目录
一、研发背景 (2)
二、需求要点 (3)
三、解决方案 (4)
四、系统技术体系 (8)
4.1系统总体架构 (8)
4.2系统主要功能 (9)
4.3业务模型 (11)
五、系统部署方式 (13)
5.1部门级部署 (13)
5.2企业应用部署 (13)
5.3集团应用部署 (14)
5.4部署要求 (15)
六、系统优势 (16)
一、研发背景
近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，因此，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。
目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段；但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并形成一个综合防御体系。另外，信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度逐渐成熟，并已在对信息系统依赖性高的行业开始普及。信息安全审计的相关标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时，公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中对安全监控、审计提出明确的技术要求：监控审计范围覆盖网络设备、操作系统、数据库、应用系统，监控审计内容包括各网络设备运行状况、系统资源的异常使用、重要用户行为和重要系统命令的使用等系统内重要的安全相关事件。
伴随着大数据时代的到来，不同规模的企业和组织每天发生的事件从上亿到百亿之间，随着企业和组织规模的扩大，各类应用系统的日益增多，各类安全信息的规模变得非常庞大和种类繁多，这使以日志和事件为代表的安全信息的采集规模变得日益庞大，而构架在传统关系型数据库下的日志安全中心因在数据扩展方面的劣势，已经无法适应海量数据的存储和安全事件的处理的现实要求，使得安全中心的日志历史数据的分析能力变弱，导致安全事件的调查效率较低。同时，构建在传统关系型数据库下的日志安全中心对企业各类设备的产生的各类异构安全数据的存储和管理也变得困难。所以为了应付安全大数据带来的问题，还需要用大数据的技术来解决。只有将大数据分析技术充分融合
到现有的安管平台技术架构中形成新一代的安全态势感知平台，才能使传统的安管平台焕发新生。
二、需求要点
●整合企业目前部署的各种相对孤立的安全防护资源（主要包括：防火
墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统、UTM等），实现对各种网络安全装
置信息的综合监控、管理及分析；
●在大数据时代，以数据为核心，用新技术提供的低成本、高可靠、可弹
性扩展的数据处理能力，满足组织和企业对异构海量日志数据的处理需
求;以关联分析(知所已知)和行为分析(知所未知)为基础，为安全管理
人员提供智能化分析方法，以应对日益复杂的隐蔽攻击和威胁，从数据
中发现价值;同时，以运维和管理为动力，提供流程辅助、合规管控、
安全分析和决策支持等能力;并且通过可视化技术和人机交互为安全管
理人员提供工作接口，展现数据价值。
●紧密围绕具体业务，采用主动的和真正具有安全智能的管理技术，并采
用融合大数据技术的软件架构，严格监控各种关键业务系统（主要包
括：生产类的生产调度系统，财务类的集团财务系统，研发类的PDM系
统以及管理类的办公自动化系统、HR系统、ERP系统等），防止对重要
数据非授权篡改行为的跟踪及审计等。
通过以上几点可以帮助企业建立一套横向贯穿孤立的安全防线的整体安全态势感知平台，通过获取防病毒系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统、运行主机、交换机、路由器、数据库系统、中间件等日志事件、状态事件和网络数据包和各类设备的状态运行数据的采集、综合评价和网络安全事件关联分析，实现对来自外部攻击的安全审计和对来自内部攻击的安全审计，为网络管理维护人员提供一个监控整个网络的软件和硬件设备运行状况、分析挖掘异常入侵信息、审计业务系统关键数据、发出各种方式网络安全事件告警的手段，真正让企业和组织的管理者把握网络信息整体安全态势，实现有效地协同
防御。
三、解决方案
随着网络规模的迅速扩大，单一式的安全技术逐步被分布式安全技术所代替，加上各类应用系统逐步增多，网络管理人员、运维人员工作量往往会成倍增加，海量的数据和日志信息使得关键信息得不到重点关注。大量事实表明，对于安全事件发生或关键数据遭到严重破坏之前完全可以预先通过日志异常行为告警方式通知管理人员，及时进行分析并采取相应措施进行有效阻止，从而大大降低安全事件的发生率。
对于一个典型的用户而言，经过较为系统的安全建设后，都会部署较多的安全产品。这些安全产品每天产生的事件量是巨大的，如下表所示：
显然，收集和分析上述海量的安全事件是一个巨大的挑战，而能否做到这点将直接决定一个安全态势感知系统的成败。同时，安全态势感知系统决不能简单地将这些海量的信息直接展示给客户，否则，用户面对这些海量的网络安全事件将束手无策，管理运维效率将不升反降。此外，大量的安全事件汇聚到一起，根据其安全属性的相关性，可能隐含了新的更严重的安全事件，这种相关性是管理人员难以用肉眼观察出来的。网络安全监控系统的目标就是要收集这些海量事件，并通过有效的分析手段输出很少量的、真正值得管理员关注的安全事件。
态势感知平台数据处理流程
针对以上存在的问题，我们推出了云码安全态势感知平台，该平台系统以海量日志为核心，采用模块化的工作组件设计和大数据分布式系统架构。安全态势感知平台采用机器学习、数据建模、行为识别、关联分析等方法，通过全量收集网络设备、网关、终端、虚拟化和认证系统上的日志，对海量日志进行集中分析和挖掘，从而发现潜在的安全风险。实现安全信息的长期全量存储、全文检索分析、异常行为检测和安全合规要求。
鉴于网络安全管理过程中存在的诸多问题和充分利用现有网络安全设备功能，统一的系统应在充分发挥现有网络安全设备功能的基础上，组成一个“联合防御”体系，实现对来自外部攻击的安全审计、对来自内部攻击的安全审计和对信息访问的内容审计。为网络管理维护人员提供一个监控整个网络的软件和硬件设备运行状况、分析挖掘异常入侵信息、审计业务系统访问手段、各种方式预警的网络管理工作平台。
安全态势感知系统就是以业务系统为安全防护中心，通过适时采集网络中发生的瞬间即逝的海量网络信息安全事件，并将大量的安全事件过滤、压缩、归并，提取出少量的、或者是概括性的重要安全事件（相当于“关联分析中的事件量变”），然后从大量的安全事件之中发掘隐藏的相关性，产生新的不在之前事件之中的安全事件（相当于“关联分析中的事件质变”），实现经过高效和精确的事件关联，降低网络维护成本，改进网络和主机系统的可用性和网络服务的性能。
实时监控网络中数据库的所有访问操作，发现各种违规数据库操作行为，及时报警响应操作还原，实现数据库安全事件的准确跟踪定位，保障数据库系统安全。收集来自用户的事件，当用户进行数据库访问操作时，管理平台根据审计数据字典，判断其数据库访问行为是否为审计事件，当数据库访问事件满足审汁报警记录条件时，管理平台则向管理人员发送报警信息并把用户对数据库的所有操作自动记录下来，存放在审计日志中。当发现新数据库访问具有潜在危害性，而审计数据字典未制定的对应审计规则，管理人员可以在审计数据字典中更新审计规则。
