安全风险分析 2.1. 系统脆弱性分析 人的脆弱性：人的安全意识不足导致的各种被攻击可能，如接受未知数据， 设置弱口令等。 安全技术的脆弱性：操作系统和数据库的安全脆弱性，系统配置的安全脆 弱性，访问控制机制的安全脆弱性，测评和认证的脆弱性。 运行的脆弱性：监控系统的脆弱性，无入侵检测设备，响应和恢复机制的 不完善。 2.2. 安全威胁分析 2.2.1. 被动攻击产生的威胁 （1）网络和基础设施的被动攻击威胁 程接入连接。 （3）计算环境的被动攻击威胁 获取鉴别信息和控制信息；获取明文或解密弱密文实施重放攻击。 2.2.2. 主动攻击产生的威胁 （1）对网络和基础设施的主动攻击威胁 一是可用带宽的损失攻击，如网络阻塞攻击、扩散攻击等。二是网络管理 通讯混乱使网络基础设施失去控制的攻击。最严重的网络攻击是使网络基础设 施运行控制失灵。如对网络运行和设备之间通信的直接攻击，它企图切断网管 人 人员与基础设施的设备之间的通信，比如切断网管人员与交换机、路由器之间 的通信，使网管人员失去对它们的控制。三是网络管理通信的中断攻击，它是 通过攻击网络底层设备的控制信号来干扰网络传输的用户信息；引入病毒攻击； 引入恶意代码攻击。 （2）对信息系统及数据主动攻击威胁 试图阻断或攻破保护机制（内网或外网）；偷窃或篡改信息；利用社会工 程攻击欺骗合法用户（如匿名询问合法用户账号）；伪装成合法用户和服务器

.....................................................................................67 第四章 数据流处理和控制................................................................................................... 展示用户已有的舆情订阅内容 33 增加订阅 客户可以在舆情服务平台增加新 的订阅从而丰富舆情数据 34 删除订阅 客户可以在舆情服务平台删除已 有新的订阅从而控制变更舆情数 据 35 修改订阅 客户可以在舆情服务平台修改已 有新的订阅从而控制变更舆情数 据 36 舆情数据推送 服务 APIs 电子政务舆情 推送 推送电子政务相关的舆情数据 37 城市管理舆情推 送 推送城市管理相关的舆情数据 内存，160GB 硬 盘（SAS/SATA≥7200 rpm） 部署基础支撑各服务 表13： XXSAN 存储设备 服务器 类型 数量 配置信息 用途 磁盘阵列 2 FC 磁盘阵列，双冗 余控制器，支持 Active－Active 工作 方式；24Gb cache；8 个 8Gb FC 主机接口；配置 12 块 600G 6Gb 15K 转 SAS 磁盘。 存储空间>=250TB 为

其他服务：浇花、扔垃圾等 · 日常迎宾：欢迎问好 ·VIP 迎 候：包括定制问候语、 多语种交流 / 翻译、握手、引 导等服务。 机器人联动：根据场景需求， 通过平台对接，实现对大堂灯 光场景控制、空调控制等。 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 | A 奥意建筑 · 验证访客信息：身份核对 · 通知接待：通知被访人出迎 智慧迎宾接待场景 接待导览 · 迎宾： VIP 客户迎宾、握手等 · 导览：引导参观、介绍 · 高管日程安排及提醒 · 重要信息检索与回答 · 多语种翻译等 商务助理 · 联动控制设备：通过平台对接，控制 灯光、窗帘、空调、大屏、电视等 · 服务场景：送水、咖啡，按摩 吧台服务 · 清洁：清洁吸尘 · 调酒：简单混兑 · 机器人联动：呼叫送餐机器人 01 Al 机器人应用场景 边缘计算、 5G 、 人工智能、数 字孪生等先进技术，实现数据 的多样化、实时化、可视化， 实时展示当前设备状态、人员 状态、环境状态信息，实现全 场景、全覆盖实时综合巡检， 有效消除或控制风险，及时预 警，防范事故，提高效率、运 营效益。 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 A= 奥意建筑 智慧设备巡检场景

