋势，加快设立大数据产业园
联盟年度的企业调研显示，受访企业的营收额多集中于1000-2000万元和1-2亿元这两个量级。
进一步分析发现，1000-2000万元这一区间的企业多为成立3-5年的小型企业，这些企业的产品和服务很多尚处于持续开发迭代中，其在细分领域的目标非常专注；1-2亿元这一区间的企业则大多成立了10年以上，他们的产品体系已经相对成熟，在细分领域也塑造了一定的品牌和影响力。
基于这一双峰的分布形态，可以将大数据企业的成长划分为三个阶段，其中营收额1000万-2000万元以下的大数据企业应该更关注生存和产品的迭代，2000万-1亿元这一区间的企业则更应该关注通过高度专注的产品来打造品牌，2亿元营收以上的企业则应更多关注大规模的市场开拓。
此外，问卷调研显示，大数据企业非常注重研发，研发人员比例的均值不低于60%。此外，这些企业的市场多在国内，且集中于华北、华东和华南三大地区。
数据源、基础设施、软硬件产品和应用的热点布局
基于问卷统计结果，与大数据相关的数据源、基础设施、软硬件产品和应用的热点布局情况如上图所示。其中红色表示热度高，绿色表示热度低。
数据源和基础设施
企业的数据源多来自企业本身、互联网和政府，数据流通的热点集中在标准化和开放共享，基础设施的热点则在于云计算和数据中心建设。
软硬件产品
硬件产品的热点集中在超融合一体机、存储和网络设备，基础软件的热点集中于前端的采集、清洗和大数据平台，应用软件则集中于数据可视化及与其相关的商业智能。
应用
企业端最主要的应用在于风险控制，行业端的应用则以服务业为主，热点相对集中于互联网、政务、金融和交通等领域。
中国大数据人才培养成为焦点
目前，中国大数据领域人才学历层次主要以本科为主，本科及以上学历从业人员占比合计89%，整个行业呈高学历化。
从人才的主要学科来源看，计算机类、统计类和数学学科占比最大，显示出大数据人才培养中对计算机相关知识、统计学和数学基础的综合性要求。这种相对综合的要求，导致大数据人才培养的难度较大，对学生的学习能力和课程设置的要求也较高。
中国大数据人才储备排前三位的城市依次为北京、上海和深圳。这些城市丰富的大数据人才储备与其高等教育水平密切相关。
从2016年开始，国家为应对大数据人才市场缺口，创设了“数据科学与大数据”本科专业。截止2018年，审批通过设置该专业的学校数量从2016年的3所增长到248所，扩张了近83倍。“数据科学与大数据技术”专业课程体系完整，涉及数学、统计和计算机等多个方面，满足了市场对复合型人才的需求。
大数据产业链
数据服务、基础支撑和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。
基础支撑层是整个大数据产业的引擎与核心，它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施，资源管理平台、以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。
从数据流动的角度来看，除去硬件设施和资源管理平台，大数据架构可以理解为：前端的数据采集、中端的流处理、批处理、即时查询和数据挖掘等服务，以及末端的数据可视化服务。
在基础支撑层之上，融合应用层包含了与政务、工业、农业、金融、交通和电信等行业紧密相关的应用软件和整体解决方案。
数据服务层，则是围绕各类应用和市场需求，提供辅的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集加工分析、数据安全等。
大数据产业生态地图
二：十大爆发点
1、工业企业上云引爆工业APP市场
2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。
未来，随着国家上云政策的细化和分解（如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等），以及各地政府对工业企业上云策略（如企业上云评估、诊断和实施路径等）的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。