安全态势感知系统采用全新的解决方案，突出在以下几点：
自身携带网络抓包、日志搜集、设备状态探测等获取网络安全信息的手段； 能够接收现有网络中的网络抓包、日志搜集、设备状态探测等网络管理设备发出的网络安全信息；
可以进行常用防火墙、IDS、IPS等告警日志的二次关联分析，在一次安全防卫的基础上，准确地进行二次安全防卫，精准地给用户提供告警信息；
实现三级安全联防。在第一级关注的网络安全事件出现后，立即启动第二级相应的追踪模型，当后续网络安全事件进入追踪区域时，瞬间激活第三级相应的对策服务，对危害行为的网络安全事件进行阻挡和转化；
分析引擎工作方式可以受外部策略脚本控制，通过不断地编写策略脚本，就能够不断增强分析的范围和分析的效率；
包含图示化的策略脚本编写工具，可以轻易地按照最新的网络安全问题编写出策略脚本，加载到分析引擎的策略脚本库中，提升网络安全防卫水平，解决最近出现的网络安全问题；
可以连接到互联网上，从网络安全金管家网站的策略脚本库中下载最新策略脚本，更新本地的策略脚本库；
提供网络报文流动方向拓扑图快照，建立网络报文流动方向的健康模型，一
旦出现异样，可以及时通过网页形式查看可以的网络报文流动方向拓扑图快照，方便找出危险源；
对于流动的海量网络安全事件，可以动态依据策略脚本改变观察窗的大小和网络安全事件驻留的时间长短，确保事前、事中、事后的关联分析准确性； 最长300天的网络安全事件留存，可以满足任何网络安全审计业务的要求； 灵活强大的查询功能，系统使用了大数据交互式查询技术，满足安全审计员的日常工作需要。安全审计员可以通过自定义的仪表盘同日志审计所存储的所有日志进行交互，实时显示查询到的数据，查询时间缩短到秒级。系统支持任意嵌套查询，并可随意回退，通过仪表板可视化处理数据，真正做到所见即所查。系统可将查询条件保存为策略，支持策略的导入导出，供后期使用，为安全审计员工作提供便利。安全审计员通过仪表板可任意选择需要显示的字段和信息，并可对查询结果随时进行统计分析、可视化分析，包括地理定位、多维分析、TopN分析，支持关键字和正则表达式的全文检索。系统的交互式分析功能为安全审计和分析人员在进行安全事件调查和威胁分析时提供了一个强有力的武器。
强大的各类日志的检索功能，不仅提供了基于范式化后的格式数据内容的实时关联分析和统计报表，同时还提供强大的全文搜索功能。混合式检索技术包括通过对范化后的字段值进行全部日志记录的搜索，其功能基本等同于传统关系库中的SQL查询，查询出包含搜索值的所有的日志记录，并分行显示。同时，系统支持全文检索技术，它不局限于几种或几十种固定的字段，不需要指定数据的格式，可以结合时间与关键词进行搜索，实时展现搜索结果，并对关键字进行高亮显示。全文检索在使用上就和Google一样直观易用，用户可以输入关键词或正则表达式进行任意搜索，提供即时的在线查询，立即产生长时期结果。混合式检索技术使系统在事件检索上正在做到了灵活与高效。
拥有关键词、内容流向、数据表及数据字段、数据库访问用户甄别等手段，
满足所有业务领域的机密信息内容安全审计需求，第一时间把机密信息被非法访问、复制、删除的行为暴露给网管人员或信息安全人员；
仪表盘方式展示网络安全分析结果；
可以在手机、短信、Email、WEB桌面等终端上接收网络安全分析结果。
四、系统技术体系
4.1系统总体架构
安全态势中心总体功能分为四大部分：各类日志及运维数据的实时采集、海
量数据的存储、实时数据流的分析引擎、安全审计分析中心及管理平台。
审计数据采集是整个平台的基础，为系统审计提供数据源和状态监测数据。采集层面使用了异步通讯、高速缓存、日志范式化流水线和消
息中间件技术，对海量异构日志进行持续不断地高速采集，使用户能
够采集并预处理网络中大规模审计对象的日志。
数据存储方面，针对大数据日志和各类设备的状态运维数据，系统采用了分布式非关系型数据库从根本上解决了使用传统关系型数据库
的日志审计系统的性能瓶颈，包括数据存储、数据索引、数据搜索和
数据备份的不足，使日志审计系统真正迈向了大数据时代。对数据进
行分片和副本，将分片和副本保存在不同的分布式节点上，同时对数
据进行全文索引，通过分布式节点的增加实现对TB/PB级日志数据的
保存，并可将数据以文件系统方式保存在各节点上，实现了存储和分
析的水平弹性扩展，满足用户存储长期日志数据的要求。
分析引擎对采集的原始数据按照不同的维度进行数据的分类，同时按照安全策略和行为规则对数据进行分析。其中数据流式分析采用内存
实时计算、复杂事件处理技术结合日志相关的各类事件模型进行实时
监控和关联分析，帮助用户及时发现安全异常，快速关联出安全隐患;
安全审计分析中心及管理平台，包含了交互式分析、全文检索、历史数据回放、批处理分析等多种先进技术。其中，历史数据回放提供了
历史数据检测的功能，方便安全审计员对保存在系统中的海量数据进
行回放，通过高速回放技术为用户重现历史安全场景；批处理分析使
用了数据抽取、数据聚合等技术，能够对TB级日志快速生成报表，
满足安全审计员生成各类安全日报、周报和月报等需求。
4.2系统主要功能
系统总体功能分为三大部分：审计数据采集、分析引擎、审计管理平台。 审计数据采集是整个系统的基础，为系统审计提供数据源和状态监测数据。对于用户而言，采集日志面临的最大挑战就是：审计数据源分散、日志类型多样、日志量大。为此，系统综合采用多种技术手段，充分适应用户实际网络环境的运行情况，采集用户网络中分散在各个位置的各种厂商、各种类型的海量日志。
分析引擎对采集的原始数据按照不同的维度进行数据的分类，同时按照安全策略和行为规则对数据进行分析。系统为用户在进行安全日志及事件的实时分析和历史分析的时候提供了一种全新的分析体验——基于策略的安全事件分析过程。用户可以通过丰富的事件分析策略对全网的安全事件进行全方位、多视角、大跨度、细粒度的实时监测、统计分析、查询、调查、追溯、地图定位、可视化分析展示等
管理平台是安全审计的Web管理平台，包含了安全审计平台的管理功能和信息发布管理功能。提供了强大的日志综合审计功能，为不用层级的用户提供了多视角、多层次的审计视图。系统提供全局监视仪表
板、实时审计视图、内置或自定义策略的统计视图、超强的日志查询
和报表管理功能，支持日志的模糊查询和自定义报表。
报表报告是安全审计系统的重要用途，系统内置了丰富的报表模板，包括统计报表、明细报表、综合审计报告，审计人员可以根据需
要生成不同的报表。系统内置报表生成调度器，可以定时自动生成日
报、周报、月报、季报、年报，并支持以邮件等方式自动投递，支持
以PDF、Excel、Word等格式导出，支持打印。
以设备审计为基础:以管理信息系统相关设备的安全审计为基础，完善日志、网络行为的分析，加强审计力度。
以业务系统审计为中心：分析管理信息系统业务特点，充分利用设备审计数据进行深度分析，形成业务系统安全审计平台。
提供便于维护的平台：简化系统的运维，提供多种接口与网管等外围系统进行对接。
4.3业务模型
安全态势感知系统能满足以下审计模型，实现面向业务的安全审计，将零散的网络信息和独立的设备进行整合，业务审计模型图如下所示：该模型主要从业务结构、信息整合、业务指标三个层面，采用统一的审计规则与策略纵向贯穿，实现面向业务审计的目标。
