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本發明公開了一種工業控制系統的功能安全與信息安全實時協調控制方法，首先建立系統模型，包括工業控制系統功能支撐模型、安全相關任務與功能間映射關系模型、安全相關任務評價模型；然后分析獲取就緒的功能安全任務與信息安全任務之間可能存在的沖突或矛盾；按照預設的沖突協調規則獲取無沖突安全相關任務集；根據系統功能性任務集和無沖突安全相關任務集，確定全局任務集；基于全局任務集構建基于 DAG 的任務圖；并將風險作為約束條件、將全局任

本發明公開了一種工業控制系統功能安全與信息安全的需求分析及融合方法，包括分析系統中的資產，明確其相關屬性，形成系統資產清單；根據系統資產與危害事件之間的關聯性確定危害事故發生的可能性；確定哪些危害事件需要進一步采取功能安全保障措施，進而確定對系統中功能安全需求集；分析資產的固有漏洞及其可能面臨的信息安全威脅及對應的防護措施；判斷需要加強保護的系統資產，進而確定資產的信息安全防護措施，所有資產需要的保護措施就形成

隨著電子政務、電子商務的發展，信息技術已經滲透到政府日常運作的每個環節，“無紙化”辦公已成為發展趨勢。信息技術的應用極大地提高了工作效率，但也帶來安全上的巨大風險。每年都有大量因網絡攻擊、存儲介質的保管不善或在網絡中傳輸過程數據被截獲或篡改等造成的失泄密事件，不僅直接威脅到國家的安全。妥善解決文件數據的安全成為政府和社會關注的重點和亟待解決的問題。 在網絡條件下實現電子文件的安全共享是一項復雜的系統工程，也是國際性難題。為此，本項目將以我國自主發明的CPK標識認證系統為基礎，開發完成基于CPK技術的安全文件服務系統。通過將文件的使用控制管理及對文件的數據加密兩種手段緊密結合，構建起一個從服務器到客戶端，涵蓋存儲、傳遞到使用各個環節，集文件加密、訪問控制、授權管理、動態密鑰交換、過程審計、動態跟蹤為一體的保密文件數據管理體系，不僅能夠能保證文件在存儲狀態下和網絡傳輸過程中的安全，還可以通過數字簽名保證文件和數據的真實性、完整性和不可抵賴性，實現數據、文件密碼級的安全存儲、傳遞和共享。 基于CPK技術的安全文件服務系統可應用于政府，實現內部機密文件的安全存儲和共享，有效地解決當前各單位最擔心的機密文件和數據的丟失問題。同時，該項技術也可以擴展應用到數字版權管理、視頻點播、虛擬資產保護等領域，對發展教育娛樂等產業，保護知識產權具有重要意義，是一項經濟價值和社會價值都非常大的技術項目。具體操作方式是全密化、私密化，防竊取、防擴散，密鑰交換過程不需要服務器內對文件數據進行加、脫密操作，保證了系統的高效運行；采用認證登錄防止非法接入，通過對登錄用戶，文件閱讀、批閱等進行詳細記錄和安全審計，及時發現和制止非法操作，一旦出現問題可進行責任追溯；提供用戶端的文件保密（利用自身的標識對文件加密）和用戶間的安全信息交互功能（利用對方的標識加密）。

