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信息通信技术与政策

信息通信技术与政策

本期目录

    专家论坛

    • 主动免疫可信计算打造安全可信网络产业生态体系
    • 沈昌祥, 田楠
    • 信息通信技术与政策. 2022, 48(8): 1-6. DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2022.08.001
    • 摘要 ( 592 ) HTML( 1519)   
    • 作为第五大主权领域空间,网络空间安全对于国家安全具有至关重要的意义。近年来,在国家相关法律法规的要求以及产业政策的推动下,以主动免疫为代表的安全可信计算相关产品与服务蓬勃发展,成为推动我国网络安全产业发展的重要力量。简述了推动可信网络产业发展的重要意义以及国家对于可信网络安全产业发展的要求,并对安全可信产业的定义及需求进行了介绍;然后阐述了主动免疫可信计算在可信计算理论发展过程中的地位日趋重要,给出了基于可信计算3.0的安全可信创新体系的主要内容;最后提出了以等级保护2.0与可信计算3.0构筑网络安全防御体系的思路。

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    专题:网络安全

    • 信息通信企业开展数据安全管理工作的指引与实践
    • 张滨, 温暖, 邱勤, 周莹, 李文琦
    • 信息通信技术与政策. 2022, 48(8): 19-23. DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2022.08.003
    • 摘要 ( 449 ) HTML( 255)   
    • 目前,国家数据安全法律法规体系框架基本确立,数据安全治理方案初步形成,并呈现协同化、全面化、精细化、多元化的发展趋势。数据安全新发展阶段,需要政府、企业、社会、个人携手构建数据安全管理工作格局和良好生态,信息通信企业作为推动数字经济发展的中坚力量,着力加强数据安全管理和个人信息保护工作,从筑牢管理体系、健全保护能力、优化运营机制和打造价值生态等方面积极开展数据安全管理工作实践。

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    • 5G邻近通信安全研究
    • 刘宇泽, 邢真, 游世林, 林兆骥
    • 信息通信技术与政策. 2022, 48(8): 24-30. DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2022.08.004
    • 摘要 ( 367 ) HTML( 213)   
    • 从3GPP R13版本开始,UE to Network Relay(U2N Relay)模式被引入邻近通信。无论UE是否在基站覆盖范围内,UE都可以通过U2N Relay模式连接另一个中继UE从而接入网络。而在3GPP R17版本,随着U2N控制面的引入,如何保障U2N Relay模式下的控制面安全是一个亟需解决的问题。介绍了U2N Relay模式下2层中继和3层中继方式的不同,并对U2N Relay模式下的安全问题进行了分析;针对U2N Relay服务根密钥5GPRUK的更新问题,进行了研究并给出了方案。

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    产业与政策

    • 数据要素市场化进展综述
    • 魏凯, 闫树, 吕艾临
    • 信息通信技术与政策. 2022, 48(8): 59-64. DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2022.08.009
    • 摘要 ( 867 ) HTML( 922)   
    • 随着数据要素市场培育相关政策的加速完善,产业实践不断走向深入,在取得了积极进展的同时,仍然面临着数据质量不高、数据应用程度不深、数据产权和交易等基础制度缺失、数据安全治理落实不到位等挑战。应对这些挑战,需要从制度建设和技术创新两个方面发力。此外,随着数据要素探索的不断深入,需密切关注数据要素制度和数据技术创新之间的适应性,秉持敏捷迭代的思路不断调整优化,保持效率与公平、发展与安全的平衡。

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    技术与标准

    • 同态加密在隐私计算中的应用综述
    • 邵航, 高思琪, 钟离, 傅致晖, 孟丹, 李晓林
    • 信息通信技术与政策. 2022, 48(8): 75-88. DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2022.08.012
    • 摘要 ( 1268 ) HTML( 269)   
    • 同态加密技术是一种基于数学难题的计算复杂性理论的密码学技术,支持数据以密态方式进行计算,计算结果解密后与明文计算的结果一致,在多样化复杂应用场景中具有很好的普适性,是目前隐私计算领域的一个热点研究方向。通过对同态加密技术的发展历程以及相关的技术路线进行梳理,解析了同态加密在安全求交、隐匿查询、多方联合计算、多方联合建模等典型隐私计算应用场景的技术融合应用,并对同态加密目前广泛落地应用过程中碰到的关键问题进行分析,最后对同态加密的研究发展方向进行探讨。

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    • 人脸表情识别技术研究综述
    • 刘建华, 唐雷
    • 信息通信技术与政策. 2022, 48(8): 89-96. DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2022.08.013
    • 摘要 ( 1523 ) HTML( 1006)   
    • 人脸表情识别技术是一个广泛的研究方向,涉及机器学习、图像处理、心理学等诸多领域,应用前景也相当广阔。近年来,随着人工智能等领域的发展和进步,属于情感计算领域的人脸表情识别技术也逐渐成为一个热门的研究方向。人脸表情识别任务一般由获取人脸图像、图像预处理、特征提取、特征分类4部分组成,人脸表情图像一般直接采用相关的数据集获取。首先介绍了人脸表情识别任务中需要进行的图像预处理步骤,以及特征提取和特征分类中的传统研究方法和深度学习方法,最后对人脸表情识别相关的数据集、发展趋势与挑战等进行阐述,并提出对未来的相关研究方法的看法。

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