业务结构：业务审计模型的基础部分，构建安全审计平台接入的组成元素，是安全审计平台涵盖的信息资源，是业务审计规则与策略的具体分析对象。
从类别上主要分为应用、设备、网络与终端用户。
信息整合分析：业务审计模型的数据抽取部分，将零散的信息以业务结构进行归并与格式化，提取与业务相关的重要信息，实现面向业务模型的数据分析。
业务综合管理：业务审计模型的提升部分，实现面向业务安全预警及审计功能，以独立的业务视图对状态、访问、流量、告警信息等指标进行分析。 业务审计规则与策略：以业务审计模型的三个层面为基础，根据技术支持系统的特点定制数据采集策略、数据预警规则、关联分析策略，协调业务审计模型的动态运行。
面向业务审计：作为该模型的高端应用，实现面向业务审计模型的目标，能从业务连续性、关联性、业务运行特点、用户行为及习惯等方面对业务系统进行针对性的审计与诊断。
五、系统部署方式
5.1部门级部署
对于网络环境比较简单，设备数量较小的网络，可采用独立部署模式，部署一套安全审计系统，直接管理所有的安全设备与网络主机。
5.2企业应用部署
对于网络环境复杂、或者存在大量安全设备的网络，采用集中部署模式。根据网络划分的多个区域（如：生产区、WEB服务器）每个分区内部部署一套采集组件，实现本分区内的信息收集和处理。同时，在中心区域部署一套安全审计系统，通过与各类事件组件或安全设备通信，实现整个网络的全局管理。
5.3集团应用部署
对于结构复杂，层次化的网络组织，需要划分为多个管理级别，如集团公司网络，一级子公司网络。集团公司、一级子公司的管理范围、需求不同，此时采用级联部署模式。
在集团公司和一级子公司网络分别部署一套安全态势感知平台，实现本地网络的安全管理，同时各一级子公司网络会传递本地管理数据到集团公司网络，以便集团公司安全审计系统可管理整个网络。
集团公司管理中心在收到各一级子公司管理中心传送的日志数据后，可以进行统一日志入库、全局日志分析和集中日志统计，实现统一的安全审计功能。
分支网络
分支网络
5.4部署要求
网络安全监控系统部署可从公司网络结构、设备数量、业务系统构架、业务数据信息等方面进行综合评定后选择适合的部署方式。以下数据仅供参考
六、系统优势
在现有以安全边界防护和安全设备的基础上，建设面向关键业务的网络安全监控系统，将“以边界防护为主”的安全管理向“主动防护、联合防御”进行转变，主要效益体现在以下几个方面：
系统资源一体化：
安全审计的对象涵盖被审计系统相关的网络设备、主机、安全设备及应用服务，通过对与关键业务管理系统相关审计对象的原始数据采集，为审计分析和取证提供基础数据，实现了系统资源统一审计。
全过程的联合防御机制：
通过整合安全资源，集状态监测、日志分析、流量统计、数据包监听与业务访问审计于一体的多层事件关联分析模型，能有效的分析、诊断安全事件原因，及时发现事件源，并从事前、事中、事后进行安全事件的预防和取证，减少了安全事件误报与漏报，提高了安全事件的处理效率。
综上所述，通过系统，集成现有安全防护资源，更好的发挥了现有安全防护设备的作用。系统实现了安全设备与网络运行、业务系统访问管理等信息的有机关联，促进安全管理工作从“边界防护”向“主动防护、联合防御”转变，提升了网络安全管理工作效率。
基于大数据的安全感知研究 摘要：随着“互联网+”的到来，网络数据爆发性增长，传统的安全分析手段已经无法分析 处理如此大量的数据。随着大数据技术的成熟、应用和推广，网络安全态势感知技术有了新 的发展方向大数据技术特有的海量存储、并行计算、高效查询等特点，为大规模网络安全态 势感知的关键技术创造了突破的机遇。本文将对大规模网络环境下的安全态势感知、大数据 技术在安全感知方面的促进做一些探讨。 关键词：大数据网络安全态势感知并行计算 Network Security Situation Awareness Based on Big Data Li Yingzhuang1 Wang Yao2 Zhou Zhengcheng2 Zou Xueqin2 （China Mobile Group Hainan Co., Ltd.,Hainan,570125） Abstract: With the "Internet plus" the arrival of the explosive growth of network data security analysis, the traditional method has been unable to deal with such a large amount of data analysis. Along with the promotion and application of big data technology, mature, situational awareness of network security technology has the characteristics of a new direction for the development of mass storage, unique big data technology of parallel computing, efficient query, creating a breakthrough opportunity is the key technology of large-scale network security situation awareness. In this paper, we will discuss the security situation awareness and the promotion of large data technology in large scale network environment. Keywords: Big Data,Network Security,Situation Awareness, Parallel computing 1.引言 随着“互联网+”、智能制造等新兴业态的快速发展，互联网快速渗透到工业 各领域各环节，客观上导致工业行业原有相对封闭的使用环境被逐渐打破，传统 网络与信息安全威胁加速向各类网络、系统、设备渗透，病毒、木马日益猖獗。 提出新的挑战，而且我国目前信息系统安全产业和信息安全法律法规和标准不完 善，导致国信息安全保障工作滞后于信息技术发展。 面对复杂严峻的网络与信息安全形势，2015年1月，公安部颁布了《关于加 快推进网络与信息安全通报机制建设的通知》（公信安[2015]21号）文件。《关 于加快推进网络与信息安全通报机制建设的通知》要求建立省市两级网络与信息 安全信息通报机制，积极推动专门机构建设，建立安全态势感知监测通报手段和 信息通报预警及应急处置体系。明确要求建设网络与信息安全态势感知监测通报 平台。实现对重要和网上重要信息系统的安全监测、网上计算机病毒木马传播监
智能制造背景下的感知系统 目录 摘要 (2) 智能感知技术 (2) 感知技术的必要性和紧迫性 (2) 基于人体分析 (3) 基于行为分析 (3) 基于车辆分析 (4) 基于图像分析 (4) 智能感知技术在不同领域的应用 (5) 我国发展感知信息技术具备有利条件 (6) 我国在发展感知技术方面的不足与改进方法 (7) 世界各国对于智能制造的发展动向 (7) 结束语 (9) 参考文献 (10)
