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来源：彩神app下载2024-01-08 17:48

《中国工业信息安全产业发展白皮书（2021-2022）》发布：2021年市场增长率达32.94%******

　　光明网讯（记者李政葳刘昊）在1月9日举行的2022年中国工业信息安全大会上，《中国工业信息安全产业发展白皮书（2021-2022）》发布。文中显示，2021年我国工业信息安全产业规模达168.43亿元，市场增长率达32.94%。

　　“其中，工业互联网安全产业规模为75.7亿元，较2020年增长39.96%。在政策加持、技术创新、需求升级等多因素综合推动下，我国工业信息安全产业将继续保持高景气度。”国家工信安全中心副主任、工业信息安全产业发展联盟秘书长郝志强说。

　　大会以“数智转型，安全发展”为主题，由国家工业信息安全发展研究中心（以下简称“国家工信安全中心”）、工业信息安全产业发展联盟主办。

　　工业和信息化部网络安全管理局局长隋静表示，面对日益复杂严峻的工业领域网络安全新形势、新挑战，工业和信息化部网络安全管理局全面提升工业领域网络安全保障能力：一是加快出台工业互联网安全分类分级管理政策文件，加快编制新形势下工业控制系统网络安全防护指南，健全工业领域网络安全标准体系；二是深入实施工业互联网企业网络安全分类分级管理，加强工控产品安全漏洞管理，督促企业落实网络安全主体责任；三是持续建设完善工业互联网安全监测服务体系，持续组织开展工业互联网安全实网攻防演练；四是大力推动网络安全产业高质量发展，加强网络安全技术攻关和试点示范，探索开展工业领域网络安全保险服务。

　　国家工信安全中心党委书记、副主任蒋艳表示，要对标对表“以新安全格局保障新发展格局”战略部署，做深做实工业领域网络与数据安全能力现代化建设，持续打造技术先进、链条完整的综合安全保障体系。

　　“工业互联网防护体系的构建需要基于密码技术。在应用层面，我国应以区块链为牵引，构建自主创新、国际一流的工业互联网数据服务平台，为工业互联网高质量发展赋能。”围绕“密码技术与工业互联网安全”主题，中国科学院院士王小云表示，我国亟需抢先制定物联网、车联网、工控、国产操作系统等密码协议标准与技术规范：一方面以区块链、人工智能、大数据等技术赋能数据安全和数据治理；另一方面培养更多高水平的解决密码安全的复合型人才，加速推进工业数字化转型。

　　其间，国家工信安全中心与福建省工业和信息化厅、中控技术、飞腾信息、深信服、上海观安和微步在线等达成战略合作协议，将深化各方在政策研究、标准制定、技术研发、科研创新、产业促进、人才培养等方面的合作；启动信创安全“久安计划”，聚焦信创安全综合能力提升、基础共性安全技术研究、安全生态环境服务等多个方面。

　　此外，国家工信安全中心检查评估所副所长于盟发布《工业防火墙横向比对研究报告》；国家工信安全中心检查评估所副所长孙军发布最新安全产品网联汽车2C安全风险检测工具箱；国家工信安全中心办公室主任、工业信息安全产业发展联盟常务秘书长于志成对工业信息安全产业发展联盟2022年度工作进行总结。

　　据了解，工业信息安全产业发展联盟积极开展相关领域评比、选拔工作：评选出15家年度联盟优秀成员单位，11份工业信息安全优秀应用案例，10篇中国工业信息安全大会征文活动获奖论文，4家首批车联网服务平台安全能力测试评价“星级平台名录”。

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【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。