第13期 “数字化融合与创新”-边缘计算的安全挑战与应对之策

新时代国家安全治理应对人工智能挑战的策略随着人工智能的迅猛发展，国家安全面临了前所未有的挑战。

在信息化时代，人工智能的普及将在国家安全方面起到重要作用。

人工智能技术的高度发展，对于国家安全的挑战与威胁不容忽视，给国家安全治理带来了新的冲击与变化。

针对人工智能带来的挑战，我国国家安全治理需要制定一系列新的策略应对。

一、加强人才培养，建设高水平人才队伍人工智能产业的发展需要更多的人才支持。

在国家安全领域，普及人工智能，发挥其在监控、预测、分析等方面的作用需要专业的技术人才。

因此，我国需要大力推进人才培养，建立一支高水平的人工智能人才队伍，提高国家安全从业人员专业素质，确保国家安全治理工作的有效开展。

二、加强信息基础设施的建设和保护与其他行业一样，人工智能的应用需要一个较为稳定和安全的网络基础设施。

因此，我国应加强对网络基础设施的建设、改善和保护，确保信息技术的正常运转和信息安全。

在保护网络安全的同时，加强信息审查力度，防止恶意信息传播，维护国家安全。

三、加强法律法规体系建设针对人工智能技术的快速发展带来的法律与法规空缺，我国亟需建立完善的法律法规体系，以应对人工智能带来的挑战与威胁。

在此基础上，我国需要加强对人工智能技术的监管，保证其合法、有序和安全的运行，避免对国家安全带来不利影响。

四、加强对人工智能技术的研究和应用人工智能技术已逐渐融入到国家安全治理的各个领域，显著地提高了国家安全治理的效率和智能化水平。

因此，我国需要进一步加强对其的研究和应用，突破人工智能技术关键核心领域的瓶颈，提升我国在国家安全治理方面的整体水平。

五、加强国际合作人工智能是一个全球性的技术，需要各国开展合作，共同应对其带来的挑战和威胁。

我国应该积极参与国际合作，加强与其他国家之间的联系，拓宽国际交流渠道，推动国际间政策和法律的协调，创造更加安全和有利的国际环境，确保国家安全，维护全球和平与稳定。

综上所述，随着人工智能的快速发展与广泛应用，国家安全治理面临着新的挑战和机遇。

人工智能创新发展的风险挑战及其应对措施下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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应用---------C T " ■ ^eMBBmMTC uRLLC业务业务能力开放平台信令与数据i 切片I边缘功能网络功能虚拟基础设施物理基础设施接入网核心网5G 技术属于新型信息通信技术，能够作为万物互联基 础。

