公安部第三研究所
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气溶胶灭火技术是在军用烟火技术的基础上发展起来的新型灭火技术。
20世纪60年代,公安部天津消防研究所研究的油罐烟雾灭火技术是最早的气溶胶灭火技术,当时,这一新型灭火技术并未引起广泛关注。
80年代初,随着“哈龙灭火剂”环保问题的出现,寻找哈龙替代物成为重要的研究课题。
80年代末,俄罗斯科学家首先研究成功了可以全淹没方式灭火的气溶胶灭火技术,该技术为哈龙替代研究开辟了一个新的途径。
随后,气溶胶灭火技术得到了国际社会的关注,中国、美国、澳大利亚、马来西亚等国家也都开始了对新型气溶胶灭火技术的研究。
一气溶胶灭火技术发展历程气溶胶通俗说是细小的固体或液体微粒分散在气体中形成的稳定物态体系,专业是指以气体(通常为空气)为分散介质,以固态或液态的微粒为分散质的胶体体系。
自然界常见的气溶胶---云、烟、雾等。
气溶胶中粒子其尺寸多在10-5~10-1μm级,具有气体流动性,可绕过障碍物扩散。
气溶胶灭火装置中的药剂为固态,其药剂通过氧化还原反应喷放出来的组分为气溶胶。
第一代气溶胶灭火技术——烟雾灭火技术第一代气溶胶灭火技术诞生于我国,也称烟雾灭火技术,始于20世纪60年代初。
是由公安天津消防研究所的科研人员完成的,他们自主研制出烟雾自动灭火系统,主要用于扑灭甲、乙、丙类液体储罐火灾。
这是一项不同于以往的全新的灭火技术既有烟又有雾,既有细小的固体颗粒,又有水蒸气和N2、CO2灭火气体形成的气溶胶物质用于灭火。
第二代气溶胶灭火技术——K型K型气溶胶灭火技术也叫钾盐类灭火技术,是气溶胶灭火技术发展的第二阶段,始于20世纪60年代中期前苏联。
我国在这一方面起步较晚,始于20世纪90年代初,第一代产品为由北京理工大学研制成功,此类气溶胶发生剂中主要采用钾的硝酸盐作为主氧化剂,其喷放物灭火效率高,但因为其中含有大量的钾离子,易吸湿,形成一种发黄发黏的强碱性导电液膜,这种物质对电子设备有很大的损坏性,故K型气溶胶自动灭火装置不能使用于电子设备、精密仪器和文物档案场所。
公安部第三研究所联合⽃象科技举办安全技术论坛发布CCSS认证 7⽉20⽇,由公安部第三研究所与⽃象科技共同举办的“CCSS⽹络安全服务能⼒认证体系发布暨安全前沿技术研讨闭门论坛”在上海浦东举⾏。
本次论坛通过介绍CCSS认证体系建设、分享各⾏业⽤户在⽹络安全实战防御体系与安全运营的实践经验,推动⽹安⾏业⼈才技术提升、能⼒认定和⼈才队伍建设。
公安部第三研究所⽹安中⼼信息安全防护研究室负责⼈鲍亮做精彩发⾔公安部第三研究所⽹安中⼼信息安全防护研究室负责⼈鲍亮重点介绍了公安三所推出“CCSS⽹络安全服务能⼒认证”的初衷与意义。
CCSS作为国内⾸个针对⽹络安全服务能⼒的体系化认证,通过对从事⽹络安全服务技术⼈员展开全⾯化、体系化的实战应⽤教学,为安服⼈员建⽴统⼀的能⼒评估标准,为企业、安全⼚商及司法机关输送更多具有安全服务实战能⼒的⾼质量⼈才。
⽃象科技⾼级副总裁李学雷(右⼀)代表⽃象科技,作为⾸批CCSS签约代理商参与签约仪式公安部第三研究所教育基地副主任黄镇亲⾃为⾸期班学员代表颁发证书本次闭门论坛还邀请到了来⾃上海互联⽹应急中⼼、中国银联、⼴发证券、东⽅航空、⽃象科技的专家代表,围绕着 “数据信息安全与隐私保护”、“SRC应急响应建设”、“威胁情报实战化应⽤”、“漏洞管理与运营”及⾦融⾏业安全报告解读””等主题进⾏了专业分享。
不同⾏业的专家代表围绕⽹络安全的不同主题发表精彩演讲专家们的演讲中,“信息安全培训”、“应急响应能⼒”、“安全保障能⼒”、“攻防演练”、“数据安全法”这些热门词汇被不断提及,这与CCSS培训课程的内容不谋⽽合,也进⼀步印证了当下⽹络安全⾛向实战化的趋势。
CCSS的推出优化了当下安服⼈员实战技术能⼒⽔平难以认定、缺乏系统性、结构化、⾯向实战的安全防御与安全运营知识等现实难题。
未来,公安部第三研究所和⽃象科技双⽅将在⽹安⼈才培训、⽹安实战⼈才创新建设等多个⽅⾯形成互补互助的良好合作关系,并在全国市场、区域协同机制和运营落地上共同发展。
“Trimps”认证标志管理办法1 目的和范围1.1目的为了更好的开展公安部第三研究所(以下简称公安三所)自愿认证业务,为企业提供高效迅捷的认证服务,公安三所拟推出Trimps认证标志,以下简称Trimps标志。
“Trimps”是公安部第三研究所自行设计的认证标志,本文件仅规定了“Trimps”标志在认证业务中的使用办法,以规范我所“Trimps”认证标志的申请、批准、制作、发放和标志使用。
1.2 范围本办法适用于经公安三所认证合格的体系、服务、工程、系统和产品所使用的认证标志,即“Trimps”标志。
本办法辅助认证相关体系、服务、工程、系统和产品认证的实施规则及认证实施细则要求执行。
