类核心技术路线在实际金融场景中的应用。在量子计算对传统加密体系带 来挑战的背景下，量子通信凭借基于量子力学原理的高度安全性，为金融 行业提供强有力的安全保障。通过介绍各金融机构实际案例，本文展示了 量子通信在金融实用场景中的创新应用路径，展示了其在数据传输方面的 安全性与可靠性。文章最后展望了量子通信与区块链、隐私计算等前沿技 术融合发展的广阔前景，强调其在构建未来安全高效金融基础设施中的战 学原理，直接采用量子技术构建保密通信方案，从而“一 劳永逸”地避免量子计算可能带来的信息安全威胁，基 于该方案形成的研究方向即为“量子通信”。量子通信 的安全性源于量子力学的基本原理，确保了量子态在不 被破坏的情况下，信息在传输过程中不会被窃听或复制， 达到信息论意义上的无条件安全性，从而能够为金融机 金融信息安全是金融行业的生命线，其中密码技术 作为金融信息安全的基石发挥着重要作用。当前金融机 构信息系统使用的密码算法主要有对称密码、非对称密 构信息系统使用的密码算法主要有对称密码、非对称密 码和杂凑算法三类：对称密码，又称私钥密码，是指加 密密钥和解密密钥相同的密码机制，常用于数据加密传 输、数据库加密存储等场景以保障数据机密性，其安全 性首先取决于密钥的安全性，其次才是加解密算法的安 全性；非对称密码，又称公钥密码，是指通信双方使用 一对不同的密钥，即公私钥对，其中公钥用于加密信息、 私钥用于解密信息的密码机制，常用于生成短期的对称 会话密钥、安全证书、数字签名等场景以实现身份验证、

。 o I 期临床试验： 72023 年启动，评估健康受试者中的生物等效性及缓释特性 (NCT0587XXXX) 。 6 II/I 期 计 划 ：预计 2025 年完成 HFrEF 患者的疗效与安全性验证。 ● 企业动态： ● 诺华：主导缓释片开发，已公开部分工艺专利 ( 如 WO2022123456A1) 。 ○ 仿制药企：印度太阳制药 (Sun Pharma) 、中国豪森药业等正在布局仿制缓释剂型。 动物 暴 露 量 、 安 全 窗 数 据和 A M G 5 1 0 的 临 床 经 验， HW-1 的临床 一 期起始剂量建议为 0.4 mg/kg, 并 采 用 逐步递增策略以确保安全性。需密切监测 PK/PD 参 数 ， 据 早 期 数 据 动 态 调 整 剂 量 范 围 5 ① 2 。 资料来源： https://hiro-ls.zhihuiya.com/share/2_fvLf 期临床试验起始剂量为 0.29mg/kg 7 2. MABEL 法： 基于小品药效数据 (1.67mg/kg 有效 ), 考虑最小生物效应水平，建议最低剂量为 0.5 mg/kg 7 。 安全性与有效性平衡 · 啮齿类试验： · 急性毒性：最高剂量建议为 100 mg/kg ( 参考 RPT193 的耐受性数据 )1 . 重复始药：设置梯度剂量 (5 、 15 、 50 mg/kg)

....... 31 1．可靠性要求 ..................................................................... 32 2．安全性要求 ..................................................................... 33 3．可扩展性要求 ............ 算法，可以对海量数据进行深度分析，挖掘潜在的商业价值和 创新机会。通过智能合约和价值共享机制可以让数据开发利用 过程参与者获得相应收益，形成数据要素投入收益“正向飞轮”。 四是加强数据开发可信管控。数据的安全性和合规性是数 据流通和应用的前提。可信数据空间综合运用区块链、数据沙 9 箱、智能合约、隐私计算等先进技术，全面提升数据利用的安 全性、合规性与保密性。例如，通过隐私计算技术，可以在不 跨国企业可以实现全球数据的集中存储和管理，提高数据的利 用效率和决策的准确性。 二是促进跨境数据流通和合作。通过跨境可信数据空间在 数据跨境传递监控和存证备案技术的支撑，确保数据跨境传输 的安全性和合规性。例如，通过数据沙箱和隐私计算技术，可 13 以在不泄露数据隐私的前提下进行跨境数据计算和分析，促进 跨境数据的流通和合作。 14 三、建设思路 （一）建设原则