人樣安全激光測距技術主要應用于大氣層內的長距離高精度激光測距，其主要應用領域包括火控系統，激光雷達，目標跟蹤，測高儀。

·場景應用 煙感：教學樓挑高普遍很高，設計按照每個煙感保護面積為30平米，煙感采用吸頂安裝，均勻布置 于教室內并遠離墻壁及空調出風口部位，有條件的升級為無線煙感，可直接接入云平臺。 電氣火災：智慧用電設備安裝于每層強電井內及配電箱內，可安裝有開口式剩余電流探測器及溫度傳感器。 火災自動報警系統： 教學樓普遍已安裝，可采用傳輸設備來實現獨立系統的集中云平臺管理， 消防水及噴淋水系統： 建議采用安裝無線壓力傳感器及無線液位傳感器來實現。在每層樓的噴淋管末端放水處安裝一個壓力傳感器，而在消防水池及屋頂水箱都安裝壓力傳感器及液位傳感器來達到實時監測其液位高度及壓力大小的目的。 體育館、報告廳是典型的大空間建筑，單體面積大， 空曠，層高很高。針對這類建筑往往光電感煙探測器就起不到探測的作用了，所以在設計時候就采用了諸如水炮，VFD，吸氣式等大空間火災設備。而這些大空間設備都是獨立系統，沒有接入火災報警系統。此種情況下，本方案采用取其開關量信號接入用戶信息傳輸設備，并安裝智慧用電系統和水系統的方法。 校園安全精細化管理平臺由智能終端和系統模塊兩部分組成，其中智能終端主要為人臉識別測溫設備， 系統模塊為疫情防控-人臉識別測溫管理系統和疫情防控-大數據智能分析平臺。 智能人臉測溫一體機落地部署，與速通門進行聯動，實現校園出入口人員體溫身份驗證管控。支持多重身份核驗（人臉&身份證&校園卡）。 ·服務優勢 無感測溫 人臉識別同時采集人體溫度，并數據上傳到管理系統及智能分析平臺。 精準測溫 實名精準測溫：有效測溫距離1.0米( 誤差± 0.3 ℃)， 并可自定義預警體溫值(37.3℃);與人臉識別身份綁定，實名測溫。 人臉識別 基于最新人臉識別算法，實現戴口罩也能精準識別。內置數據庫，實時完成抓取得人臉歸類、比對及結果上傳到后臺數據庫。 實時聯動 當體溫高于預警值(37.3℃)，可通過大數據智能分析平臺進行實時聯動預警。 統一管理 實現數據回溯、大數據分析、可視化決策。 團隊能力強 團隊有近20年的先進智能軟硬件及物聯網產品設計、系統集成、平臺&大數據服務能力和經驗，專業的工程勘察、施工、維護能力;可為客戶提供從產品定制化，模塊化以及一站式服務; 產品實用性強 擁有多項產品發明，實用新型，及軟件著作專利;所有軟硬件產品均模塊化設計，高集成，高品質， 高性能;有持續產品，平臺優化及行業數據分析服務能力 客戶認知，模式成熟 方案已經成功在上海，江蘇，廣西，廣東等多地部署，涵蓋政府，消防以及企事業，“智慧消防項目” 曾獲南京政府創新一等獎 資質服務 公司是上海消防協會物聯網資質會員;作為上海，南京等多地消防部門認可的資質服務商，積極參與了當地相關的智慧消防建設，并得到了消防部門和客戶的認可 ·平臺功能 GIS地圖子系統提供各系統所需地圖的數據源及展示功能。可以在全區地圖上展示學校信息、學校安全設備     及各類傳感器的分布和狀態。 結合GIS地圖展現，可對區下轄學校重點區域（門口、食堂、實驗室、圖書館、校園周邊）實時監控，支持     身份識別、傳感報警。