2、前端智能将广泛应用在城市安防和设备设施监测维护领域
相比于云计算技术架构，应用前端智能技术（将经过数据分析验证的算法和模型固化到前端高性能传感器和数据采集设备），可以有效地削减数据传输过程中的网络带宽消耗，降低前端设备自身功耗，提升数据分析效率和系统整体的智能化水平。
现阶段的前端智能面临三大挑战：模型参数多、实时性要求高、运算能力弱。要解决这些问题，需要在软件和硬件方面同时下功夫，对企业的综合能力要求很高。
未来，随着中国新一轮的智慧城市和工业互联网建设的持续推进，市场对智能终端和传感器的需求将会拉动前端智能市场的进一步增长，其中城市安防、交通和设备设施监测维护将成为增长重点。
3、智能投顾开辟金融市场新蓝海
新兴的智能投顾公司在国外发展迅速，主流财富管理领域已经认可智能投顾并积极投入其中。目前，国内的一些公司也推出了类似的产品（如投米RA、积木盒子、嘉实基金和弥财等），但整体而言仍然处在非常早期的阶段。
国内的智能投顾业务将推动投资理财走向普惠化，改变财富管理市场格局，开辟中国金融市场新蓝海，未来市场发展潜力巨大。
4、网络营销向线下渗透，场景营销成破局利器
营销大数据的本质是，通过把握企业或个人的特征，挖掘识别其需求，并据此将正确的产品和服务推送给有需求的客户，并从中收取费用，最终达成三赢的效果。
在用户注意力资源开发已经饱和的现状下，传统网络营销业务增长乏力。基于线下场景的营销，提供了破局制胜的突破口。
线下场景数据由于自带精准性的特征，当前已成为营销大数据企业关注的重点。常用的线下场景则包括各大商场、汽车4S店、滑雪场、机场和高铁站等。
5、“数据铁笼”开启政务监管新市场
“数据铁笼”通过应用大数据分析方法，对行政权力的运行开展全面而高效的监督。
数据铁笼的建设，首要的是树立开放共享的思想理念，规范权力体系。在此基础上，搭建融合跨界的大数据平台，通过大数据融合分析，支撑权力运行流程的再造和优化，实现精准有效的权利监管。
典型的数据铁笼细分应用场景包括：酒驾治理流程化、交通建设工程项目流程化、道路运输管理流程化、纪委监督数据化、公检法案件审判精准化等。
6、BD+ABI引爆多元化健康医疗应用市场
人工智能+健康医疗大数据
健康语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。
通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。具体的应用场景包括：语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。
物联网+健康医疗大数据
物联网技术的出现，能够帮助医院实现对医疗对象（如医生、护士、病人、设备、物资和药物等）的智能化感知和处理，支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息和管理信息的数字化采集、处理、存储和传输等功能。
在医疗物联网领域的两个重点应用：医疗服务，主要是以患者服务为中心的护理、后勤服务和基础设施建设；成本控制，以医院人财物为中心的保障和行政业务管理。
区块链+健康医疗大数据
区块链技术是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录，因此又称为分布式账本技术。
首先，各类互联医疗设备和数据安全的需要，使得区块链技术及相关安全基础设施，成为实现数字医疗工作流程和高级医疗互操作性的基础。其次，区块链能够统一不同的数据集，打破那些让机器学习算法难以访问的数据“竖井”，为机器学习提供执行高级分析所需的标准化、全面化、高完整化的数据集。
7、大数据思维开启态势感知市场