域数据即将耗尽，而原先由于涉 隐涉密（国家机密、企业秘密、个人隐私）而被尘封的海量私域数据，正在成为人工智能高价值数据集的重要数据源。传统 意义上的不可流通数据将随着隐私计算、区块链、智能合约、控制技术和数据沙箱等数据安全流通技术的不断突破，而逐步 变成可流通数据，从而充分释放这些涉隐涉密数据的高价值潜能。 数据安全流通要求新型数据基础设施的建立。人类社会不同发展阶段对统筹发展和安全提出了不同的要求。在信息 严格的要求，即要确保数据在大规模、高通量、快速率的流通过程中的安全。数据安全发展到了动态全过程安全阶段，这 时不仅需要更加强大的连接和算力功能，对数据更大规模、更快速率、更高通量流通利用的需求更强烈，而使用控制、隐 私计算、区域链、数据沙箱、智能合约、数据标识、语义发现、元数据智能识别等可信安全的数据流通技术正在成为数据 要素化发展新阶段的主流技术。 欧盟 《通用数据保护条例》 （GDPR》 《 数据的流通和共享，也 能确保数据自主权的实现，即保证参与者能够使用与管理自己的数据，在向他方提供数据访问权限时，能够保持对自己数据 是否流通、流通给谁、如何流通、何时流通、以何种价格流通等权限的控制权。BigQuery数据流通平台的技术特点有以下 三方面： （1） BigQuery云数据仓库 BigQuery作为Google Cloud的企业数据仓库，是Google Cloud数据处理的核心枢纽，具备诸多显著优势。它是完全

在数据利用时，还需根据分析主题的要求，利用分布式、搜索引擎、数据 挖掘等相关技术来实现数据分析利用。 3 功能设计 财政数据资源目录体系定义为以元数据为核心，以财政数据分类表和主题词表 为控制词表，对财政数据资源进行网状组织，满足从分类、主题、应用等多个 角度对财政信息资源进行管理、识别、定位、发现、评估与选择的工具。 第 5 页 通过定义数据资源目录体系，建立数据资源管理机制。数据资源目录体系应具 国库管理者、 研究室 税收数据 企业属性数据 支出项目 绩效评价 项目进度分析 项目成本分析（与社会 数据的比较） 项目绩效评价管理 项目绩效评价分析 分析项目的资金投入、过 程控制、目标实现和社会 满意度（自评、审核、核 查），为来年项目支出预 算编制奠定基础。 预算、业务 （司局）处 室、绩效评价 处、研究室 项目申报、支出、竣工 验收数据 项目基础信息数据 项目采购过程违规 项目测算 财政中期 预算规划 测算 5 大数据资产化 5.1 大数据资产的价值尺度衡量标准 主要有以下三个方面的标准： 1、独立拥有及控制数据资产 目前，数据的所有权问题在业界还比较模糊。从拥有和控制的角度来看， 数据可以分为 I 型数据、II 型数据和 III 型数据。 I 型数据，主要是指数据的生产者自己生产出来的各种数据，例如百度对使 用其搜索引

合分析为一体化数据信息管理体系，数据中心为信息系统提供稳定，可靠的基础设 施和运行环境，并保证可以方便地维护和管理信息系统 施工内容 弱电智能化系统 • 信息网络系统 • 视频安防监控系统 • 出入口控制系统 • DCIM 系统 • 微模块 机房装修 • 吊顶 • 墙面 • 地面 • 活动地板 电气专业系统 • 电能管理系统 • 封闭式密集型铜母 线槽 • 高、低压配电电缆 及电线 • 给排水 • 管道 施工总体控制 1 ：安全性 • 在整个施工过程中，安全始终是最重要的。确保施工人员遵守安全规范，佩戴必要的安全装备，并采取适当的防护措施，如避免触电、坠落和火灾等风险。 2 ：合规性 • 确保施工符合相关法律法规和建筑规范。了解当地建筑许可要求，并遵守电气、消防和安全等标准，对于规范中的强条严格执行 3 ：质量控制 • 对施工过程进行质量控制和质量检查，确保安装的设备和系统符合规范和预期要求。 和系统符合规范和预期要求。 4 ：沟通与协调 • 与各个供应商、承包商和相关团队进行密切合作，确保施工进度和质量得到有效控制。及时沟通并解决问题，确保各项工作协调进行。 5 ：测试和调试 • 在完成每个施工阶段后，进行必要的测试和调试工作，确保安装的设备和系统正常运行，并满足设计和性能要求。 6 ：文件记录 • 保留所有施工过程中的相关文件和记录，包括施工计划、工程图纸、材料清单、施工