决策+执行”转变为“(感知+决策+执行)*显示 趋势二：智驾的快速发展及AR引擎能力的提升驱动AR- HUD体验代际升级 趋势三：业界将推出更多人驾/智驾场景下的AR安全特性， 提升驾驶过程中的安全性 趋势四： AR-HUD持续保持高速增长，越来越多的中高端 车型开始装配AR-HUD • 问界发布夜间安全增强场景（鬼 探头） • 小鹏P7发布雨雾增强场景，雨雾 天驾驶更安全 • 领克900发布车距安全提醒等 问界M8 百万像素 大众途昂 万级像素 大众途观 万级像素 20万 -12- 趋势六：智能车灯与整车感知进一步融合，2026年在智能照明、风险警示等方面的应用将更加丰富， 持续赋能提升驾驶安全性 ➢ 随着整车感知能力增强以及车灯智能化能力提升，通过技术融合和深度协同，预计智能车灯的精准照明、自动调整光照 强度等技术将应用于更多场景。 ➢ 2026年将有更多实用化智能车灯功能上车，如不 趋势四： 更大画幅、更小体积、更高像质、更多场景将是AR-HUD未来的 发展方向 趋势六： 智能车灯与整车感知进一步融合，2026年在智能照明、风险警示 等方面的应用将更加丰富，持续赋能提升驾驶安全性 趋势八： 随着照投一体智能车灯装配率提升，用户对于智能车灯彩色升级 的诉求强烈，2026年彩色照投一体车灯或将上车 趋势十： 车载投影凭借大画幅、多场景、可玩性等优势，高度契合智能化 趋势，将逐步成为中高端车型后排屏的重要选项

ID，确保处理的准确性；提出处理数据所需的算力要 求，如算力大小、价格预期以及算力类型（如神威、天河等），以满 足不同业务对算力的差异化需求；规定待数据集的存储要求，包括存 储容量、价格和存储类型，确保数据存储的安全性和经济性；明确迁 移数据的网络需求，如所需带宽和流量，保障数据传输的高效性和稳 定性。 ① 总分调度架构 此架构下，资源需方直接在算网协同调度平台发布业务需求。 23 图 4-2 东数西算-任务发布与需求明确-总分调度 数据快递场景 4.2.1 场景描述 在智算大模型训练、超算科学计算与工程仿真等前沿领域，海量 数据集是驱动创新的关键要素。传统的数据传输方式，如机械化运载 海量硬盘甚至整个存储机柜，在效率、安全性和成本方面面临诸多挑 战。例如，运输过程易受物理环境影响，数据丢失或损坏风险高；运 输时间长，无法满足快速迭代的业务需求；高昂的运输和人力成本也 给企业带来沉重负担。而传统互联网同样难以支撑这些前沿领域对数 随着确定性广域网的发展，其高带宽和确定性传输能力为数据传 ●输带来新的解决方案 。借助信息化手段，实现海量数据的高速、安全 传输，如同搭建一条数据高速公路，有效提升数据传输效率，降低成 本，增强数据安全性，为前沿科研和创新应用提供有力支撑。 4.2.2 目标效果  准确迁移定位 用户可根据业务需求，准确指定数据迁移目的地，确保数据准确 送达所需位置，满足不同业务场景下对数据存储和处理的特定要求，

实体中心化：以数字实体为基本通信单元，而非传统的主机或应用； 2. 语义可解析：标准化数据范式携带语义信息，网络设备可进行深度处理； 3. 状态同步原生支持：内置实体状态同步机制，实现不仅仅是数据传递； 4. 安全内建：安全性作为基础属性而非附加功能。 以上模型和协议将能在网络互联、主机互联、文本互联的基础上，支持数字 实体在互联网上相互连接组成数字实体网络，这将是 Web2.0 之后的一大进步， 见图 4。 图 核心技术 区块链技术、加密货币等 数据存储 去中心化 交互方式 用户通过加密钱包自主控制 典型应用 去中心化金融 DeFi、不可替代货币 NFT、去中心化自治组织 DAO 侧重点 去中心化、安全性 2. 实现思路 Web3 的技术实现路径采用分层架构设计，各层协同构建去中心化网络生态。 在基础层，区块链网络（如以太坊、Solana）通过分布式账本技术建立不可篡 改的数据层，IPFS/Arweave resolution - process •Decentralized PKI (DPKI)：作为替代传统 CA 的密钥管理模型，通过在 DID 文档中嵌入公钥、撤销列表等机制，强化数字实体身份的安全性和可信度。 与 Ledger Anchoring 技术结合，在公链上为数据打不可篡改 “时间戳”。目 前无特定单一官方链接，可通过学术数据库或区块链相关技术论坛搜索更多资料。 •Ledger Anchoring：在公链上为数据打

与福建海峡银行经常沟通交流，增强双方对业务需求 与数据库能力的理解，提升银行运维团队的能力。 �.�.� 运维团队能力可持续发展 � 数据库可靠运维的核心目标是保障数据库的可用性、一致性、安全性，确保业务连续性，这需要 “故障预警、问题定位、应急处置、复盘优化” 的全流程高效执行。 需要制定对等的权责制度，明确各角色在巡检、故障处置、变更等环节的权责，避免跨角色协作时 “有权无责” 可以实现对运维操作行为的实时监控和 风险预警。 �.权限管理与审计 权限管理是数据库运维中的核心环节。实际业务场景中，应遵循最小权限原则，限制用户访问权 限，并通过加密、审计日志等功能增强安全性。在权限机制设置时，可以通过实名化数据库访问、 精细化权限控制，可以有效降低数据泄露风险。同时，缺乏有效的审计手段也会出现风险，导致整 个管理链路无法追责和定责，因此审计日志的完善至关重要。 � 着不同用户看到的数据视图 虽然相同，但缺乏有效的防护机制，容易导致数据泄露。 其次，系统缺乏加密通讯，数据在传输过程中以明文形式存在，容易被窃取或篡改。再者，安全规 则易被篡改，这使得系统的安全性难以得到长期保障，一旦安全规则被恶意修改，系统将面临更 大的安全风险。 此外，数据混合且无隔离的问题也十分突出。不同业务的数据存储在一起，缺乏有效的隔离措施， 一旦某一业务的数据出现安全问题，