5G 网络具备低时延性、高带宽性特点，可以加强各行 业信息化能力。

促进5G 发展，可以扩大技术应用领域，影 响社会、政治、经济发展。

为了满足5G 万物互联、移动互 联业务需求，将新型技术应用到核心网与接人网中，创新技术应用，改革网络架构。

相比于4G 技术，5G 网络框架也包 含上层应用、核心网、接人网，如图所示。

在5G 技术体系中， 涉及到云计算技术、网络功能虚拟化技术、边缘计算技术、 软件定义网络等，因此可以重构传统网络架构，业务配置功 能的灵活性与便捷性高。

此外，引入新技术后，带来较多安 全风险和隐患。

一、网络功能虚拟化/软件定义网络安全需求与策略对于传统网络设备，以网络功能、硬件设备为专用网元。

在5G 网络架构中，应用网络功能虚拟化，可以通过虚拟化 技术、硬件平台，重构运营商网络。

按照实际需求，自动部 署和配置业务，隔离故障，使网络设备成本开销降低，同时 缩短运营业务迭代周期。

软件定义网络转变了 I P 网络架构与配置方式，按照业 务需求进行部署。

当业务变更后，将会改变网络需求，需要 对路由器、交换机、防火墙设备进行重配。

由于分布式协议 具备复杂性，且设备差异明显，会加剧运营维护难度，相应 加大维护成本。

软件定义网络架构，引人控制器，可以分离 网络的平面控制与转发。

控制器内的软件算法，可以代替分 布式协议。

控制器接口开放，能够屏蔽协议配置细节，降低网络复杂度，确保网络开放度。

结合网络功能虚拟化、软件 定义网络，可以实现自动化网络运维。

利用控制平面管控、 虚拟网络资源管理，能够建立软件定义数据中心。

但是，应 用网络功能虚拟化、软件定义网络后，导致网络物理边界模 糊，按照虚拟机迁移状态，实现虚拟安全域。

边缘计算与云计算的协同发展随着数字化时代的到来，云计算和边缘计算作为两种重要的计算架构，在不同场景下展现出各自的优势。

然而，单独使用云计算或边缘计算往往无法满足现代应用和服务的需求，因此边缘计算与云计算的协同发展变得至关重要。

本文将探讨边缘计算与云计算的概念、特点以及二者之间如何协同发展，以及未来的发展方向和挑战。

1. 云计算与边缘计算概述1.1 云计算云计算是一种基于互联网的计算方式，通过网络提供各种服务，包括存储、数据库、软件等。

用户可以通过互联网按需获取这些资源，避免了传统方式中需要在本地维护硬件设备和软件的繁琐工作。

1.2 边缘计算边缘计算是一种将数据处理和存储功能从传统的集中式数据中心向数据源头靠近的架构，使得数据更接近终端用户。

通过在网络边缘部署服务器、存储和网络设备，边缘计算可以大大减少数据传输延迟，提高服务质量和响应速度。

2. 云计算与边缘计算的特点2.1 云计算的特点大规模弹性扩展：云计算能够根据用户需求灵活调整资源规模，实现弹性扩展。

集中管理和控制：资源集中管理在数据中心，便于统一监控和维护。

高性能计算：可以提供强大的处理能力和存储能力，适合处理大规模数据。

2.2 边缘计算的特点低延迟：数据处理更加靠近用户，降低了数据传输时延。

节约带宽：在边缘处理数据可以减少对网络带宽的需求。

安全性提升：避免将敏感数据传输到远程数据中心，有利于数据保密性。

3. 边缘计算与云计算的协同发展3.1 资源协同利用云计算和边缘计算可以实现资源的协同利用。

在一些对延迟敏感或者需要大规模运算的场景下，可以将部分任务交由边缘节点处理，减轻中心云的压力；而一些大规模数据存储和处理仍然交由云端完成。

3.2 数据协同处理针对IoT设备产生海量数据并需要实时处理与分析的需求，边缘计算可以对数据进行初步处理并筛选之后再传输到云端进行深度分析。

这样既减少了数据传输量，又保证了实时性和精确性。

3.3 安全与隐私协同保护在涉及隐私或安全等方面要求严格的场景下，可以在边缘节点进行部分加密或隔离操作，将敏感信息在本地处理不轻易传输到云端，从而保护用户隐私。

新时代国家安全治理应对人工智能挑战的策略随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，国家安全面临着前所未有的挑战。

人工智能的普及和应用给国家安全带来了全新的考验，涉及到军事、政治、经济、文化等各个领域。

为了有效应对人工智能挑战，我们需要制定切实可行的策略和政策，加强国家安全治理能力，保障国家和人民的安全利益。

一、建立新型国家安全治理体系面对人工智能带来的安全隐患，传统的国家安全治理体系已经无法满足新形势下的需求。

需要建立新型的国家安全治理体系，整合政府各部门和社会各方资源，形成协同作战的国家安全治理体系，有效应对人工智能挑战。

这一体系要在法律法规、技术能力建设、人才培养等方面进行全面的优化和整合，以应对人工智能带来的多方面挑战。

二、加强人工智能技术安全监管人工智能技术的发展速度非常快，但是技术本身的安全性也备受关注。

人工智能技术可能被用于攻击和破坏，因此需要加强对人工智能技术的安全监管。

这包括对人工智能技术研发、生产、销售等环节进行监管，确保技术不被滥用以危害国家安全。

同时也需要加强对人工智能技术的安全评估和审查，防止技术漏洞被利用，造成安全事故。

三、加强信息安全管理人工智能技术的普及和应用，带来了大量的数据交换和信息传输。

这些数据和信息可能涉及国家安全的重要机密和敏感信息，因此需要加强对信息安全的管理。

建立健全的信息安全管理制度，加强对数据的加密保护、安全传输和存储，防止数据泄露和信息被篡改。

同时也要加强对网络安全的保护，防范网络攻击和黑客入侵，确保信息系统的安全可靠。

四、加强人工智能技术的国际合作与规范人工智能技术的应用是全球范围内的，同样也面临着全球范围内的安全挑战。

国际合作和规范对于应对人工智能挑战至关重要。

加强国际合作，共同研究和解决人工智能技术可能带来的安全问题，制定国际规范和标准，共同维护国际社会的安全和稳定。

同时也要加强与其他国家和机构的信息交流与合作，共同应对可能出现的全球性安全挑战。

如何应对行业数字化转型和技术创新的挑战?
简介
随着数字化时代的到来，各行各业都面临着数字化转型和技术创新的挑战。

本
文将分享一些应对这些挑战的有效方法和策略。

挑战一：适应快速变化的技术
随着技术迅速发展，行业中出现了许多新技术和工具。

如何及时了解和应用这
些新技术成为了一项重要的挑战。

解决方案：
•持续学习和关注行业动态，参加行业会议和培训，与同行进行交流和分享。

•为员工提供持续培训和技术更新，建立技术创新团队，跟进最新技术趋势。

挑战二：改变传统商业模式
随着数字化转型，许多传统行业的商业模式面临着挑战，需要进行改变和创新。

解决方案：
•积极拥抱互联网和数字化技术，推动企业实现商业模式的转型。

•进行市场调研和创新实践，寻找新的商业模式和增长点。

挑战三：数据安全和隐私保护
随着数字化时代的到来，数据安全和隐私保护成为了一个重要问题，如何做到
数据安全和隐私保护成为了企业的重大挑战。

解决方案：
•加强信息安全意识，建立完善的信息安全管理制度和技术防护措施。

•遵守相关法规和政策，保护用户数据隐私，建立安全的数据存储和传输机制。

结语
面对行业数字化转型和技术创新的挑战，企业需要积极拥抱变化，持续学习和
创新，加强团队建设和技术更新，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