技术开始。 1. 人工智能的定义及其子领域 关于人工智能的定义，目前大家普遍接受和认可的是：人工智能（Artificial Intelligence）， 英文缩写为 AI，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知 环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定 能力，即：像人类一样的思考系统，像人类一样的行动系统。 其他主流的人工智能的定义，包括： 感知 学习 行动 交流 推理 模拟 设计 控制学 认知科学 心理学 计算机 科学 数学 12 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的 技术。计算机视觉应用包括图像识别、目标检测、人脸识别等。 ● 强化学习（Reinforcement Learning）：这是一种让计算机系统通过与环境交互 来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和 游戏 AI。 ● 专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领 域专家的推理过程，从而做出决策和解决问题。 需

， 部署网络边界层 ， 先 于业务流量接入 ， 10GB 流 量 清洗 ， 保障安全防护优先 （国 密 SM4 算 法 、 威 胁 防 护 、 VPN 加密、 访问控制、 审计追 l 端口与性能 ： 32*400G 端口 ， RDMA 无损传输， 交换容量达 12.8Tbps ； l 端口与协议： 25G/100G 灵活端口 ， RoCEv2 、管理节点 业务侧运维通道 带外管理 S5570S - 54S - EI 直连服务器独立管理网口 应急运维通道 安全防护 FortiGate 600F 串接 Leaf 与外部 / 核心区 入侵检测、访问控制 AI 计算节点 图形渲染集群 接入交换机 （ 25GE ） 计算核心 *2 管理节点 *2 台 交换机 S9850-32H 与 8 交换机 S6850-56HF 构 成 , 实现大规 第 20 页 基于 Spine-Leaf( 脊 - 叶 ) 物理拓扑构建的 Underlay 网络 ，叠加 EVPN 控制平面 +VXLAN 数据平面组成的 Overlay 逻辑架构 ( 大二层 ) 组合， 技术实现要点 • 端口聚合（ LACP ）： 管理节点→管理交换机： 2 条 10G 链路聚合，带宽 20Gbps

根据分析结果确定服务及事件清单  综合编码规范确定服务及事件的输入输出 内容 场景样例1  某集团，下属200多家分子公司，其中包括 子集团  集团总公司对于子公司无法全权控制，系统 形态较多，信息化供应商情况复杂  集团在进行整体BI分析，部分企业直接通过 ETL挖掘数据，部分企业使用手工上报平台进 行上报  分子公司多业态，业务开展相对独立。业务 系统偏重点不同。 新为正式码； 若为审批打回，则将打回 意见通知操作者，根据打 回意见修改数据后重新进 行申报提交。 场景样例2  某集团，下属20家分公司，10余家控 股子公司  集团总公司对于分公司完全集中控制， 管理系统均为统一采购，生产系统独 立采购  企业所有人员由人力部门统一管理  客商、存货数据由生产、营销部门进 行录入，信息部门进行审核 特征分析  整个集团中，同一功能使用相同系统

（2） 呼叫中心依托客户的行为数据和坐席的技能数据，通过智能算法模 型进行客户分配，以专属坐席提升服务质量。 （3） VR过程中可以通过语意分析的方式执行路由操作，也可随时切换 手动控制；IVR丰富的外部调用方式，包括变量、JS表达式等。 2.3 在线客服 （1） 覆盖国内外二十多个渠道，包括Web、H5、APP、微信、企业微 信、小程序、飞书、百度、抖音、微博、Facebook、Line、 程师从回复大量 简单重复问题中释放出来。 （3） 财务SSC：即将企业各种财务流程集中在一个特定的地点和 平台来完 成，通常包括财务应付、应收、总账、固定资产等等的处理。 这种模式在提高效率、控制成本、加强内控、信息共享、提升 客户满意度以及资源管理等方面，都会带来明显的收效。 图 2：SSC 解决方案 3. 能源央国企数字化转型客户案例 3.1 中石化销售有限公司 （1）