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来源：乐发lv2024-12-02 17:48

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2022西湖论剑|谭建荣院士：为数据安全筑起更多防火墙、安全墙******

　　前沿技术在数据安全可控方面发挥着哪些作用？在2022西湖论剑·网络安全大会期间，中国工程院院士谭建荣就新兴数字产业、工业互联网、智能制造、区块链技术等热点话题接受了媒体记者提问，阐述了他对未来网络安全的思考。

　　记者：“十四五”规划指出要培育壮大网络安全等新兴数字产业，在新业态背景下，我们应该如何把握这个机遇，加速推动网络安全产业成长壮大和持续发展？

　　谭建荣：网络安全产业随着网络安全技术的发展而发展，网络技术开放了，网络技术推广应用了，网络安全产业就随之形成，并且壮大。网络技术的先进性是关键，只有具备先进的网络安全技术，网络安全产业才可能具有自主知识产权，才可能做到自主创新、自主可控。有了先进的网络安全产业，我们就形成了网络安全队伍，有了高水平人才，我们才能做大网络安全产业，做到可靠性、可用性、可信性、可控性，才能把网络安全技术应用好、推广好，才能做大做强网络安全产业。

　　记者：近年来数据泄露等网络安全事件不时发生，您认为各相关方应该怎样携手应对，才能确保网络安全、信息安全和数据安全？

　　谭建荣：网络安全本身就是“矛”和“盾”的关系。网络安全既有攻又有防，没有一劳永逸的网络安全。网络安全只有起点没有终点，我们要不断的追求网络安全技术的先进性，才能够有效进行网络安全的“攻和防”。网络安全既要攻得下，又要防得牢，所以这是一对矛盾，就是这对矛盾促进了网络安全技术不断提升、不断发展。只有掌握最先进的技术，才能防得牢。我们首先要有正确的网络安全观，在这个正确的网络安全观指导下，不断提升我们的技术，使我们的防护能力不断增强。

　　记者：您之前提到在工业互联网中数据是至关重要的元素，请您谈一谈数据对于工业互联网发展的重要性体现在哪些方面？

　　谭建荣：我们通过网络产生了工业互联网，把互联网技术用到工业领域，而在工业领域中很大一方面是制造业。在制造过程当中，从产品设计、加工、装配、销售、使用、维护全生命周期来看，每一个环节都产生了大量数据，我们既是大量数据的产生者，又是大量数据的利用者。工业数据，技术数据、管理数据、服务数据、商业数据，对每个企业来说都至关重要，企业的核心竞争力体现在产品上、标准上、自主知识产权上，而最核心、最底层的就体现在工业数据上。企业是行业的领头羊，也是行业的大数据中心，必须要掌握行业数据、发展趋势、商业模式的数据等。

　　工业互联网最核心问题是产生了大量工业数据，而工业产品加工生产的过程，既是数据利用的过程，也是利用数据产生的源头，在这方面同时要利用好、维护好、保护好这些数据。工业数据、数据安全、工业互联是一个三角形关系，每一个环节都必不可少。

　　记者：在智能制造转型升级过程中，需要不断推动智能化大数据创新。如何保障数据安全，推进智能制造又好又快发展？

　　谭建荣：智能制造过程，就是把人工智能技术跟产品实际制造技术融合起来，用人工智能技术解决产品设计、加工、装配、使用、维护等过程当中出现的技术问题，用人工智能提升产品创新能力，改善产品质量。在这个过程中，每一个环节都产生了大量数据，而人工智能一个重要方法就是深度学习，通过人工神经网络训练，用数据训练。人工智能、智能制造归根到底是数据挖掘、数据利用、数据演练的过程，在这个过程当中数据安全是非常重要的，这些数据在哪些行业中，在多大范围使用，给多少人使用，这些都涉及到数据安全。

　　第二个方面，在贸易过程当中，客户服务产生了大量商业数据、技术数据，也包括管理上的数据，这三部分数据安全使用的范围、使用的权限、使用的密码都有一整套管理方法。我们要把智能制造推向深入，必须要通过数据挖掘、数据训练，而在这个过程当中我们要把数据安全做的更好，筑起更多的防火墙、安全墙，这样企业才可以放心地用数据，客户也可以放心地用这些数据。

　　记者：区块链技术在数据安全保障中发挥了哪些具体作用？

　　谭建荣：区块链是基于零信任，把数据公开、透明、去中心化，然后再加密和进行权限管理。区块链技术在数据安全保护方面非常重要，区块链技术应用的最成功、最必要的是金融管理行业、投资融资行业，区块链是公开、透明、去中心化、权限分散等一整套管理制度。我个人理解，区块链技术是互相制约的一个机制，互相制约、互相约束，才能够做到数据安全。（姚坤森）

张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******

　　中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”

　　这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。

　　2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

　　张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

　　“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

　　“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”

　　张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

　　他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

　　张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)