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提升整体安全防御能力 为数字化转型保驾护航——浪潮云安全云ISP实践与思考******

　　左鹏

　　党的二十大报告中指出，要“强化经济、重大基础设施、金融、网络、数据、生物、资源、核、太空、海洋等安全保障体系建设”。2022年，《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》三大重磅政策从“立”而“行”，国资委相关政策陆续发布，区域性政策集中释放，网络安全产业正面临前所未有的发展机遇。同时，国际安全形势愈演愈烈，网络安全空间攻防对抗持续加剧，安全需求不断演变进化。

　　在政策支持与需求双向拉动之下，作为行业云安全运营专家，浪潮集团旗下浪潮云依托“AI+大数据”能力，以安全运营的理念打造浪潮云安全云ISP，构建安全运营中心平台，以浪潮云在全国建立起的一朵最大的分布式云为依托，形成服务模式创新，实现覆盖上千客户的分布式安全运营；同时，以“平台+服务”模式，升级打造安全产品体系，为用户提供覆盖云原生安全、数据安全、云密码服务、容灾备份以及安全运营等安全服务。

　　共创共赢

　　专业安全荣获权威认可

　　2022年，在与用户、合作伙伴的共同努力之下，浪潮云在多个安全细分领域取得傲人成绩。宏观层面，浪潮云积极参与国家监管部门对云业务安全合规的监管，在保证业务合规经营的基础上，以扎实的安全技术能力及落地经验为国家安全合规监管工作建言献策，备受国家及地方相关部门认可。

　　在云原生领域，依托多年积累的云计算及安全服务经验，结合全国最大的分布式云场景，浪潮云提前布局云原生安全持续发力，构建了完备的云原生安全能力，可满足各行业用户的原生应用安全需求，《2021-2022年中国云安全市场研究年度报告》报告显示，浪潮云位居云原生安全市场第一位。同时，浪潮云全新升级迭代的云原生安全资源池V2.1产品，在当前国内唯一的云原生安全成熟度评估中收获首批L4级别的认证。

　　中国云原生安全市场第一位/云原生安全成熟度L4级别认证

　　护航安全

　　安全运营助力数字强省

　　荣誉来自孜孜不倦的实践探索。基于在安全领域的专业创新和精准洞察，浪潮云打造“123”安全运营体系，即1个安全运营平台，2个联合安全实验室，3个中心（安全咨询中心/威胁情报中心/安全运营中心），持续增强面向用户的行业云安全运营能力。

　　数字政府安全运营体系

　　2022年，以云御安全运营中心V3.0为核心产品的浪潮云安全云ISP，成功中标某省大数据局数字政府安全运营中心项目：通过完善网络安全态势感知平台，扩大安全态势感知平台范围，推进与各类政务业务系统的对接，形成全省一体化安全监测能力。同时，以特色的“AI+威胁情报”能力赋能数字政府安全威胁闭环处理，全面助力数字政府打造“责任明晰、安全可控、能力完备、协同高效”的网络安全体系。

　　全域创新

　　多维发力夯实产品序列

　　2022年，浪潮云始终以数据安全作为核心研究方向，并与国内高校及国家级科研机构成立联合实验室，关注数据全生命周期的安全防护，用充实的技术实力保障云上用户业务安全稳定，通过运营让安全真正产生价值。

　　浪潮云主打“云服务+密码”的形式，为云上客户提供安全、可靠的商用密码服务能力。在政务市场率先以服务目录形式按需提供商用密码能力，帮助客户“省钱、省事、省心”地完成应用国产密码改造，在西南某市，协助云上20多套业务系统顺利通过商用密码应用性安全评估。

　　浪潮云密码服务平台

　　在数据容灾备份方面，浪潮云基于不同行业灾备需求场景，形成了跨云容灾、混合云容灾、应用双活、多服务商互备等方案，在全国多地建立了同城双活以及异地灾备中心，形成数据安全的最后一道防线。

　　浪潮云同城双活灾备中心

　　心之所向

　　以云原生吹响前进号角

　　在数字化转型的“深水区”，不断变化的安全风险催生出更加多元的安全体系建设需求。面向2023年，浪潮云安全云ISP将充分依托数据运营优势，聚焦云原生及SASE方向，打造“原生平台安全”、“原生应用安全”、“原生数据安全”三个原生安全产品系列，打造覆盖“云、网、边、端”的全栈安全产品，夯实一体化云原生安全服务体系，以“平台+服务”的模式为客户提供更优质的产品及服务能力。

　　在新一代行业云MEP战略的加持下，浪潮云将继续携手“浪潮云安全联盟”生态伙伴，广泛汇聚安全行业各领域人才，推动威胁情及生态渠道共享，持续提升整体安全防御能力，为党政、企业客户数字化转型保驾护航。

　　（作者系浪潮云安全云ISP产品总监）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）