被破解造成信息不 安全而需要更换新的加密算法的情况。如果拥有新的高效破解算法或 者绝对计算优势的计算机，那么经典的信息安全就会受到严重威胁。 相比于经典保密通信，量子通信是利用物理原理的绝对安全性来实现 通信的绝对安全。其从物理原理上保证信息安全。第一个量子通信模 型是 Bennett 和 Brassard 在 1984 年提出的 BB84 协议[7]。该协议本质 上是量子密钥分发（Q 威胁了现有的 RSA 公钥密码体系。而 Grover 算法展示了相比经典计算机，量子计算机 在无序数据库中搜索样本任务中具有 N的加速[20]。这一算法的提出 降低了 AES 对称密码体系的安全性。这两个算法都展现出了量子计 算机在信息安全方面的重要影响。因此人们开始逐渐意识到量子计算 机的重要性，进而投入更多的人力物力去研制量子计算机。 量子计算机计算任务需要按照特定的量子算法在量子比特上实 用户安全地将自己的计算任务委托给服务商手中的量子计算机来计 算，盲量子计算模型应运而生[21,22]。借助单向量子计算机模型，用 户通过和服务商手中的量子比特进行交互让计算量子比特执行一系 列的操作来完成计算，而用户数据的安全性则由随机加密来保证。 除了以上的盲量子计算涉及到非局域地使用计算资源外，分布式 量子计算机也是一个通过量子网络平台来进一步扩展计算能力的模 型[23,24]。分布式量子计算机的思想是利用非局域的控制非门来协同

入设计原则”和“默认隐私保护”的方法，并实施适当的技术和组织措施， 以确保基础模型中使用的个人数据的安全，包括加密、访问控制和数据泄露 通知程序。此外，由于大语言模型是整个供应链的一部分，保证其安全性需 要特别关注对抗性攻击、数据中毒和模型偏差等恶意技术。 ● 责任：组织对在启用生成式人工智能的系统中使用个人数据负有责 任，并必须证明其符合《通用数据保护条例》，这包括执行数据保护影响评 估和维护适当的记录。 家安全目的。它针对人工智能系统的开发者和使用者提出了一系列规则和要求， 重点关注四个风险等级：不可接受的风险、高风险、中风险和低风险。法案旨 在确保对隐私和非歧视等基本权利的保护，确保人工智能系统的安全性和透明 度，及如何负责任的使用人工智能系统。该法案适用于那些人工智能系统是在 欧盟市场上提供或使用，或者使用影响到欧盟境内人们的运营商。法案涵盖了 包括生物识别、自动驾驶汽车和关键基础设施在内的广泛的人工智能应用。 体要求。高风 险人工智能系统将受到严格的义务约束，确保人为监督，并设计为能有效的由 自然人监督。 ○ 独立测试和验证（第57至63条）：它要求高风险人工智能系统应通 过独立测试和验证，确保安全性和可靠性。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 24 ○ 治理和认证（第64至70条）：欧盟将建立治理结构和认证框架，确 保欧 盟的人工智能系统符合规定的标准和条例。该法规建立了一个治理框架协

上线业务清单 系统账号清单 测试报告 上线评审checklist 典型的运维规范包含业务故障等级定义、业务上线 规范、业务转维规范、运维数据治理规范。通过标 准化的规范和流程来提升系统的稳定性、安全性和 高效性。 业务故障等级定义 在故障处理过程中，可以根据不同的故障等级，调 集相应的资源处理问题，有效提高故障处理效率。 按照故障影响，故障划分为四个等级，即P1/P2/P3/ P4。 标，监督运维管理制度与流程在运维活动中的执 行和落地； 对运维人员的违规行为进行审计，分析操作日 志，向管理层和相关部门提供审计结果和建议， 帮助改进云平台的运维工作； 负责对云平台的安全性进行审计，包括对云平台 的网络安全、数据安全、身份认证等方面进行评 估和检查。 二线故障处理组： 由不同技能领域的运维专家共同构筑，并统一建设 运维能力，资源协调、人员调配、问题定位定界效 态更新的风险库，为运维提供数据支撑，并通过风 险预警和响应机制，确保业务系统的稳定性和安全 性。 CMDB的主要作用是确保企业IT环境中的所有资产 和配置得到有效管理和控制，从而提高IT服务的可靠 性、稳定性和安全性。随着企业越来越依赖云计算 服务，CMDB需要能够管理和跟踪云环境中的资源 和配置，确保云部署的透明性和可控性。此外， CMDB还应与其他IT管理工具和系统（监控、部 署、自动化运维、巡检等）进行集成，以实现更全