摘要：当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。 关键词：智能感知技术互联网 智能感知技术 首先，我们要知道的是什么是智能感知技术。所谓的智能感知技术就是重点研究基于生物特征、以自然语言和动态图像的理解为基础的“以人为中心”的智能信息处理和控制技术，中文信息处理；研究生物特征识别、智能交通等相关领域的系统技术。
当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。 PC时期Wintel联盟垄断了整整20年，移动互联网时期ARM+安卓又形成了新一轮垄断。在如今的感知时代，“超越摩尔”是我国一个打破垄断束缚的难得历史机遇，如果加大在此领域的扶持力度，充分发挥已有的半导体产业基础和市场优势，有很大可能在未来智能时代实现赶超发展，抢占产业竞争制高点。 感知技术的必要性和紧迫性 其次，我们要重视感知技术的必要性和紧迫性。信息技术从计算时代、通讯时代发展到今天的感知时代经历了三个浪潮：PC的普及产生了互联网，智能手机的普及形成了移动互联网，今天传感器的普及将促成物联网。Gartner2014技术趋势报告显示，未来5—10年，物联网技术将达到实质生产高峰期，截至2020年，将有260亿台设备被装入物联网，这将引领信息技术迈向智能时代——计算、通讯、感知等信息技术的深度融合万物互联的时代。一个感知无所不在、联接无所不在、数据无所不在、计算无所不在的万联网生态系统，将全面覆盖可穿戴、机器人、工业4.0、智能家居、智能医疗、智慧城市、智慧农业、智慧交通等。如果把整个智能社会比作人体，感知信息技术则扮演着五官和神经的角色。 感知信息技术是未来智能时代的重要基础。智能时代，物联网、传感器会遍布在生活、生产的各个角落。据《经济学人》预测，到2025年城市地区每4平方米就会有一个智能设备。智能城市、智能医院、智能高速公路等将依靠传感器实现万物互连并自动做出决策；智能制造通过在传统工厂管理环节和生产制造设备之间部署以传感器为代表的一系列感知信息技术以实现自动化、信息化和智能化。一直以来，美国、德国、日本等国都非常重视感知信息技术的发展。美国早在1991年就将传感器与信号处理、传感器材料和制作工艺上升为国家关键技术予以扶持，近年来更是每年投入数十亿美元用于传感器基础项目研究。 感知信息技术领域将催生万亿级的市场。感知信息技术领域涉及材料、传感器设备、控制系统以及其上承载的数据增值开发和信息服务。智能手机和可穿戴设备的广泛普及应用，使传感器设备需求增势迅猛，而无所不在的传感器也将引发未来大规模数据爆炸，到2020年，来自传感器的数据将占全部数据的一半以上。大数据的充分利用和挖掘，还将不断催生新应用和新服务。预计到2020年相关的物联网产品与服务供应商将实现超过3000亿美元的增值营收，并且主要集中在服务领域。 发展安全可控的感知信息技术有利于保障国家经济社会安全。我国是网络大国，却不是网络强国，无论是芯片、操作系统，还是应用系统，受制于人的局面依然严峻。未来，在万
大数据应用之电力应用 一、背景 大数据不是ICT行业的专利。目前，金融、广电等传统行业都在积极借助大数据的力量，帮助企业实现转型。在电力行业，大数据已经被视作企业战略层面的重要议题：中国电力公司就在XX、XX、XX 建立了多个大数据中心，其中某个大数据中心已安装超过10000多个传感器，每个月可节约的能耗价值大概为30万元。那么，电力行业如何应用大数据在电力行业面临的挑战中，电信业能找到哪些共性，电信业又有怎样的机遇电力行业的应用策略中有哪些值得电信业借鉴 大数据在公共管理、零售、互联网、电信、金融等众多行业快速推广，市场规模迅速扩大，2012年国内大数据市场规模已达亿元。IDC预测，2016年中国大数据市场规模将达亿美元，而全球规模将达238亿美元。大数据已经渗透到当今的每个行业，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据超过了传统数据库系统的处理能力，为了获得数据中的价值，必须选择新的方式进行处理。电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践，是大数据应用的重点领域之一。 电力大数据的特征可以概括为3“V”3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity），3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据
即共情（Empathy）。 二、大数据应用机遇 重塑电力核心价值和转变电力发展方式是电力大数据的两条核心主线。电力大数据通过对市场个性化需求和企业自身良性发展的挖掘，驱动电力企业从“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。电力大数据通过对电力系统生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导，能够推动中国电力工业由高耗能、高排放、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色发展方式转变。此外，电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的内容增值服务 1、优化管理模式 电力行业数据量大、类型多、价值高，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电力专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。和电信行业一样，电力行业对大数据的使用也分为内部应用和外部应用。 内部应用指运用大数据优化电力企业管理模式，提升电力企业经营管理水平，主要包括以下几个方面。 支持基建决策 大数据技术有助于电力企业基础设施选址、建设的决策。例如丹麦风电公司VESTAS计划将全球天气系统数据与公司发电机数据结合，利用气温、气压、空气湿度、空气沉淀物、风向、风速等数据以及公司历史数据，通过使用超级计算机及大数据模型解决方案，来支