当下，面对复杂多变的网络安全威胁和安全风险，仅靠防火墙、入侵检测、防病毒、访问控制等单一技术已经不能满足网络安全需求，而“基于大数据的网络安全态势感知”由于可以综合各方面因素，动态展示网络安全现状，并适时地给出预测和预警提示，得到了市场的广泛关注。
大数据技术特有的海量存储和并行计算等特点，为大规模网络安全态势感知技术的实现奠定了基础。借助大数据技术，通过对海量数据的分析和挖掘，态势感知可以对网络安全状态进行评估，感知网络异常事件和漏洞，并进行整体安全态势预测。
8、数据交易线上化开辟企业数据合作新渠道
当前，各地政府在大力发展大数据产业时，都格外重视“大数据交易中心“建设，加速推动数据资源开放共享。
考虑到中国80%以上的数据资源掌握在各级政府手里，政府数据的开放共享和开发应用已经成为建设重点。然而，由于数据商品价值的特殊性（易被复制、易被侵权、数据隐私和安全缺乏保障、数据价值具有不确定性），数据交易的建设和运营面临一些现实困境。
未来，随着线上交易机制的完善，确权、安全和定价等问题的解决，将促使线上的交易平台成为数据需求方和供给方对接的新渠道，海量的线下数据合作将逐步向线上迁移，加速数据的流通和应用，拓展企业间数据合作的新渠道。
9、数据跨界集聚构筑寡头生态新蓝图
数据开放推动社会治理的变革，实现了治理主体从一元化向多元化转变，治理模式从政府管理走向市场化的多元合作模式。
共享经济通过数据开放共享和平台建设，推动了社会治理的变革，促成了治理系统向法治、协商和自治的转变，有效弥补了政府监管的短板，开放了数据红利，激活了市场创新，提供了更加便捷的生活方式。
目前，我国共享经济的主要应用领域包括交通出行、房屋住宿、知识技能、生活服务、医疗服务和二手交易等。虽然共享经济发展迅速，渗透领域日渐拓展，但该体系下仍存在信用机制不健全、监管缺失、严重依赖补贴等行业乱象。
2016年以来，共享经济的市场竞争格局逐渐清晰，逐步由单个平台走向寡头竞争和生态化发展的趋势明显。
一方面，共享企业持续洗牌，以共享单车市场为例，处于市场尾端、运营能力差的企业相继倒闭，而巨头的加入使得共享单车行业梯形分队明显；
另一方面，共享经济正逐步走向生态化，诸多细分市场都传来单个共享平台被互联网巨头投资或收购的消息，加速了跨界的数据集聚。
10、在线职业培训弥合复合型大数据人才缺口
大数据人才需要具有跨领域的知识架构，既需要懂IT技术和统计知识，又要懂实际的应用场景业务。赛迪顾问预计，2018年中国大数据领域的复合型人才缺口约为160万。面对复合型人才的这种巨大缺口，仅靠传统的高校教育难以快速满足市场需求。
在此背景下，在线职业培训成为填补大数据领域复合型人才缺口的有效途径，其灵活高效的资源配置能力，可以有效应对市场的动态变化。
而在各类在线职业培训课程中，以考证类培训最受欢迎，主要是考证类课程的授课目的明确，课后通过考试拿到国家承认的相关资格证书有利于帮助其在职场上升职、加薪。
三：价值投资百强榜
依据自行设定的评判指标体系，从企业估值/市值、营收状况、创新投入、专利数量、产品竞争力、企业发展潜力、领导层能力等多个维度进行定量与定性结合的评比。赛迪智库评选出中国最具投资价值的前100家企业。
大数据企业投资价值百强榜单
分析显示，一部分大数据企业源自软件与信息服务业、互联网业和传统产业，通常企业规模较大。这些企业本身集聚了海量的数据资源，其所涉及的市场面广，具备较强的竞争优势。实际运营中，这些企业积极打造资源集聚的平台生态，多采用横向扩展的策略，通过投资、并购等手段加速在大数据领域的发展。
另外，很大一部分大数据企业属于成立不足10年的中小企业，它们专注于大数据某一细分领域，深耕产品和服务，实施纵深发展策略，通过数据累积和技术迭代，逐渐塑造了细分领域内的品牌和竞争优势。这些企业通常通过资本化手段做强，且多与互联网巨头签署战略合作，通过平台战略获取市场份额。
大数据融资热度持续，但投资趋于理性
在中国大数据投融资市场中，2017年的总投资额要少于2016年，但是投资事件发生的数量高于2016年，即投资强度降低，投资热情持续增长，投资市场依旧火爆，但投资者更加理性。