以上是一些应对行业数字化转型和技术创新挑战的方法和策略，希望能对您有所帮助。

如果您还有更多疑问或建议，欢迎关注我们的公众号，与我们交流讨论。

希望这篇文章对您有所帮助，欢迎您关注我们的公众号，获取更多行业资讯和技术分享。

万物互联时代：边缘计算的机遇与挑战作者：暂无来源：《上海信息化》 2018年第1期文/林州波随着人工智能和数字化浪潮席卷全球，到2020年，预计将有500亿个设备连接到网络。

国际电信联盟（ITU）最新报告显示，2020年每人每秒钟创建的数据量将达到1.7MB。

面对如此规模的数据，除了传统的云计算技术架构，是否还有新的计算方式可以高效传输处理海量数据？新年伊始，探秘持续升温的边缘计算，将引领人们进入真正的万物互联时代。

万物互联时代，几乎所有数据都需要连接到云，通过云端存储、计算，通过网络互相连接，人们将越来越依赖云。

然而云计算可能并不是未来各行业迈向数字化的唯一路径。

一股来自产业界和学术界的合力，正尝试在云计算之外，打造一种电子计算的新架构。

随着物联网、5G快速发展，边缘计算（Edge Computing，简称EC）技术应运而生，成为ICT（信息通信技术）产业继云计算之后的下一个技术风口。

ICT王冠上的钻石2017年11月29日，全球最具影响力的边缘计算产业盛会“2017MEC技术与产业发展峰会”在北京召开。

大会以“万物智联，边缘智算”为主题，汇聚了逾600名来自欧洲、美国、中国的顶级专家学者、行业领袖、媒体和分析师，共同探讨边缘计算前沿技术、展现边缘计算创新应用、聚合边缘计算产业生态、推动边缘计算产业快速发展，为智慧城市、人工智能、物联网的发展探索新的可能。

发展边缘计算已成为当前全球产业界的共识：边缘计算聚焦万物智能连接，能够满足数字化连接过程中的实时、智能、数据优化、安全与隐私保护等关键需求，已成为数字化转型中不可或缺的关键要素，也被人们视作ICT行业王冠顶端的钻石。

边缘计算是在靠近设备或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，其应用程序在边缘侧发起，就近提供边缘智能服务，产生更快的网络服务响应，以满足数字化过程中的敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等关键需求。

《数字经济技能培训专题》课后测验1《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》指出，激发“四类企业”活力，具体是指（）。

A培育生态聚合型平台企业B打造示范引领型骨干企业C壮大“专精特新”中小企业D发展专业化系统解决方案提供商E大力推进智能制造正确答案：ABCD批注内容2大数据中心的发展趋势有（）。

A加快关键核心技术研发和产业化B提高数据中心的效率，降低数据中心的PUEC统筹布局，加强数据中心的绿色集约建设D支持龙头企业的全球化布局，提高国际化的竞争力E完善政策标准体系，引导产业良性发展正确答案：ABCDE批注内容3《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》指出，培育融合发展“八个模式”。

正确答案：错误批注内容4《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》指出，鼓励刚起步的企业，基于自身个性化定制平台和模型库，培育形成一批集用户需求获取、研发设计、柔性生产、交付服务于一体的系统解决方案。

正确答案：错误批注内容5Gartner预测，2022年IT服务市场（包括咨询和管理服务）支出增长预计将位居第一。

正确答案：错误批注内容6国际格局的深刻调整给我国大数据产业链稳定发展带来了不确定风险，但同时也孕育着新的机遇。

必须站在国家战略安全的高度，做大做强优势领域，聚焦薄弱环节补足短板，防范和化解可能面临的挑战，保障大数据产业链安全稳定高效。

正确答案：正确批注内容7数字化转型热潮方兴未艾，越来越多的企业和政府将（）作为未来发展的核心战略，驱动与数字化相关的IT采购需求加速释放。

A全面数字化接入、搭建智能决策能力B推进网络化、聚集协同创新体系C推动网络互联、信息互通D数字化转型、打造数字化能力正确答案：D批注内容8我国大数据行业发展现状表现在哪些方面？A我国数据中心的市场规模约占全球的三分之一，增速远超全球的平均水平B我国数据中心的耗电量逐年攀升，近三年电能使用效率PUE明显改善C全国数据中心地域分布存在明显的差异，主要集中于一线发达地区以及周边D数据中心基础设施设备总收入提高E数据中心市场仍以基础电信运营商为主，第三方的服务商和云厂商的占比不高正确答案：ABCE批注内容9全球数据中心分布区域化明显，美日德企业占据主要市场份额。