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及 大数据 智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的 运营支持服务。 1.1 网络空间 态势感知系统 系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块 和通报 预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功 能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能 力，统 筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高 效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理， 定期组织攻防演练。 1.1.1 安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客 组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息 系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处 置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是网站云监测，发现网站可用性的监测、网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前 360 补天漏洞众测平台注册有 多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、 IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现 webshell 等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端 IOC 威胁情报进行比对，发现 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比 对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘 分析和关联，发现更深层次的安全威胁 1、网站安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术， 实现对重点网站安全性与可用性的监测，及时发现网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、众测漏洞和访问异常等安全事件。 4万 APT
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。
智能制造背景下的感知系统 一、智能制造的内涵 （一）概念 关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。 世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,
将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。 综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。 （二）特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统；二是优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。
一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类： 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。
2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先，工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术，实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次，工业制造过程中需要高质量的工业大数据，可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务，是工业数据的重要产生来源，工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合，可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成，运用数据分析方法，结合领域知识，形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品
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产品简介 产品概述 最近更新时间：2018-12-18 17:16:40 什么是腾讯态势感知（私有云）？ 腾讯态势感知（私有云）（下文也叫御见）是腾讯面向政府、军队、金融、制造业、医疗、教育等大型企事业单位，推出的安全大数据分析及可视化平台。御见以安全检测为核心、以事件关联分析和腾讯威胁情报为重点、以 3D 可视化为特色、以可靠服务为保障，可针对企业面临的外部攻击和内部潜在风险，进行深度检测，为企业提供及时的安全告警。通过对海量数据进行多维度分析和及时预警，能及时智能处理安全威胁，实现企业全网安全态势可知、可见、可控的闭环。 主要功能 态势总览 通过态势总览，直观展示企业在全网范围内的资产安全状况、最新待处理威胁、风险事件、安全事件趋势等，运用安全评分、趋势图、柱状图、分布图等直观图形，实现可视化展示，结合平台所收集、加工、分析后的多维数据，直观查看结果，方便安全运维人员及时发现和处理威胁，从而帮助客户有效洞察企业所面临的外部威胁和内部脆弱性风险，极大地提高了安全运维团队的监测、管理、处置安全事件的效率。 资产感知 提供资产可视功能，帮助用户从资产的角度了解安全态势。盘点现有资产，对资产进行编辑管理。通过流量发现、第三设备导入、用户主动添加等手段，摸清企业内网资产，建立完整、丰富的资产库，为实现威胁、风险事件与企业内网资产紧密关联打下基础，方便运维人员对企业内网资产进行管理。 威胁发现 对接第三方设备日志、流量日志、威胁情报等数据，御见大数据分析平台对数据进行清洗、过滤、归一后，进行安全规则检测，实时发现最新威胁事件，并进行威胁态势感知与威胁事件告警，方便运维人员查询具体的威胁事件，从中获得威胁事件更详细信息，帮助调查分析、溯源事件、联动处置问题。 风险预警 实时收集互联网最新安全漏洞情报，向客户传递最新漏洞情报。通过持续监控外部威胁和内部风险，全面分析事件详情，为客户提供专业的处置方案，协助客户快速定位问题、精准定位溯源、及时正确处置威胁，做到及时查漏补缺、防患未然。