2017年国内大数据投资市场中行业应用层的投资事件高达257笔，占总投融资事件79.32%，投资额高达387.72亿元，占总投资额的73.30%。
从投资市场整体来看，随着大数据在行业应用价值体现不断增加，大数据行业应用企业获得的投融资更多，中国大数据投资主要集中在应用层，而基于数据采集、清晰、预处理、存储、数据安全解决方案等基础服务层的投资占比较小。
大数据投融资市场在应用层的主要投资领域为技术应用和行业应用。
在2017年中国大数据投融资市场，在行业投资领域发生的投资事件数为175件，总投资额为288.81亿元；
在技术投资领域发生的投资事件数为82件，投资总额为98.91亿元。预计未来的大数据投融资市场，仍将以应用为主要投资方向，而行业应用投资仍然占据主力地位，且单笔投资强度仍高于技术应用投资。
在2017年技术应用领域投资市场中，精准营销领域发生的投资事件占比最大，其次为人工智能、物联网等；从总投资额角度来看，人工智能的投资占比最大，其次为精准营销、数据运营与智能分析。
在2017年行业应用领域的投资市场中，物流行业发生的投资事件占比最大，其次为汽车行业、金融行业；从总投资额角度来看，金融行业的投资占比最大，其次为医疗行业、汽车行业。
北京和上海是大数据融资最活跃的两大城市
从2017年中国发生融资的公司注册地进行分析，北京无论是在融资事件数，还是融资总额都占据首位，且均达到50%左右；其中北上广深四个城市发生的融资事件数占比达到74.82%，融资额占比更是高达85.38%；除此外，长三角经济区，如苏州、南京、无锡等城市，大数据融资发生较多。
区块链与网络安全范文5
各市、县（市、区）人民政府，省政府直属各单位：
《浙江省数字化转型标准化建设方案（2018—2020年）已经省政府同意，现印发给你们，请结合实际认真贯彻落实。
（此件公开）
浙江省人民政府办公厅
2018年7月16日
浙江省数字化转型标准化建设方案
（2018—2020年）
为全面贯彻落实数字浙江建设部署，聚焦聚力高质量竞争力现代化，加快全面实施标准化战略，深化国家标准化综合改革试点，以标准化支撑数字化转型，推动我省加快转入高质量发展轨道，制定本方案。
一、总体目标
到2020年，建立健全权责明确、统一协调的数字化转型标准化工作机制，构建完善结构清晰、系统高效的数字化转型标准体系，制定实施一批具有先进水平的亟需标准，组织开展一批关键领域的标准化项目，打造形成一批可复制推广的标准化成果，高标准引领数字化转型取得明显成效。
——数字化转型标准化基础逐步夯实。到2019年，形成数字化转型标准体系框架，初步建立涵盖政府、经济、社会各领域，以国家标准、行业标准、地方标准为主体，以团体标准为补充，基本满足数字化转型需求的标准体系。到2020年，具有浙江特色的数字化转型标准体系进一步完善。
——数字化转型标准化竞争力显著增强。到2020年，在数字化转型领域制（修）订国际标准、国家标准、行业标准或地方标准50项以上，组织开展国家级、省级标准化试点示范项目10项以上，新增全国、省级标准化技术委员会3个以上，数字化领域标准话语权显著提升。
——数字化转型标准化效应不断释放。进一步深化标准研制、标准化项目建设、标准实施监督评价等工作，形成一批具有先进水平的技术和管理标准化成果，数字化转型标准化程度不断提升，标准化规范和引领数字化转型成效不断显现。
二、基本原则
（一）科学规划，系统布局。以推动高质量发展为着力点，强化标准体系顶层设计和系统架构。系统梳理数字化转型标准化建设的短板和需求，制定实施任务清单，构建完善标准体系，确保高标准推进数字化转型。
（二）开放共享，协调发展。着力发挥标准化的互联互通作用，以标准化促进政府、经济、社会等领域数字资源深度融合，助力打破信息孤岛。针对数字化转型多学科融合和涉及面广的特点，着力加强各领域标准化建设的统筹协调。