5G时代面临的挑战及关键技术探讨1. 引言1.1 5G时代的到来5G时代的到来标志着人类通信技术的新篇章，将为我们的生活带来巨大的变革。

5G网络的高速传输需求和低延迟特性，将为人们提供更快速、更稳定的网络体验。

5G技术还将为物联网、智能城市、智能交通等领域的发展提供强大支持，推动数字化转型和智能化发展。

随着各个国家的不断投资和推动，全球5G网络的建设正在加速进行。

5G时代的到来，将深刻改变我们的生活方式，推动科技的快速发展，为人类社会带来更多的便利和可能性。

随着各种智能设备的普及和5G 技术的逐步成熟，我们将迎来一个全新的数字化时代，让我们共同期待5G技术给我们生活带来的美好未来。

1.2 面临的挑战5G时代的到来带来了许多新的机遇和挑战，其中面临的挑战是不可忽视的。

在5G网络的建设和发展过程中，我们需要面对多方面的挑战，包括网络延迟与带宽问题、安全和隐私保护挑战、辐射和健康问题等。

这些挑战需要我们不断进行技术创新和政策完善，以确保5G网络的稳定和可靠运行，同时保障用户的安全和隐私。

只有通过克服这些挑战，才能使5G技术真正发挥其潜力，为人们带来更好的通信体验和生活便利。

在面临挑战的我们也需要不断探讨和研究关键技术解决方案，以推动5G网络的发展和创新，实现数字化时代的持续进步和发展。

5G时代的挑战需要我们共同努力，促进合作与创新，不断完善技术和政策，共同迎接未来发展趋势。

1.3 关键技术探讨在5G时代，面临的挑战包括网络延迟与带宽问题、安全和隐私保护挑战、辐射和健康问题等方面。

为了解决这些挑战，我们需要探讨和研究一些关键技术。

关键技术探讨可以分为几个方面：首先是数据传输技术，5G网络的高速传输需求需要更加先进的数据传输技术来支持。

利用毫米波技术和大规模MIMO技术可以提高网络的传输速度和容量。

其次是网络架构技术，随着5G网络的普及，传统的网络架构已经无法满足需求。

我们需要探讨新的网络架构，例如边缘计算和网络切片技术，来满足高速传输和低延迟的要求。

《数字经济培训专题》课后测验1“十四五”时期，我国大数据产业的发展目标有（）。

A产业保持高速增长B价值体系初步形成C产业基础持续夯实D产业链稳定高效E产业生态良性发展正确答案：ABCDE 我的答案：ABCDE批注内容2以下（）是数字经济的发展范畴。

A数字生产方式B数字技术C数字化公共服务D数字化治理E数字化转型正确答案：BCDE我的答案：BCDE批注内容3、2020年7月15日，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部等部门联合发布《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》，对加快发展数字经济（）大新业态新模式重点方向提出多项创新支持政策，以创新生产要素供给方式，激活消费新市场，发展新的就业形态，培育壮大新动能。

A13B15C17D19正确答案：B我的答案：B批注内容4推动互联网、大数据、人工智能同产业深度融合，加快培育一批（）企业和制造业单项冠军企业。

A“美新好大”B“专特美新”C“小精美特”D“专精特新”正确答案：D我的答案：D批注内容5我国互联网企业外籍雇员数量较多。

正确答案：错误我的答案：错误批注内容6数字经济的引领主要体现在（）。

A新产品B新模式C新业态D新就业E新消费正确答案：ABCDE我的答案：ABCDE批注内容7凡是能够直接或者间接利用数据来引导资源发挥作用，推动生产力发展的经济形态，都可以纳入到数字经济的范畴。

正确答案：正确 我的答案：正确批注内容8以下（）是“国家数字经济创新发展试验区”。

A雄安新区B福建省C重庆市D四川省E广东省正确答案：ABCDE我的答案：ABCDE批注内容9（）是人类通过大数据的识别-选择-过滤-存储-使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。

A再生经济B规模经济C数字经济D实体经济正确答案：C 我的答案：C批注内容10建立以（）为特点，以公开的文化要素市场平台为抓手的新型文化数字资产管理体制机制，它既是推动文化数字经济健康发展的发动机，也是促进文化数字经济良性循环的过滤器。

数字时代的挑战与应对数字时代的到来给我们的生活带来了许多便利，但同时也带来了诸多挑战。

数字技术的快速发展和广泛应用，对社会、经济、教育和个人等各个方面都带来了革命性的影响。

本文将讨论数字时代中我们面临的挑战，并探讨如何应对这些挑战。

一、隐私保护与数据安全的挑战在数字时代，个人的隐私保护和数据安全面临着前所未有的挑战。

大量的个人信息被数字技术企业和机构收集和利用，个人隐私边界变得模糊不清。

同时，网络黑客和病毒攻击也对个人和机构的数据安全构成了威胁。

应对这些挑战，我们需要采取一系列措施。

首先，加强相关法律法规的制定和执行，明确隐私保护和数据安全的责任与义务。

其次，提高公众的数字安全意识，加强个人信息保护的自我防御能力。

最后，数字技术企业和机构应加强数据管理和安全措施，确保个人信息得到妥善保护。

二、信息过载与知识管理的挑战数字时代的信息爆炸给我们带来了信息过载的问题。

我们每天接收到大量的信息，但如何从中筛选出有价值的信息变得越来越困难。

另外，由于信息的碎片化和多样化，如何进行有效的知识管理也是一个挑战。

为了应对这些挑战，我们需要培养信息素养和知识管理能力。

通过学习信息筛选和鉴别的方法，我们能够更好地从海量信息中获取有用的知识。

此外，合理利用信息技术工具，如云存储和知识管理软件，有助于更好地管理和应用所获取的知识。

三、人机互动与社交关系的挑战随着人工智能和机器学习等技术的发展，人机互动已经成为数字时代的一种趋势。

虽然人机交互为我们提供了便利和效率，但同时也对人与人之间的社交关系带来了挑战。

在数字化的世界里，人们倾向于通过社交媒体和虚拟网络来交流，而忽视了真实世界中的人际关系。

为了应对这一挑战，我们需要保持社交平衡，既善用数字技术与人机互动，又不忽视与他人的面对面交往。

此外，我们还需要培养健康的网络行为和社交技能，以更好地维系人际关系。

四、教育转型与职业发展的挑战数字时代对教育和职业发展也带来了巨大的挑战。

三大挑战待解边缘计算，5G时代“不边缘”作者：谭伦来源：《通信产业报》2018年第10期5G将至，海量数据接入成为新通信时代将迎来的最大挑战之一。

IDC预测，到2020年全世界将有多达500亿的智能设备接入互联网，未来包括智能手机、个人穿戴设备、汽车等各式各样的智能设备等在内的40%以上数据需要在边缘进行分析、处理和存储。

