专访｜卫士通石元兵：密码技术创新发展要以应用需求为牵引******
置身于数字时代，数字基础设施安全、网络安全和数据安全愈发受到全社会的广泛关注和高度重视。目前，我国数据安全问题存在哪些难题待解？如何通过密码应用支撑数据安全和网络安全产业发展？在2022西湖论剑·网络安全大会期间，卫士通总经理助理、研究院院长石元兵接受记者采访，畅谈密码及数据安全产业的前沿视角。
记者：我国数据安全问题集中体现在哪些方面？
石元兵：数据的来源是多方面的：在推进数字中国建设过程中，各行各业各领域均会产生、采集、存储、处理和流通大量数据信息；另外，个人在网络空间中既是数据的贡献者，也是数据服务的使用者。单点数据的敏感性或者重要性相对不那么强，但是一旦大量汇聚，就面临着比较大的安全挑战。
从政府监管的角度看，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列政策法规的出台，进一步强化了数据监管工作的落实，但还存在数据合规监管工作中技术手段不完善、支撑能力不足等问题。
从企业的角度看，现在还面临很多数据安全风险挑战。比如，违规、超范围采集个人信息和其他信息，甚至涉及到数据的非法交易和违规滥用。另外，政府部门既要考虑开放数据公共服务，同时也会面临数据跨部门共享利用等需求。这些问题或迫切需求，都需要通过技术手段、服务能力或运营模式的不断创新，去支撑相关各方的数据资源可信、可靠流动和高效应用。
从个人层面来讲，目前还有很多人对个人信息缺乏保护意识，需要不断加强宣传，不断提升公民对个人信息的保护意识和识别防范风险能力。
记者：在推进数据安全过程中，密码产业的重要性不容忽视。在发挥密码产业重要作用方面面临哪些挑战？
石元兵：在数据资源的全生命周期进程中，各环节所面临的风险不尽相同，呈现多样化的特点。密码是保障数据安全的核心基础支撑技术，除了数据加密，还可为数据隔离、数据脱敏、数据标记、数据溯源、共享利用等提供支撑。
在保障数据安全方面，需要识别实际场景中的安全风险，梳理出安全需求，并以此为牵引，从技术研究、产品研制、应用支撑和服务模式等方面不断创新发展，持续丰富密码供给体系和供给能力。密码的高质量供给，已经超越了单一产品提供的范畴，更侧重于以保护用户的重要数据为目标，提供基于密码的体系化安全防护能力，这就要求我们不能只聚焦于产品提供，更要关注实际应用场景和具体业务逻辑。
记者：密码应用将如何助推数据安全产业发展？
石元兵：重点是要以密码基础理论创新、共性前沿技术创新作为驱动力，以应用需求作为牵引力，发挥好密码保障数据安全的核心技术和基础支撑作用，助力数据安全产业的高质量发展。
记者：卫士通在商用密码安全方面形成了哪些经验？
石元兵：密码作为卫士通的核心能力之一，我们在为重要行业领域用户提供网络安全、数据安全产品和服务的基础上，不断追求创新发展，一方面提升密码技术、产品和服务等体系供给能力，同时加强与众多国内优秀企业的合作，把密码技术与基础软硬件、应用系统融合嵌入，发挥好密码保障自主信息技术体系安全的效能。（记者 孔繁鑫）
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
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