（三）需求导向，重点突破。以政府数字化转型为先导，撬动经济和社会各领域数字化转型，加快各领域数字化转型标准化建设。围绕数据共享、流程再造、信用体系、服务协同等关键领域，优先制定政府数字化转型亟需标准。
三、重点任务
（一）助力政府数字化转型，全力打造智慧政府。
1、构建数字政府标准体系框架。以“最多跑一次”改革标准化建设为突破口，按照“123466”的要求，完善标准化运行机制，助力争创政府治理数字化转型试点省。围绕大系统、大数据、大平台、大集成建设，构建涵盖经济调节、市场监管、公共服务、社会治理、环境保护、政府运行等领域的数字政府标准体系，加快总体要求、政务服务、数据共享、业务管理和技术应用等标准研制。围绕公共数据整合、共享、开放等重点领域，抓好公共数据平台标准化建设。（责任单位：省质监局、省发展改革委、省数据管理中心、省“最多跑一次”改革办公室，列第一的为牵头单位，下同）
2、打通数据互通关键节点。围绕建立“三大模型”的要求，直面打通信息孤岛的堵点和难点，加快构建跨部门、跨层级、跨领域的标准模型。围绕数据共享、流程再造、信用体系建设，重点开展数据汇聚、数据平台、数据安全、大数据应用等领域亟需标准的研制，加快公共数据资源目录编制规范、“互联网+政务服务”公共数据管理规范及电子证照库、人口综合库、公共信用库等规范制定。加强政务领域大数据、物联网、云计算等信息技术应用标准研制，着力破除“三大模型”中标准缺失问题。（责任单位：省数据管理中心、省质监局）
3、扩大政府治理标准化效应。加快政府决策、执行、督查、反馈等数字化协同标准化步伐，强化财政、金融、国资、商务等领域数字化转型标准化机制建设。健全市场监管数字化转型标准体系，结合信息系统建设，将监管要求固化为可量化、可执行、可追溯的全周期标准链和监管模式。推进大数据、互联网、云计算、人工智能、区块链等现代化信息技术标准化联动应用。加强政府数字化转型标准宣贯和实施评价，在民政、人力社保、教育、卫生计生等领域开展标准化试点示范建设，打造政府数字化转型标准化样板。（责任单位：省数据管理中心、省发展改革委、省经信委、省工商局、省质监局）
（二）引领经济数字化转型，全力打造数字经济。
4、抢占数字经济高地。立足互联网、物联网、大数据、人工智能等，实施标准领航工程，加快制定实施先进标准，制定实施团体标准30项以上，抢占产业标准制高点。围绕集成电路、基础软件、核心元器件、柔性电子、量子通信等薄弱环节，推动成立产业标准化技术组织3家以上。推动之江实验室成为国家人工智能标准化总体组成员单位，争取获批国家级技术标准创新基地和标准验证检验检测点试点，加快创新成果标准化。围绕术语定义、产品评估、系统和组件接口、数据兼容、互换模型等国际竞争和市场应用重点领域，加快标准研制步伐，提升行业标准话语权。（责任单位：省经信委、省科技厅、省质监局、之江实验室）
5、促进新旧动能迭代更新。强化“品字标”浙江制造标准数字化要求，促进传统制造业高质量发展。开展创业孵化、协同创新、网络众包等“双创”平台标准化复制推广，制定并推广一批支撑制造业创新基地建设的共性和前沿技术标准。探索开展一批互联网协议版本第六版（IPv6）、物联网、大数据、人工智能等数字领域关键技术在传统制造业领域的融合应用，培育一批基于数字技术的新型生产、组织、服务模式标准。在化工、纺织、造纸等重点传统产业开展数字技术与制造业融合创新标准化试点示范。（责任单位：省质监局、省经信委、省科技厅）
6、夯实数字金融基础。以标准化助力数字经济风险防控，围绕移动支付、借贷、保险、基金销售、信托和消费金融等数字化金融服务，加强监管、准入、第三方存管、信息披露、风险提示、网络安全、信用建设等关键标准研制和实施，构建数字金融行业管理和数据统计监测体系。推动区块链技术在数字金融领域创新应用，加强区块链技术应用标准化，强化金融科技标准化建设。（责任单位：人行杭州中心支行、省质监局、浙江银监局、浙江保监局、浙江证监局）