为了满足网络边缘激增的需求，网络风潮正在朝着基于SDN/NFV进行虚拟化，进行扁平化扩展与增强，核心网用户面功能下沉到基站。

在此背景下，凭借通过将IT服务环境与云计算在网络边缘相结合，从而构建更加智能移动网络的能力，MEC被视为向5G过渡的关键技术和架构性概念。

在最近结束的MWC2018上，来自产业链的诸多厂商展示了其在MEC领域的发展成果。

可以预见，在5G时代，MEC将会成为网络领域最受关注的热点技术。

三大趋势引领IoT演进风潮作为一种在靠近物理实体或数据源头的网络边缘进行数据计算、存储与应用的创新模式，边缘计算已成为物联网技术发展的关键方向之一。

而随着边缘计算产业的发展，其也开始显露出三大发展趋势。

一是与云计算融合，二者协同成为边缘云构筑强大繁荣网络边缘侧计算生态。

众所周知，相比于云计算，边缘计算能有效破解网络带宽的限制，更好地满足实时响应需求。

同时，边缘计算更加敏捷、实时、智能，拥有较好的数据处理能力。

但正如深耕边缘领域的英特尔一再强调的那样，边缘计算不会取代云计算，二者将呈现出相辅相成、协同发展的状态：一方面，随着数据量的攀升，云计算的负荷不断加剧，若想持久发展就需要边缘层“伸出援手”来做数据的预处理。

另一方面，在很多的应用场景中云计算则可以站在高处，把数据进行汇总从而实现综合应用。

在MWC2018上，中国联通发布了《中国联通Edge-Cloud平台架构及产业生态白皮书》，宣布正式启动全国范围内15个省市的Edge-Cloud规模试点及数千个边缘数据中心的规划建设工作，可看作运营商在边缘云领域的重磅发力。