2 “Trimps”标志基本信息2.1 标志的样式:“Trimps”标志基本图案如下图1图1:标志基本图案2.2标志的含义:标志的基本图形使用代表公共安全的盾形框图,内部包含三个变形的S,包含我机构所在地上海、我机构缩写三所、安全等要素,标识基础色为蓝色,蓝色是永恒的象征,预示着三所在产品安全的道路上永远为企业保驾护航,标志外圈有公安部第三研究所的中英文全称环绕,标志的名称用三所英文缩写:Trimps;2.3 标志的颜色:从(254,254,254)至(189,189,189)沿此方向渐变从(122,183,228)至(59,116,169)沿此方向渐变从(217,217,217)至(95,95,95)沿此方向渐变从(207,224,240)至(112,148,180)沿此方向渐变(12,85,161)图2:标志的色系选取3 标志的制作通常,公安三所负责制作标准“Trimps”标志,获证组织负责制作非标准“Trimps”标志。
3.1 标准“Trimps”标志标准“Trimps”标志是指公安三所按照标准规格统一印制的“Trimps”标志,有5种规格,尺寸见下表:单位: mm3.2 非标准“Trimps”标志非标准“Trimps”标志是为方便获证企业加施“Trimps”标志,由公安三所批准获证企业在获证主体上加施的“Trimps”标志。
标准发布s 2019年万半年发布公安断诜(1)《公安信息代码第248部分:视频图像信息基本对象标识編码規范》(GA/T2000.248-2019)GA/T2000的本部分由公安部科技信息化局提出,公安部计算机与信息处理标准化技术委员会归口,公安部第三研究所、公安部第一研究所、初频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室等单位起草。
2019年8月28日发布,2019年10月1日宴施。
本部分规定了视频图像信息基本对象标识的编码规则,适用于公安信息化建设以及信息的处理与管理。
(2)《公安信息代码第249部分:视频图像信息语义属性对象标识編码规则》(GA/T2000.249-2019)GA/T2000的本部分由公安部科技信息化局提出,公安部计算机与信息处理标准化技术委员会归口,公安部第三研究所、公安部第一研究所、初频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室等单位起草。
2019年8月28日发布,2019年10月1日宴施。
本部分规定了视频图像信息语义属性对象标识的编码规则,适用于公安信息化建设以及信息的处理与管理。
(3)《公安信息代码第250部分:视频编码格式代码》(GA/T 2000.250-2019)GA/T2000的本部分由公安部科技信息化局提出,公安部计算机与信息处理标准化技术委员会归口,公安部第三研究所、公安部第一研究所、初频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室等单位起草。
2019年8月28日发布,2019年10月1日宴施。
本部分规定了视频编码格式的代码,适用于公安信息化建设以及信息的处理与管理。
(4)《公安信息代码第251部分:视频文件格式代码》(GA/T 2000.251-2019)GA/T2000的本部分由公安部科技信息化局提出,公安部计算机与信息处理标准化技术委员会归口,公安部第三研究所、公安部第一研究所、视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室等单位起草。
2019年8月28日发布,2019年10月1日实施。
国家标准《信息安全技术网络安全等级保护安全设计技术要求第1部分:通用设计要求》(征求意见稿)编制说明一、工作简况1.1任务来源《信息安全技术信息系统等级保护安全设计技术要求第1部分:通用设计要求》是国家标准化管理委员会 2014年下达的信息安全国家标准制定项目,国标计划号为:GB/T 25070.1-2010,由公安部第一研究所承担,参与单位包括北京工业大学、北京中软华泰信息技术有限责任公司、中国电子信息产业集团有限公司第六研究所、工业和信息化部电信研究院、阿里云计算技术有限公司、公安部第三研究所、中国信息安全测评中心、国家信息技术安全研究中心、浙江中烟工业有限责任公司、中央电视台、北京江南天安科技有限公司、华为技术有限公司、浪潮电子信息产业股份有限公司、浪潮集团、北京启明星辰信息安全技术有限公司。
1.2主要工作过程1)准备阶段2014年3月,在公安部11局的统一领导下,公安部第一研究所同协作单位共同成立标准编写项目组。
2)调研阶段标准起草组成立以后,项目组收集了大量国内外相关标准,进行了研讨,对信息安全的模型、威胁和脆弱性进行了充分讨论。