7、助推数字经济创新融合。聚力之江实验室、实体经济、新兴金融中心、新型贸易中心建设，加强数字经济创新融合标准化建设，加快创新成果标准化。加强与国际、国家标准化技术组织对接，推动以之江实验室为代表的浙江企事业单位参与国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）和国际电信联盟（ITU）有关工作。优先做好之江实验室等国家新一代人工智能开放创新平台标准化顶层设计，围绕医疗、交通、金融、物流、环境保护等领域率先开展数字化转型关键技术、产品、服务标准研制，及时将有效模式和关键技术标准化。（责任单位：省科技厅、省经信委、省质监局、之江实验室）
（三）支撑社会数字化转型，全力打造智慧浙江。
8、推动公共服务智能化。探索“标准化+大数据+公共服务”模式，加快“网上办、掌上办”领域数据采集、分级、交换、质量、保密等关键共性标准的制定，实施基本公共服务指导性目录及标准。建立全省社会数据标准化协调机制，构建涵盖教育、司法、文化、健康、交通、地理、金融、信用等领域的社会公共服务标准库。推进企业投资项目审批监管、商事登记联办、不动产登记管理等全过程标准化，建立公安、人力社保、民政、医疗等领域信息共享标准化路径。强化乡镇（街道）便民服务中心、村（社区）代办点等公共服务标准制定、实施与评价。（责任单位：省发展改革委、省质监局、省数据管理中心，省基本公共服务均等化协调小组成员单位）
9、推动社会治理集成化。结合基层社会治理工作，实施社会治理事项标准化指导性目录，依托基层治理综合信息平台加快推动社会治理数字化转型。加强政府、企业、个人分层分级分流标准化体系建设，以标准化规范数据采集、传输、存储、使用、开发等环节的安全边界和监管措施，制定涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私等信息的保护清单标准。开展基层社情民意监测标准化工作，围绕基层治理重点领域实施一批标准化项目，开展重要标准实施绩效评价，提升基层社会治理标准化水平。（责任单位：省综治办、省发展改革委、省质监局、省数据管理中心）
10、推动公众消费数字化。加快数字化消费云工程、云服务、大数据等领域创新成果标准化，促进虚拟/增强现实、智能网联汽车、人工智能等前沿科技应用，培育数字消费新业态、新模式。提升文化、教育、医疗等领域数字化产品和服务模式标准化水平，推动管理经验和关键技术转化为标准。围绕新零售、农村电子商务、跨境电子商务等新技术新业态新模式，开展标准化建设，培育一批国际先进标准。围绕打响“放心消费在浙江”品牌，探索建立数字化放心消费“三度一率”社会评价标准指标体系。（责任单位：省商务厅、省发展改革委、省经信委、省教育厅、省文化厅、省卫生计生委、省工商局、省质监局）
四、组织保障
（一）强化部门协同。完善统一领导、分工负责的标准化管理机制，强化标准化主管部门的牵头、协调和监督职责，有效发挥行业主管部门的标准制定、实施作用。在省全面实施标准化战略领导小组框架下，设立数字化转型标准化工作专班，统筹各相关部门规划、政策和举措，定期开展专题研究，及时协调重点工作。
（二）强化政策保障。积极推荐一批重要标准上升为国际标准、国家标准或行业标准。标准实施绩效显著的，按有关规定优先推荐申报省科学技术奖、省标准创新贡献奖。支持我省企事业单位承担或参与国际、全国专业标准化技术委员会秘书处工作，优化省级标准化技术委员会建设。完善科技创新与标准创新融合机制。探索建立数字产业服务认证体系。
（三）强化实施评价。将标准实施与数字化转型政策深度融合，加大标准实施协调力度，强化标准的制度性合力。建立第三方标准实施监督和评估机制，探索实施符合国际惯例的认证认可模式，培育标准服务市场。每年选定一批重点标准化项目进行标准实施绩效评价，建立标准动态调整机制，加强标准实施信息公开，增强实施绩效评估能力。
抄送：省委各部门，省人大常委会、省政协办公厅，省军区，省监委，省法院，省检察院。
区块链与网络安全范文6
