基于分级分类体系的高校沉睡专利转移转化路径研究

专利分级分类方法在高校“沉睡”专利的转移转化过程中发挥着重要作用,但现有的高校专利分级分类体系中,较少考虑企业或市场需求,难以针对企业个性化需求实现目标专利的快速识别。基于发明人转移转化意愿、专利质量和市场需求,建立高校专利价值动态评估模型,以企业或市场的需求为出发点,用供需匹配的方式进行专利价值的动态评估,有助于技术需求方快速精准匹配高校专利成果,提升专利的转移转化效率。     

运营商基础创新产品分级分类管理研究

5G时代,基础创新产品是运营商开展价值经营的重点领域。为了全面提升创新产品管理水平,运营商组织开展了基础创新产品的分级分类管理研究。文章在通信增强、资源拓展、内容权益和智能终端四类单一类别分类标签基础上,提出了一种复合型分类标签法,并结合产品的市场需求、增长潜力、收入贡献、结算收益等因素对产品进行综合评定和级别划分。基础创新产品的分级分类管理研究按照客观、全面、科学的理念,能够真实有效反映出各产品发展水平,为重点产品体系有出有进、产品级别有升有降提供理论支撑。     

外国跨境数据流动安全管理措施给我国的启示

当前,互联网数据的经济和社会价值凸显,促进大量数据发生跨境转移.各国都更加关注跨境数据流动的管理,围绕关键利益设置管理规则,采取数据分级管理,明确主体权利义务,推行"白名单"、标准合同等非强制性管理手段,加强国家间认证合作等体系化的措施,建立跨境数据流动管理的基本框架.TPP、APEC等国际贸易协议和国际组织也将跨境数据流动作为近年来重点关注和谈判的议题.我国目前面临着跨境数据流动引发的安全风险威胁,应充分借鉴外国经验完善我国管理制度.     

公共场所人脸识别应用风险分级方法及治理研究

在人脸识别为人们生活、工作带来便利的同时,也出现了技术滥用、侵犯隐私等问题,其中以公共场所的人脸识别应用问题最为突出。在对人脸识别技术特征、公共场所分类方法、人脸识别应用治理现状进行深入分析的基础上,提出从使用主体角度划分公共场所分类的新方法。并综合应用目的、底库规模、覆盖密度、管理水平和网络环境等5方面风险影响要素,结合层次分析赋权法,给出了“人脸识别应用综合风险值”的量化计算方法。进而使用风险评估矩阵方法,综合考虑“人脸识别应用综合风险值”和“公共场所分类”2大维度,将公共场所人脸识别应用风险等级划分为5级,并从事前评估、通用要求和分级要求等3个方面提出开展人脸识别应用治理的具体建议。     

基于数据安全网关的数据安全防护体系研究

伴随着网络信息安全产业集聚式发展,数据安全形势日益严峻,我国近年来相继出台多项法律、制度、规定对数据使用进行安全规范。随着政府、企业对数据安全的认知愈加完善,数据安全建设需求也更加强烈。为了进一步完善数据安全防护要素,以分析现有的数据中心数据安全建设落地困难为切入点,结合已有的数据安全治理能力,提出了一种基于数据安全网关的数据防护体系设计,为数据安全建设实践提供新的方案参考。     

基于数据加密脱敏的数据安全管控平台功能设计

《数据安全法》自2021年9月1日正式实施以来已将近一年的时间,如何确保政务数据安全上对政府信息化部门在数据安全的制度建设、平台建设上提出了更高的要求。文章对如何搭建数据安全管控平台的总体架构设计、功能设计展开研究,在总体架构设计的基础上,针对数据加密脱敏、运维管控、安全审计、水印签章以及泄露防护、应用网关不同需求进行功能设计,提出了“静态脱敏+动态脱敏”的政务数据脱敏解决方案,有效的解决了政务数据在共享、分析、应用等方面遇到的数据安全问题。     

发电厂数据的分类分级策略分析

阐述电厂数据分级分类的意义,电厂数据的特征,数据分类分级的目标、规划原则,电厂数据资产的应用,包括数据资产管理能力、数据服务能力、数据资产监控能力。     

基于CASB技术的铁路行业关键信息数据的安全防护

针对铁路行业关键信息数据安全防护存在的不足,文中在详细分析了铁路数据安全防护平台的架构、特性和功能后,提出了一种融合了关键应用安全代理（CASB）技术的创新性数据安全防护系统。该系统采用轻量级数据加密算法与安全传输协议集成技术,可以全面保障关键信息数据在其全生命周期内的安全性。另外,通过对实际应用案例的深入分析,进一步验证了该系统架构和部署策略的有效性和必要性。     

新型智慧城市下政务数据安全管理的研究

新型智慧城市的建设对于提升政府治理能力、提高群众获得感与幸福感、推动数字经济发展具有重要意义,但数据安全问题的凸显目前正成为新型智慧城市建设的瓶颈。分析了新型智慧城市建设中政务数据共享开放存在的数据安全问题,并针对这些问题,梳理了各地政府在数据安全上采取的各类安全管理措施,从共享开放模式、数据质量管控、责任边界划定、分级分类管理、技术保障、安全风险评估以及监督管理机制上对管理措施提出了若干建议,以期全方位保障政务数据共享开放安全,促进新型智慧城市建设。     

大数据安全研究综述

随着人工智能、云计算、移动互联网和物联网等技术的融合发展,传统的基于边界安全域和基于已知特征库的网络安全防护方式已经无法有效应对大数据环境下新的安全威胁。通过对大数据环境下面临的安全问题和挑战进行分析,提出基于大数据分析和威胁情报共享为基础的大数据协同安全防护体系,将大数据安全技术框架、数据安全治理、安全测评和运维管理相结合,在数据分类分级和全生命周期安全的基础上,体系性的解决大数据不同层次的安全问题。基于该安全防护体系,分析了数据安全的关键技术及其目前的发展现状,并展望和分析了大数据安全领域面临的挑战。全面的分析和研究了大数据安全的威胁、政策、标准、方案、关键技术和挑战,对开展大数据安全建设和工程应用有重要参考意义。