業界首個針對AI在極端和對抗環境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺“對抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術的高速發展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協作著人類的各種勞動，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機器視覺作為AI時代的基礎技術，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創業公司共同追逐的熱點。然而在機器視覺諸多主流應用場景的背后，往往也藏著由技術性缺陷導致的算法安全風險。例如，在一些訓練數據無法覆蓋到的極端場景中，自動駕駛汽車的識別系統可能出現匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業的輔助駕駛和自動駕駛系統就都曾出現過類似致人死亡的嚴重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發動“對抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機構就曾經通過3D技術打印出能讓自動駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風險。而以上攻擊之所以能成功，主要是機器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動改變(即上述故意干擾的“對抗樣本”)，就能導致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進一步發展，AI算法模型將運用金融決策、醫療診斷等關鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發凸顯出來。近年來，包括清華大學人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執行副總裁沈向洋等均提倡要發展安全、可靠、可信的人工智能以及負責任的人工智能，其中AI的安全應用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領域，在開源社區、工具包的加持下，對抗樣本等攻擊手段日益變得復雜，相關防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術壁壘，目前市面上缺乏自動化檢測工具，而大部分企業與組織不具備該領域的專業技能來妥善應對日益增長的惡意攻擊。從安全測評到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網絡安全時代，網絡攻擊的大規模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團隊希望通過RealSafe平臺打造出人工智能時代的“殺毒軟件”，幫助企業高效應對人工智能時代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺主要支持兩大功能模塊：模型安全測評、防御解決方案。其中，模型安全評測主要為用戶提供AI模型安全性評測服務。用戶只需接入所需測評模型的SDK或API接口，選擇平臺內置或者自行上傳的數據集，平臺將基于多種算法生成對抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數、擾動量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評分及詳細的測評報告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級服務，目前RealSafe平臺支持五種去除對抗噪聲的通用防御方法，可實現對輸入數據的自動去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對抗噪聲。根據上述的模型安全評測結果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據實測來看，部分第三方的人臉比對API通過使用RealSafe平臺的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復雜擴張的情況下，RealSafe平臺還持續提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實時且自動化的漏洞檢測和修復能力。準確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應對算法威脅 考慮到公眾對于對抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺特意選取了公眾最為熟知的人臉比對場景(人臉比對被廣泛用于金融遠程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認證環節)提供在線體驗。并且，為了深入研究“對抗樣本”對人臉比對系統識別效果的影響，RealAI 團隊基于此功能在國內外主流 AI 平臺的演示服務中進行了測試。實測證明，“對抗樣本”可以極大的干擾人臉比對系統的識別結果，而測試的這幾家互聯網公司平臺開放的人臉比對API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業在落地人臉識別應用時的選擇，如果他們的人臉比對技術存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內的企業高效應對算法威脅，RealSafe平臺具備以下兩大優勢：·  組件化、零編碼的在線測評：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺采用組件化、零編碼的功能設置，免去了重復造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應的數據即可在線完成評估，學習成本低，無需擁有專業算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評測結果：為了幫助用戶提高對模型安全性的概念，RealSafe平臺采用可量化的形式對安全評測結果進行展示，根據模型在對抗樣本攻擊下的表現進行評分，評分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺提供安全性變化展示，經過防御處理后的安全評分變化以及模型效果變化一目了然。從數字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產品隨著機器學習模型不斷的升級演化，“對抗樣本”已經演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導自動駕駛汽車拐進逆行車道、胸前張貼一張對抗樣本貼紙在監控設備下實現隱身……因此，除了針對數字世界的算法模型推出安全評測平臺，RealAI團隊也聯合清華大學AI研究院圍繞多年來積累的領先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產品，為更多場景保駕護航。比如通過佩戴帶有對抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實現在AI監控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對車輛的檢測。發現類似新型漏洞的同時，RealAI也推出相應的防御技術，支持對主流AI算法中的安全漏洞進行檢測，并提供AI安全防火墻對攻擊AI模型的行為進行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風險也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術不成熟導致的侵害風險也頻頻發生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網絡安全、數據安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團隊早已開始了AI安全領域的征程，并開始以標準化的產品助力行業降低應對安全風險的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺是RealAI的一小步嘗試，但對于整個行業而言，這將是人工智能產業邁向健康可控發展之路的一大步。?

2011年，蘇州市交通局在全市范圍內進行橋梁檢測和安全隱患排查整治工作，我校承擔了蘇州地區國、省干道公路橋梁、蘇州城區部分中小橋梁及各轄區、市5000多座農村公路橋梁的安全隱患排查項目。 此次排查主要內容包括橋梁基礎安全隱患、主要承重構件安全隱患、護岸防護設施是否完好有效、有無影響橋梁安全運行的其他隱患，對所有橋梁進行了技術狀況評定，建立了基礎技術檔案。為蘇州市公路橋梁的養護、維修提供了可靠的技術支撐，確保了橋梁運行安全。

汽車碰撞試驗假人常使用在對人體有較大危險和不確定性的試驗里，已成為評估汽車碰撞安全性不刻或缺的測試設備。假人要求最大程度上和真人類似，因此需要采用多種材料來模擬人體的不同部位。要研制出試驗用的“中國造”假人，難度相當大，不僅涉及到海量基礎數據的采集、加工、處理和假人的制造，最難的是制造工藝。經歷上千次試驗后，曹立波教授找到了合適的假人肋骨所用的阻尼材料。經過長期的研究，成功開發了包括混III 50百分位男性假人、TNO-10安全帶假人、P系列兒童假人和可調規格配重假人在內的多款汽車碰撞試驗假人。同時成功開發了一歲半、3歲、6歲和10歲等兒童人體有限元模型，并與兒童尸體實驗進行對比，從而掌握更準確翔實的數據，更好地開展仿真對比研究。