“大数据”为电力企业带来什么 以更准确的分析预测，为智能电网与新能源发展提供决策依据 “大数据”这个词是最近的新热点，《纽约时报》甚至宣称“大数据时代降临了”，随着这个词的频频曝光，它的商业价值也逐渐凸显，“大数据”已然成为众多世界500强企业追捧的对象，意昂（E.ON）等多家超大型国际电力能源集团已宣布牵手“大数据”。那么，“大数据”究竟会给电力企业的未来发展带来什么启示呢？ “大数据”的核心：更准确地预测 “大数据”源自英文bigdata，对这个概念的解释千差万别，美国学者舍恩伯格在他的专著《大数据时代》中解释说：“大数据，就是我们可以在更大规模的数据上，做到更多我们无法在小规模数据基础上完成的事情。” 他认为，“大数据”的核心就是对庞杂的超大规模数据资料进行分析，从而可以更准确地预测，这必然引发商业变革。以欧洲快销时尚品牌ZARA为例，该公司通过对消费者登录网店的数据进行分析，找出最受欢迎的产品，作为实体店的推荐参考，果然效果很好。并在实体店及网店中不停地收集消费者反馈：“我喜欢这个图案”、“我讨厌这个扣子”等，所有消息都通过销售经理反馈给数据处理中心，最终各方信息都将被分类处理，成为设计、生产、销售的指引。ZARA借此将销售收入提高了10%。 舍恩伯格在《大数据时代》一书中提出了一个非常具有颠覆性的观点：通过对庞大数据分析知道“是什么”就够了，不必再去追问“为什么”，就好像ZARA只需通过“大数据”分析了解什么款式最受欢迎，不必再花精力去研究消费者为什么喜欢。这个观点对于企业管理者来说，尤为重要。 需要专业化的数据处理机构 意昂集团（E.ON），欧洲最大的电力集团公司之一，兼营石油、贸易、运输等业务，2 012年在世界500强榜单上排名第16位，英、德等30多个国家的电网与发电企业都属于该集团旗下资产，用户数量超过2600万人。今年4月，该集团宣布携手瑞典爱立信（Er-ics son）公司探索“大数据”。 爱立信将向意昂集团出售相应的电网应用设备和软件，用来将意昂旗下电网的数据传输量提高3000%，可见这家电力企业在未来对数据的依赖。爱立信将帮助意昂对这些数据进行管理和分析，从而为企业经营服务。这次“大数据”合作主要集中在瑞典电网，意昂在瑞典大约拥有60万块智能电表。
挑战：数据体量大、类型多、价值密度低，如何最大限度的挖掘数据的价值，符合经济效益原则地使用大数据。 技术方面： 优势： 国际国内主流大数据技术，主要包括以开源 Hadoop 及 HBase 系列软件为基础的相关技术， 包括分布式计算框架 （MapReduce ）、分布式文件系统 （HDFS ） 、 分布式数据库（HBase ）、云计算、数据挖掘等。 云计算核心技术包括分布式文件系统(distributed file system ，DFS)和 MapReduce 技术，存储量大、廉价、可靠性高，用于调度自动化系统的后台，智能电网数据中心(营销、管理和设备状态监测)并行数据库：关系数据库(如 Oracle 等)主要存储结构化数据，提供便捷的数据查询分析能力、按照严格规则快速处理事务(transaction)的能力、多用户并发访问能力以及数据安全性的保证。劣势：云计算可以满足智能电网监控软件运行的可靠性和可扩展性，但实时性、一致性、数据隐私和安全等方面的要求难以满足。并行数据库数据存储容量有限、关系模型束缚对海量数据的快速访问能力、缺乏对非结构化数据的处理能力、扩展性差。机遇：良好的外部环境和政策支持其产产业的技术研发带来的经验（特别是互联网技术）大数据传输及存储技术、实时数据处理技术、异构多数据源处理技术（异构信息的整合、各类电网数据的高效管理）、大数据可视化化分析技术的研究，如：建立类似 IEC 61850或 IEC 61970 的信息互操作模型，基于HANA 内存数据库的智能电表。挑战：（1）如何将数据组织成合理的同质结构，是大数据存储处理中的一个重要问题（2）智能电网中存在大量的非结构化和半结构化数据，如何将这些数据转化为一个结构化的格式（3）大数据可视化化分析技术的挑战主要包括可视化算法的可扩展性、并行图 像合成算法、重要信息的提取和显示等方面 安全方面： 机遇：在电力系统安全运营方面，可在利用数据挖掘技术基础上，借助分布式处理和计算技术，实时分析大量来自电力系统环境监控、工业控制等传感器网络和监视摄像等一系列监控系统数据，提高电网安全检测水平，及时发现电网故障，并给出有效解决方案，提高电网对灾难的预警和应对能力。 通过海量数据的分析帮助信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而、管路敷设技术通过管线敷设技术，不仅可以解决吊顶层配置不规范问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
本技术公开了一种智能感知设备及感知系统，所述感知设备包括：具备多个传感器的传感器单元、与数据平台相连接的无线通信模块、存储模块、以及处理模块；所述处理模块与所述传感器单元、无线通信模块和存储模块相连接；所述处理模块根据加速度传感器的检测结果并利用预设检测算法来获知用户的运动情况；所述感知设备具有多种模式，不同模式对应不同的预设检测算法，用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设检测算法进行选择；本技术所述感知设备能耗极低，能够实现与数据平台的互联，且支持多种传感器的接入，稳定性和灵敏度均较高，存储能力强。 权利要求书 1.一种智能感知设备，其特征在于所述感知设备包括：具备多个传感器的传感器单元、与数据平台相连接的无线通信模块、存储模块、以及处理模块；所述处理模块与所述传感器单元、无线通信模块和存储模块相连接； 所述传感器单元包括：温度传感器、湿度传感器、环境光传感器、磁场传感器、加速度传感器和震动传感器中的至少两个；所述无线通信模块至少包括WIFI芯片； 所述处理模块根据加速度传感器的检测结果并利用预设检测算法来获知用户的运动情况；所述感知设备具有多种模式，不同模式对应不同的预设检测算法，用户通过对感知设备进行模式设定来对所述预设检测算法进行选择。 2.根据权利要求1所述的智能感知设备，其特征在于， 所述传感器单元还包括：风速传感器、pH值传感器、光照度传感器、溶解氧传感器、二氧化碳传感器、空气质量传感器、门磁传感器、噪声传感器中的至少一个； 所述感知设备还包括与处理模块相连接的USB串口转换模块、模式转换开关、电压转换模块、稳压模块和时钟模块。 3.根据权利要求1所述的智能感知设备，其特征在于所述处理模块通过存储结构体对接收到的传感器单元输出的传感器数据进行存储；每一存储结构体包括多条采用分隔符进行分隔的数据，每条数据中具有传感器数据、以及相应的传感器数据接收时间戳信息和传感器类型信息；所述处理模块将各存储结构体按照创建顺序依次排列后形成数据流，并根据预设上传周期将所述数据流上传至所述数据平台；所述处理模块还根据接收到的预设中断信息将相应的传感器数据直接上传至数据平台。 4.根据权利要求3所述的智能感知设备，其特征在于所述处理模块在对接收到的传感器单元输出的传感器数据进行存储之前，先对所述传感器数据进
基于大数据的电力系统数据应用 发表时间：2018-12-25T16:19:20.450Z 来源：《电力设备》2018年第23期作者：张新伯[导读] 摘要：电能与生产生活密切相关，电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成，电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据，有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平，是电力企业提高管理水平的重要途径。 （深圳供电局有限公司广东深圳 518000）摘要：电能与生产生活密切相关，电能的生产与传输需要经过电力系统发电、输电、变电等一系列复杂的过程完成，电力系统的生产、监控、测量、通信过程中产生了大量的数据，有效利用这些数据提高电力系统的安全可靠运行水平，是电力企业提高管理水平的重要途径。本文分析了电力自动化系统数据类型、电力系统数据应用现状及当前大数据的具体应用，提出了未来如何利用电力系统大数据来优化企业管理的策略，仅供参考。 关键词：电力大数据；电力系统数据处理；应用在当前我国电力行业的发展背景下，电力企业之间的市场竞争也变得越来越激烈。