边缘计算技术带来的网络安全挑战及解决方案随着物联网的不断发展，大量的设备和传感器连接到互联网，导致数据的流量急剧增加。

为了解决数据传输和处理的延迟问题，边缘计算技术应运而生。

边缘计算通过将数据的处理和存储从云端转移到网络边缘，加快了数据的传输速度和处理效率。

然而，这种新兴技术也带来了网络安全方面的挑战。

本文将介绍边缘计算技术带来的网络安全挑战，并探讨相应的解决方案。

边缘计算技术的出现，使得大量的数据和计算资源分布在网络的边缘设备上。

这些设备包括智能手机、物联网设备、传感器等。

然而，这些设备通常比传统的云计算服务器更具有风险，容易受到各种网络攻击和威胁。

因此，边缘计算技术带来了以下网络安全挑战：首先，边缘设备通常由于资源限制而无法提供足够的安全保护。

例如，智能手机和物联网设备的计算能力和存储空间有限，无法运行复杂的安全软件和算法。

这使得这些设备成为攻击者入侵和恶意软件感染的目标。

其次，边缘设备通常存在物理安全方面的风险。

这些设备往往散落在各个地方，而没有策略性地集中在安全控制范围内。

这使得设备容易被盗窃或损坏，进而导致数据泄露和服务中断等问题。

另外，边缘计算技术的出现使得网络攻击面变得更广。

传统的云计算模型通常需要通过互联网与远程服务器进行通信，而边缘计算将云计算资源转移到网络边缘，使得直接攻击边缘设备成为可能。

攻击者可以通过利用边缘设备的漏洞，入侵系统、窃取数据或者进行拒绝服务攻击。

为了解决边缘计算技术带来的网络安全挑战，我们可以采取一些相应的解决方案。

首先，我们需要加强边缘设备的安全保护措施。

这可以通过升级设备的操作系统和应用程序，并及时安装补丁来解决已知的漏洞。

此外，采用身份验证和访问控制机制，限制非法访问，也是保护设备安全的有效手段。

其次，我们需要加强对边缘设备的监控和管理。

通过实时监测和定期审计设备，可以及时发现异常行为并采取相应的措施。

同时，建立设备管理策略，包括设备的注册、认证、远程访问控制等，以保障设备的物理安全。

A13 B15 C17 D19A数据资源B基础硬件C通用软件D行业应用E安全保障A雄安新区B福建省C重庆市D四川省E广东省A技术更迭快B生产数字化C传播网络化D消费个性化E服务单一化A示范性B引领性C标志性D普遍性A云计算B大数据C物联网D工业互联网E区块链A传统基础设施B信息基础设施C融合基础设施D创新基础设施E改进基础设施A数据信息资源逐步成为新的关键要素资源B数字技术创新是数字经济持续发展的源动力C平台化是数字经济主要产业组织形态D产业融合是数字经济主要表现形式E多元共治是数字经济时代必然的治理要求A经验、知识、方法B方法、数据、经验C数据、数据、数据D数据、经验、知识A加速数据要素价值化进程B推进实体经济数字化转型C着力提升产业基础能力D强化数字经济的治理能力E深化数字经济开放合作A气候变化B种族歧视C经济发展缓慢D文化差异较大A经济全球化B世界多极化C发展多样化D社会信息化E文化多样化A土地B劳动力C资本D技术E数据A上海B北京C深圳D广州A二线B一、二线C西南部D东部A数据中心B工业互联网C人工智能D区块链A加快关键核心技术研发和产业化B提高数据中心的效率，降低数据中心的PUEC统筹布局，加强数据中心的绿色集约建设D支持龙头企业的全球化布局，提高国际化的竞争力E完善政策标准体系，引导产业良性发展A产业基础能力不强B先进技术存在差距C国际化发展水平有待提高D法律制度环境不完善E数字经济发展不平衡A大型化B虚拟化C综合化D资源化A新产品B新模式C新业态D新就业E新消费A雄安新区B福建省C浙江省D四川省A20%B25%C30%D35%A智能制造B绿色低碳C共享经济D现代供应链E中高端消费A数据B算力C算法D网络E技术A上游B中游C下游D以上都不对A数字经济B开放经济C共享经济D绿色经济A互联网B大数据C人工智能D数字经济E实体经济A高速泛在B天地一体C云网融合D智能敏捷E绿色低碳、安全可控A数字生产方式B数字技术C数字化公共服务D数字化治理E数字化转型A平台经济B区域经济C生物经济D数字经济A从技术创新到模式创新B从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D从前端前台到云端云台B云服务C房地产出租D互联网接入服务E资产分配A智慧城市B操作系统C平台垄断A数字经济B数字社会C数字政府D数字生态E数字文化A从技术创新到模式创新B从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D从前端前台到云端云台A气候变化B种族歧视C经济发展缓慢D文化差异较大A数据中心B工业互联网C人工智能D区块链A技术更迭快B生产数字化C传播网络化D消费个性化E服务单一化A采集B标注C存储D传输E管理A雄安新区B福建省C浙江省D四川省A标准B核心C路线D内容A可复制性B可共享性C无限增长D无限供给E私密性A高速泛在B天地一体C云网融合D智能敏捷E绿色低碳、安全可控A数据资源B基础硬件C通用软件D行业应用E安全保障A土地B劳动力C资本D技术E数据A数字生产方式B数字技术C数字化公共服务D数字化治理E数字化转型A良好的数字基础设施B数量庞大且收入快速增长的人口C强大的制造能力D占全球15%的工业软件人才E质优价廉的丰富工业产品A云计算B5G通信C互联网D区块链E大数据A数字经济B数字社会C数字政府D数字生态A大型化B虚拟化C综合化D资源化A虚拟现实B5GC人工智能D区块链A链式经济B价值链C价值网D平台经济A智慧医疗B智慧文旅C智慧社区D智慧政务E智慧家居A互联网B大数据C人工智能E实体经济A20%B25%C30%D35%A雄安新区C重庆市D四川省E广东省A示范性B引领性D普遍性A从技术创新到模式创新B从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D从前端前台到云端云台A经验、知识、方法B方法、数据、经验C数据、数据、数据D数据、经验、知识A“美新好大”B“专特美新”C“小精美特”D“专精特新”A大数据B云计算C人工智能D区块链A加速数据要素价值化进程B推进实体经济数字化转型C着力提升产业基础能力D强化数字经济的治理能力E深化数字经济开放合作A加快数据“大体量”汇聚B强化数据“多样性”处理C推动数据“时效性”流动D加强数据“高质量”治理E促进数据“高价值”转化A战略机遇期B起步拓展期C交织发展期D矛盾凸显期A上游B中游C下游D以上都不对A产业基础能力不强B先进技术存在差距C国际化发展水平有待提高D法律制度环境不完善E数字经济发展不平衡A规模优势不明显，供需结构性失衡B人才储备不足，财政支持力度不够C数据中心能耗大，PUE提升空间较大D关键技术受制于人，缺乏全球竞争力E缺乏大数据中心建设标准，运维管理能力相对滞后A产业保持高速增长B价值体系初步形成C产业基础持续夯实D产业链稳定高效E产业生态良性发展A20% B25% C30% D35%A智能制造B绿色低碳C共享经济D现代供应链E中高端消费A技术更迭快B生产数字化C传播网络化D消费个性化E服务单一化。

云网融合2.0：算力网络的发展与挑战发布时间：2021-12-04T06:55:05.781Z 来源：《中国科技信息》2021年11月上31期作者：路嘉扬[导读] 随着物联网、人工智能、边缘计算等一系列新兴技术的普及，以及无人驾驶、区块链和VR等业务逐渐成熟，以云计算为代表的网络担负着海量的数据传输、计算、连接、存储与分析压力，面临计算资源不足、算网不协同等问题。