根据国际金融稳定理事会的定义，所谓金融科技，就是技术带动的金融创新，即金融供应商运用互联网、大数据，云计算、区块链、生物科技以及人工智能等各种技术创造与优化业务模式、应用流程以及产品和服务。目前最具广泛意义的是，金融机构可以在对客户数据分析与占有即所谓的KYC（know your customer）的基础上，运用云计算进行产品与服务的定制，同时以分布式记账为核心的区块链技术已经在少数金融机构进行试测，未来以虹膜识别、指纹识别和人脸识别为手段的生物科技以及机器学习（ML）与人工智能（AI）技术都将与金融进行深度耦合，金融科技将呈现多元化的生态。
必须承认金融科技既推动了传统金融机构的转型，也加快了金融产品的迭代与创新，同时催生了许多新的金融业态，并从总体上提高了金融资源的配置效率和金融机构的运转效果，但与此同时也出现了不少的外溢风险或者说是“创造性破坏”，如金融科技导致跨界金融服务日益丰富，不同业务之间相互关联、渗透，风险的传染性更强，金融科技所形成的信息流撕破了风险传导的时空限制，使得风险传播的速度更快；同时，金融科技创新产品过度包装，风险隐蔽性更大，监管套利盛行。另外，金融科技会导致数据资源被滥用、侵犯个人隐私，网络安全隐患突出等问题。而实际上，金融科技有着与传统金融服务实体经济的本质，监管的核心要求就是在高效的同时保持稳定，而且任何国家金融科技的创新都不是没有边界的，从这个意义而言，正是金融科技的倒逼，才使得监管科技走向前台，或者说RegTech就是从FinTech世界中扩展出来的细分领域。
但是，RegTech并不完全是为监管机构而生，很大程度上是金融企业的应变式主动性选择，而正是如此，英国金融市场行为监管局（FCA）将监管科技描述为“运用新技术，促进达成监管要求”，而国际金融协会则将RegTech定义为有助于高效达成监管、合规要求的一类技术应用。质言之，RegTech就是一种“以科技应对监管”的颠覆性创新。分析发现，金融危机以来，欧美国家针对金融市场的监管政策不断收紧，巴塞尔协议…等国际性金融法规也不断提出更高要求，导致金融机构遵守监管法令的成本骤增，仅最近5年全球金融服务行业的合规成本每年就达1000亿美元。为了顺应监管要求，金融服务商开始与RegTech公司进行合作，并将RegTech产品引入自身系统。据数据公司CB Insights预测，全球对RegTech的需求在2020年将达1187亿美元。
按照德勤《监管科技是新的金融科技吗？》的报告，监管科技具有以下几个核心特点：首先是敏捷性，即对错综复杂的数据组进行快速解耦和组合；第二是速度，即能够及时生成报告与解决方案；第三是集成，即共享多个监管的数据结构，并对多项规定的众多要求形成统一的合规标准。具体到金融行业，RegTech的最大优势就能够通过实现纸质报告流程的数字化、减少基于监管的人力激励支出以及集中化地满足监管要来等途径达到有效降低成本的目的，可视性的结果是驱动金融机构的合规成本降低50%，同时，RegTech能够帮助金融机构无缝地对接和系统嵌套监管政策，及r自测与核查经营行为是否符合监管要求，从而避免因不合规带来的巨额罚款，完成风险的主动识别与控制。
当然，金融机构大量采用RegTech更强化了监管机构采用RegTech的倒逼力量，否则必然形成监管者与被监管者十分严重的信息不对称以及更为高级、更加隐蔽的监管套利行为，比如利用ML和AI规避不满足监管合规要求带来的罚款等。而对于监管机构而言，运用RegTech，不仅能够快捷地感知与发现金融风险，提升监管的实时性，同时能迅速而准确地识别与捕捉违规操作，继而进行及时的警示与制止，在大大降低监管成本的同时提升风险防范的精准性与有效性。
看得出，在实现监管目标上，金融企业与监管机构完全可以通过RegTech达到一致与趋同，而且还能最大程度地保护消费者利益；尤其重要的是，借助RegTech，监管机构可以力避因强势或过度监管从而压制金融创新的结果，从而在监管与市场之间找到了一个平衡机制。显然，RegTech是一种多赢的安排。因此，如果说FinTech只是局限于金融业自身变革力量的话，RegTech则是可以驱动金融业与监管层双重创新的强大动能。