而单个电力企业要想在这种复杂的市场环境中取得优势，就必须要在发展过程中不断提高自身技术水平。如果能够将大数据技术充分应用到电力企业的各项业务中，就可以更好的处理企业业务发展中的各类数据，并对电力大数据信息进行必要的预测，真正的变革整个电力系统的管理模式。但就当前的实际现状来看，大数据技术在我国大部分电力企业中的应用水平都非常有限，并没有充分发挥其价值。之所以出现这种情况，就是因为一些电力企业没有明确大数据技术的应用前景，无法将大数据技术跟电力系统各项活动融合在一起。在这种情况下，就有必要分析大数据在电力系统中的具体应用现状和应用前景。 1大数据概述 大数据作为一种新型的数据信息处理技术，能够通过对大量数据信息的选择和分析，进行整理、计算等，筛选出其中蕴含的规律，进而选取有价值的数据信息。大数据具有数量大、范围广、数据类型复杂多样、内容丰富、数据的来源可靠、数据处理时效高等优势，近年来在各个行业得到了普及和推广。 2大数据在电力系统中应用的重要意义大数据技术在我国电力系统中具有多个方面的应用意义，能够促进我国电力系统的稳定高效发展。一方面，大数据技术的应用能够解决我国电力系统对于数据收集和处理的困难。特别是目前我国电力系统运作过程中涉及到的电力设备不断变多，而每一种电力设备的数据结构类型也比较复杂。使用大数据技术能够更有效的处理这些数据信息。另一方面，大数据技术的使用也可以显著提高我国电力系统的技术层次，引入数据挖掘等各项先进技术，提高电力企业的技术层次。 3大数据目前对于电网存在的问题 3.1现有营销系统数据以及对客户的深度分析不够 现有营销技术支撑系统仅仅作为业务支撑体系，用于基础数据收集、运行数据计算工具，仅局限于正常的营销业务的处理，仅仅能够生成一些功能单一的固定报表数据。一个月使用一次，很难将相互孤立的数据与用户用电特征、电力使用环境等因素进行分析与关联，数据使用率低，造成了对客户的价值分析能力不足。随着社会进步与营销相关业务的发展，无论是数据采集，还是电费计算，电网营销数据每年的增长速度较快，数据完整性有很大提高，在数据真实性与及时性方面也有一定提高，但是目前营销系统、信息采集与PMS、供电可靠性等其他系统的信息匹配方面依然存在问题，还有这部分的数据不一致，不准确，造成了营销系统的数据更新压力很大，难以成为多方数据的共享平台，内部无法为公司决策层提供数据支撑，更不要说对客户的用电分析，难以为客户的深度分析提供有力支撑。 3.2没有形成专业的协同运作 造成大量数据形成了信息孤岛，没有真正达到信息的纵向集成与横向联合，没有专门的运转部门进行绩效考核与实际可靠有效的合并机制，多年来一直单轨运行，数据更新不及时，工作平台不共享，造成重复工作很多，难免形成数据疏漏，经常出现系统运行一段时间后，需要大量时间进行数据重新梳理，没有形成日常化更新运作，人员变动频繁，交接疏漏时有发生。 3.3数据量大，可靠性低 电力自动化系统在运行过程中会产生大量的数据，而不同的数据代表不同的信息，电力自动化系统是由许多的子系统构成，各个子系统的数据库中储存着相关的数据信息，整个系统中的数据量非常庞大，数据交叉现象时有发生，繁多的数据信息会在一定程度上影响和制约这个系统的数据信息的分析处理和数据的更新，随着存储数据的增多，出现问题的几率也越来越大，降低了数据处理的安全性和准确性，对系统的数据库进行统一管理，保证系统数据的唯一性势在必行。 4大数据在电力自动化系统中的具体应用 4.1电网基础建设的自动化与智能化 在当前我国国民经济不断发展的背景下，我国各个城市地区的现代化建设程度也快速加深，社会各个行业和人们日常生活中对于电力的需求也出现了显著增加。在这种发展趋势下，我国各个地区的电网基础建设项目也逐渐增多。而如果能够将大数据技术融入到电网基础建设项目中，就能够显著提高项目建设过程中的数据储存困难和信息处理效率不高等问题。这主要是因为大数据技术的应用能够最大程度的收集电网基础建设项目中的各类现场信息，并使用自动对比等可行性较强的数据挖掘技术来对现场产生的各类信息进行全面的分析，最终实现建设项目的智能化管理和自动化处理。 4.2基于大数据的电网运行可视化监控 在整个输变电网络中有大量的设备、及检测点，通过传感器实时从各设备上采集设备运行指标及输变电的电压、电流、负载状态监测指标等，通过大数量的实时处理平台进行数据提取、加工及整合，再通过可视化大屏实时展示各设备及监测点的运行，对于设备及检测点数据的异常及时预警，及时处理。同时将设备的运行数据及检修数据进行整理分析形成知识库，以此知识库通过大数据处理技术及数据挖掘进行设备生命周期预测、设备异常问题检修处理方法推荐、设备检修周期以可能问题预测，以及对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等的大数据支撑。 4.3大数据在故障预测中的应用
工业大数据驱动智能制造 随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计、生产过程、管理经营、服务运维智能化的关键要素 5月5日15时19分，一架在后机身涂有象征天空蓝色和大地绿色的大型客机，潇洒稳健地降落在第四跑道上。这是一个历史性的时刻――它标志着中华民族百年的“大飞机梦”终于取得了历史性突破。而C919的下线以及首飞，不仅仅是一个产品的成功研制，更是一种新模式新体系――智能制造的实践检验。 2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。 智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 智能制造具有以智能工?S为载体、以关键制造环节智
能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。 C919大型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。 中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。 专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权发布的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。 为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小
智能识别感知技术与应用
尹周平 华中科技大学机械科学与工程学院 数字制造装备与技术国家重点实验室
contents
一、智能制造产业背景 二、智能识别感知技术 三、研究展望：柔性电子
制造技术的发展需求与趋势
产品全生命周期（设计、制造、运 作等）满足客户个性化需求 全价值链端到端系统工程
个性化
柔性化生产线 实现多品种产品生产的动态 配置资源
制造技术 发展趋势
绿色化
提高能源利用效率，实现 工业生产“绿色环保” 绿色制造
定制化
、节能减排环境友好等
制造需求： 多品种多批量、高质量低成本、柔性制造快速响应
3
制造业核心竞争力正在发生深刻变化
提升竞争力
1
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提升效率