针对上述问题，算力网络可满足云、边、端的高效算力需要，实现数据与算力的高吞吐、敏捷连接和均衡随选，有效解决垂直行业发展对算力要求不断提升的矛盾。

为了客观评价与分析算力网络的作用，更加科学高效地应用于其他领域。

上海邮电设计咨询研究院有限公司路嘉扬上海 200092【摘要】随着物联网、人工智能、边缘计算等一系列新兴技术的普及，以及无人驾驶、区块链和VR等业务逐渐成熟，以云计算为代表的网络担负着海量的数据传输、计算、连接、存储与分析压力，面临计算资源不足、算网不协同等问题。

针对上述问题，算力网络可满足云、边、端的高效算力需要，实现数据与算力的高吞吐、敏捷连接和均衡随选，有效解决垂直行业发展对算力要求不断提升的矛盾。

为了客观评价与分析算力网络的作用，更加科学高效地应用于其他领域。

本文对算力网络发展状况、网络架构及其组网模式、面临的问题与挑战以及展望进行了详细阐述。

【关键词】云网融合；数字化转型；算力网络；云计算；1 引言当前，随着普适化智能终端和泛在化网络技术的快速发展，如物联网、车联网、智慧城市和无人驾驶等新型网络应用和服务，海量的数据及其所需的信息传递、计算、分析、存储等占用了大量的网络资源。

面对多系统、多场景、多业务的上云需求，云网融合凭借“一行业一网络”，甚至“一场景一网络”的特点，能够更好地满足云网业务的多样化需求，成为现阶段行业发展的必然选择。

但随着车联网、人工智能以及VR等业务场景的不断成熟，信息数据必将跨越式增长，届时，算力仍将是未来发展必然面临的主要问题。

边缘计算技术的优势与挑战边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，它将数据处理能力从传统的云计算中心移至接近数据源的边缘设备和网关中。

随着物联网和大数据的快速发展，边缘计算技术在各行各业的应用也日益广泛。

本文将探讨边缘计算技术的优势与挑战，并分析其未来发展的趋势。

边缘计算技术的优势主要体现在以下几个方面：首先，边缘计算提供了更低的延迟。

由于将数据处理能力推向边缘设备，边缘计算可以在接近数据源的位置进行实时的数据处理和分析，从而大大减少了数据传输和处理的延迟。

例如，当需要对大规模传感器数据进行实时监测和分析时，边缘计算可以大大提高响应速度，提供更快的决策支持。

其次，边缘计算具备更高的可靠性。

传统的云计算将所有的数据和计算任务都集中在中心化的数据中心，一旦数据中心出现故障，将会导致整个系统的瘫痪。

而边缘计算将计算能力分布在各个边缘设备和网关中，即使一个边缘设备出现故障，其他设备仍然可以继续工作，确保了系统的可靠性。

此外，边缘设备通常具备较强的自动化管理和维护能力，可以更快地检测和修复设备故障。

此外，边缘计算可以减少数据传输和存储成本。

在传统的云计算模型下，大量数据需要通过互联网传输到中心数据中心进行处理和存储，这不仅占用了大量的带宽资源，还增加了网络延迟和成本。

而边缘计算将数据处理和存储分布在边缘设备和网关中，仅将需要的结果传输到云端，大大减少了数据传输的量和成本。

尤其是在物联网应用中，边缘计算的优势更加明显，可以将数据处理和分析功能直接部署在设备上，减少了对云端的依赖。

然而，边缘计算技术也面临一些挑战：首先，边缘设备的资源有限。

边缘设备通常具备较低的处理能力、存储容量和电量等资源限制，这限制了边缘计算的数据处理和分析能力。

在处理复杂的和大规模的数据任务时，边缘设备可能无法胜任，需要依赖云计算中心进行辅助。

因此，如何有效利用有限的边缘设备资源和优化计算任务分配成为了一个重要的研究课题。

《边缘计算_万物互联时代新型计算模型》篇一边缘计算_万物互联时代新型计算模型边缘计算：万物互联时代新型计算模型一、引言随着科技的飞速发展，物联网（IoT）和云计算已经成为现代社会的重要支柱。