同时项目组参考了国内等级保护相关标准,为了真实了解行业内的安全要求,项目组也对行业内的企事业单位进行了调研。
3)编写阶段2014年4月,标准起草组组织了多次内部研讨会议,邀请了来自国内相关领域著名的专家、学者开展交流与研讨,确定了标准的总体技术框架、核心内容。
标准起草组按照分工,对标准各部分进行了编写,形成了《信息安全技术信息系统等级保护安全设计技术要求第1部分:通用设计要求》(草案)。
4)首次征求专家意见2014年4月,公安部11局组织业内专家对标准初稿进行了研讨,专家对标准范围、内容、格式等进行了详细讨论,提出了很多宝贵意见。
项目组根据专家意见,对标准进行了修改。
5)第二次征求专家意见2014年9、10月,公安部11局组织业内专家对标准初稿再次进行了研讨,专家再次对标准范围、内容、格式等进行了详细讨论,提出了宝贵意见。
公安部第三研究所
基于GPU的ImageNet 大规模图像分类背景
对于中等规模的城市,其每天都会产生百万级的视频图像数据。
如何有效及时的处理这些数据对公安应用有很大的意义。
ImageNet图像库作为目前最大的公开数据库,为我们验证算法能否应用在公安大数据中,提供了一个合理而又有公信力的评测标准。
目前,在ImageNet图像库上进行的图像处理算法竞赛已经持续4年。
对于验证今年来的研究热点,如深度学习和词袋模型等都起到了举足轻重的作用。
我所提供了两套算法来解决ImageNet的图像分类问题。
方案一提取不同类别图像的特征,如SIFT,GIST等。
之后通过高斯混合模型来表征不同图像的聚类中心。
然后将图像表示为聚类中心的直方图。
并将此直方图映射到高维来提高分类效率。
最后,使用映射后的高维特征来训练得到不同类别的分类器。
此算法得到了很好地分类效果。
方案二使用深度学习方法,通过深层神经网络来学习得到能够有效表征不同类别的图像特征。
实验发现通过深层网络学习得到的特征泛化能力很强。
在图像处理领域有很大的应用潜力。
挑战
ImageNet图像库以数据量大为其主要特点。
以2013年为例,其包括120万的训练图像集,5万的验证图像集和10万的测试图像集。
ImageNet图像库共有1000类图像,每类约1300幅图像。
其对于常规的图像处理算法都是巨大的挑战。
以训练词袋模型为例,其主要表现为以下两方面:
1) 图像集大,加载后需要的内存大。
由于采用稠密采样方
式,每幅图像需要计算约10K个SIFT特征,整个训练
集需要计算约1.2×〖10〗^10个SIFT特征,约需要
5.7TB。
同时,每幅图像需要用52万维的特征表示,训
练集约产生2TB的数据。
2) 图像集大,计算时间长。
不采用任何加速方式,计算
1.2×〖10〗^10约需要20天。
同时,使用上述所有
SIFT特征计算高斯混合模型也无法在有效的时间内完
成。
在计算图像的高维图像表征时,120万图像约需要5个月完成。
3) 由于算法的计算时间过长,导致算法开发周期加长。
在模
型研发过程中,每次调试试验计算周期很长,动辄要数
周,对工程开发人员造成巨大的困难。
从算法层面来讲,如何从海量的图像数据中提取能够有效表征不同图像类别的信息而不被噪声淹没是算法的关键。
从工程角度来讲,如何在合理的时间和成本上解决上述分类问题是其关键。
同时,在公安应用中,每天获得的数据都是以TB来计量。
如果以上述时间来衡量,现有的图像处理算法基本无法在实际中应用。
解决方案与意义
通过在配有 NVIDIA® Tesla® GPU 的服务器集群,把任务分发到各个计算节点上,通过并行的方式来提高整体计算速度。
Telsa K10系列显卡强于单精度浮点运算,而这非常适合图像处理的需求。
通过将整个算法的核心模块改写为GPU程序,ImageNet训练集处理的时间可以由原来的数月缩减到数天内完成。
以高斯混合模型为例,用完整训练集进行训练(1.2×〖10〗^10SIFT点),迭代一次约要4个小时,采用GPU加速后,迭代一次仅需要约10分钟,算法提升约20倍。
这大大的缩
短了算法的运算时间。
这为解决公安应用中大数据的处理提供了一条合理的解决方案。
中等规模的城市每天都会产生百万级的视频图像。
这些数据的存储都是以TB为单位进行计量的。
在公安应用中,这些数据都必须在产生的同时进行处理。
否则,会对存储造成巨大的压力。
通过使用GPU集群,将数据进行在线处理,只存储“大数据”中的有效信息。
不仅可以有效地缓解存储的压力,同时为进行深层次的数据挖掘提供了可能。
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所有公司和产品名称均为相应所有者的商标或注册商标。
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