能源和资源利用效率 是竞争力的决定性因素
2 缩短生产周期
? ? ? 更短的创新周期 更为复杂的产品 更大的数据量
3
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提高柔性
个性化大规模生产 快速变化的市场 更高的生产效率
制造业变化的速度比以往更快
4
全球制造产业正在发生深刻变化
2015年中国长三角地区的制造成本仅比美国低5%
5
中国制造业挑战与机遇
低附加值 高附加值
哥本哈根中国减排目标
产业升级压力 劳动力成本上升 能耗排放压力
中国制造业机遇：发展先进制造技术，实现产业升级
6
浅谈大数据技术在电力系统中的应用 发表时间：2019-07-08T11:56:48.010Z 来源：《电力设备》2019年第4期作者：赵辰 [导读] 摘要：电网的建设直接推动了电力行业的发展。 （内蒙古电力（集团）有限责任公司呼和浩特供电局内蒙古呼和浩特 010010） 摘要：电网的建设直接推动了电力行业的发展。电力行业的大数据不单单是指个人，以及企业的用电量，还包括在整个电网运行中所产出的数据，因为数据各不相同，根据这些数据筛选，探查和推测进而选出更有价值意义的信息。大数据的特点就是数量大类型多，范围比较广。电力行业大数据不仅指用户用电量的数据、电力企业的管理数据，还应该包括电网运行状态的数据和发电机组的数据，所以正确的处理大数据，能很好的提高行业的质量，在各行业中也得到了很好的推广。 关键词：大数据；电力系统；应用 1大数据技术在电力系统中的应用现状 （1）认知度不够。很多电力企业的高层管理对于大数据的认知还存在很大的普及性。不太了解大数据在全国自动化电力中起到的重要作用和存在的意义。另一个原因，大数据的引进需要人力和财力。需要专业的技术人员以及资金的投入，因为大数据的优势不能被摆在明面上来，导致了很多企业的不重视。再者，一些企业为节约成本购买的低配置的计算机等设备，大大减少了大数据的精准程度，在这个信息化管理时代，会直接导致数据处理的运行程度，设备使用出现各种故障，导致大数据的引进和接受。 （2）员工自身专业水平不够。员工综合素质不高，这是当下很多企业都面临的问题。大数据的运行以及分析管理，需要更专业的人员进行运作。但是现在很多员工不是对口专业，导致在工作上就会出现失误以及懈怠。因为自身的知识面不够，就导致该工作人员对于电力设备自动化运作中产生的大数据无法正确分析，或者在数据处理中对软件的运行感到束手无策，无法保证任务的完成。 （3）大数据的不稳定性。电力系统在运作中就会产生大量的数据，全网信息时代，各种电力产生的数据加起来是非常庞大的。但是，每种数据的产生代表的信息也就不同。这个就需要数据分析统一管理。这样的话，整体的数据库中数据会导致碰撞，导致了问题的出现，从而也降低了数据的精准性。所以庞大的储存空间，数据库的统一管理，是保证大数据准确性的必要选择。 2电力系统大数据如何应用 （1）大数据在可视化监控的电网运用：整个电网，大量的设备在传输，整理，发电运作中会通过传感器去采集各种电流、电压等数据，在通过实时处理进行数据的整合以及提取。并且通过可视化大屏实时监测设备运行状态，这样设备出现故障问题能从数据库中分析出来，并参考出相应处理方法。 （2）故障预测中大数据的应用：大数据系统现在分为主站和子站，主站用来收集各个子站提供的分析结果，收集到之后进一步的进行分析和处理。而子站就是用来收集各种数据并且进行分析提供给主站。这样在庞大的数据库中，就大大减少了一些无用的数据。比以往传统模式的电力故障检测提高了效率和质的保证。 （3）互联网中电力大数据的应用：当下互联网信息的全民覆盖，推动了信息产品加快发展。移动设备的普及使用，加大了信息量的传播也加大了大数据的合理使用。同时为高层管理提供更方便有利的条件，随时随地掌握企业的运行，及时作出决策。并且对于报警系统也提供了大量的便利，通过数据进行预警，向移动端传输消息。 3数据挖掘在电力系统中的应用效果 （1）降低电力检修成本。电力设备的检修分为日常巡检和故障检修。日常巡检主要靠巡检人员定期查看设备完成，存在的问题是不同的巡检人员对设备运行状态认识存在差异，可能导致浪费了人力，却没有起到设备巡检预期效果。现阶段，针对电力设备的检修故障主要由设备老化及意外故障两种情况，设备老化的检修主要检修人员利用自身的专业技能及专业知识对设备进行报废年限的判断，这样的判断具有不确定性，从而导致设备或人员的资源浪费；针对意外故障的检修，主要是利用监控系统对故障进行发展，并且及时对其进行处理，避免设备更大问题的出现。 （2）加强电力系统的调度运行。随着经济的发展，对电能的需求日益增长，电力系统经济调度是保证电力系统更好的利用能源的保证。在电力系统中加强对数据挖掘技术的应用，有利于电力调度工作的正常运行。电力调度工作能够实时监控电厂、电力设备及变电站等多个环节内容，同时还能够加强对信息的预测工作，从而确保电力生产决策的正确决定，稳定电力系统的健康发展。传统的调度算法是基于负荷需求和系统稳定的最优化问题，实际中，要找到合适的模型评价系统的稳定性非常的困难，而通过利用数据挖掘技术，能够对数据的潜在信息进行分析，从而寻找到适合电厂调度工作高效运行的模块系统。 （3）提高电网企业的营销能力。由于信息资源是电力企业发展的重要前提，而数据挖掘技术能够为电力企业提供一定的信息资源，所以加强电力系统中的数据挖掘技术能够有效的提高电网企业的营销能力。电网营销包括客户关系管理、市场管理、电能信息实时采集与监控、电能计量管理、计费与营销账务管理、客户服务等方面。利用数据挖掘可以对客户实现更多的现代化服务，其中针对客户关系主要实现了对咨询、查询、用电检查等服务过程的改善，从而实现对电力系统服务质量与服务效率的提高；营销账务实现优化整合电价及电费抄核收管理流程，降低电费管理运营风险，提高电价电费管理的整体绩效和资金的规模化效益；利用数据挖掘技术加强对电能信息的实时采集与分析，从而加强供电侧、销售侧及购电侧三个方面的信息交流工作，促使供、售、购三个环节信息的统一管理工作等。 4大数据技术的应用前景 （1）大数据将改变发电能源供给方式。风电、太阳能、包括微网的分布式能源接入，这些都是与前端用户用电行为是密切相关的，由于目前还没有低成本高效率的储能系统，因此如何分配这些能源，怎样与现有配电网很好的结合就需要大数据技术的支持，以此来构成大的、分布式能源，要知道风电和太阳能等都是不确定性能源，对电网冲击还是很大的。譬如对风电准确的预测等。以此来改变能源结构，改善环境。 （2）大数据技术是我国电网未来发展的重要基础。未来大数据技术将贯穿整个电力产业，电力行业蕴藏着巨大的数据资源，同时也曾现出数据价值的需求，发达国家已经开始在电力领域着手相关数据的研究工作，如IBM给出了其利用智能和科学的智慧电力解决方案，如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统，帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统，可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。这些都为我国今后电网发展提供了借鉴。 （3）电力行业的“大数据”分析研究。“大数据的潜在价值，在物联网、智能电网高度发达的时候，电力大数据的落点在于质量检修的