然而，在万物互联的时代，传统的云计算模型在处理大量数据和实时响应方面面临着挑战。

因此，边缘计算作为一种新型计算模型应运而生。

本文将探讨边缘计算的定义、特点、应用领域以及未来发展趋势。

二、边缘计算的定义与特点边缘计算是一种将计算和数据处理任务从中心化的云数据中心转移到网络边缘（如设备端、网络边缘设备等）的计算模型。

这种模型通过在靠近数据源的地方进行数据处理和分析，减少了数据传输的延迟和带宽压力，提高了系统的响应速度和数据处理效率。

边缘计算具有以下特点：1. 低延迟：由于数据处理在靠近数据源的地方进行，减少了数据传输的延迟。

2. 高带宽利用率：通过在边缘设备上处理数据，减少了数据传输量，提高了带宽利用率。

3. 保护隐私：在边缘设备上处理数据可以保护用户隐私，避免数据泄露的风险。

4. 适应性强：可以灵活地适应不同的网络环境和设备能力。

三、边缘计算的应用领域边缘计算在许多领域都有广泛的应用，如物联网、智能交通、智能制造、智慧城市等。

以下是几个具体的应用案例：1. 物联网：在物联网领域，边缘计算可以用于处理传感器和网络设备产生的大量数据，实现实时监控和预测分析。

2. 智能交通：通过在交通设施（如红绿灯、路况监测器等）上部署边缘计算设备，可以实时分析交通流量和路况信息，提高交通效率。

3. 智能制造：在工业生产线上，通过部署边缘计算设备进行实时数据分析，可以实现生产过程的优化和智能化管理。

4. 智慧城市：通过将边缘计算与物联网、大数据等技术结合，可以实现对城市环境的实时监控和管理，提高城市管理和服务水平。

四、边缘计算的未来发展趋势随着物联网设备和数据的不断增长，边缘计算将在未来发挥更加重要的作用。

以下是边缘计算的未来发展趋势：1. 云计算与边缘计算的融合：云计算和边缘计算将相互补充，形成一种混合计算模式。

边缘智能的安全挑战与解决方案随着人工智能和物联网技术的快速发展，边缘智能逐渐成为新的发展趋势。

然而，在边缘智能应用过程中，安全问题成为了最大的挑战之一。

本文将探讨边缘智能的安全挑战，并提出相应的解决方案。

一、边缘智能的安全挑战1. 数据泄露风险：边缘智能应用涉及到大量的数据，包括用户隐私、商业机密等敏感信息。

如果这些数据被非法获取或泄露，将会给企业和用户带来巨大的损失。

2. 恶意攻击：边缘智能设备通常部署在物理环境复杂、网络环境不稳定的区域，容易成为恶意攻击的目标。

攻击者可能会通过漏洞、病毒、木马等方式入侵设备，窃取或篡改数据。

3. 设备漏洞：边缘智能设备本身可能存在漏洞，如操作系统、硬件、固件等方面的漏洞。

这些漏洞可能会被黑客利用，导致设备被控制或数据被窃取。

4. 隐私保护：边缘智能应用需要收集和处理大量的个人和行为数据，如何确保这些数据的隐私和合规性，是亟待解决的问题。

二、解决方案1. 加强数据保护：对于敏感数据，应采取加密、脱敏、水印等技术手段进行保护。

同时，建立完善的数据管理制度，确保数据的存储、传输和使用都符合法律法规的要求。

2. 防御恶意攻击：首先，应加强设备的安全性，包括硬件和软件的安全性。

其次，采用入侵检测、防火墙、病毒防范等技术手段，及时发现并应对恶意攻击。

最后，建立完善的应急响应机制，及时处理安全事件。

3. 漏洞管理：定期对设备进行漏洞扫描和修复，及时更新系统和软件补丁。

同时，建立漏洞披露和修复的流程，确保漏洞得到及时响应和处理。

4. 加强隐私保护：在收集和处理数据时，应遵循法律法规和隐私政策的要求，确保数据的合法、合规和透明使用。

同时，可以采用匿名化、去标识化等技术手段，降低数据泄露和滥用的风险。

三、结论边缘智能的发展需要重视安全问题，加强数据保护、防御恶意攻击、管理漏洞和保护隐私是关键的解决方案。

企业和研究机构应该加大安全投入，提升安全技术水平，以确保边缘智能应用的可持续发展。

网络信息安全与数字经济保护伞下的创新与发展随着数字经济的快速发展，网络信息安全问题也成为了摆在我们面前的一道难题。

在数字化时代，各行业都将其业务转向了互联网，网络安全问题的重要性也越来越凸现出来。

本文将探讨网络信息安全与数字经济保护伞下的创新与发展。

一、网络信息安全的挑战随着互联网的普及，人们对于网络的依赖程度越来越高。

然而，网络存在着诸多的安全隐患。

网络黑客、计算机病毒、网络钓鱼等威胁使得信息安全问题日益严重。

在数字经济发展的背景下，网络信息安全形势愈发严峻。

因此，如何应对这些挑战并保护用户的信息安全成为了摆在我们面前的一大难题。

二、数字经济保护伞下的网络安全创新为了应对网络信息安全的挑战，创新的解决方案不断涌现。

下面将对数字经济保护伞下的网络安全创新进行探讨。

1.大数据与人工智能的应用大数据和人工智能技术的快速发展，为网络信息安全提供了新的解决思路。

通过对大量数据的分析和挖掘，可以发现网络安全事件中隐藏的规律和趋势，从而及时采取相应的措施。

人工智能技术可以通过学习和模拟人类的智能行为，提高网络安全的智能化水平。

2.区块链技术的应用区块链技术以其去中心化、不可篡改等特点，为网络信息安全提供了全新的解决方案。

通过区块链技术，可以实现信息的安全存储和传输，避免数据被恶意篡改。

同时，区块链技术还能够对网络流量进行安全监控，保护用户的隐私数据。

3.云计算和边缘计算的结合云计算和边缘计算的结合为网络信息安全提供了更加强大的保护能力。

云计算可以为用户提供灵活、高效的计算和存储资源，边缘计算则可以将计算和存储资源尽可能地靠近终端用户，减少数据在传输过程中的安全隐患。

通过将云计算和边缘计算相结合，可以实现对网络数据的安全处理和管理。

三、网络信息安全与数字经济的互动发展网络信息安全和数字经济之间存在紧密的联系，二者的互动发展对于实现可持续的数字经济增长至关重要。

1.促进数字经济的发展网络信息安全是数字经济发展的基石。