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护航数字文明，ISC组委会携手光明网共探数字安全新风向******

　　伴随数字化转型进程的深化，各种新理念、新业态、新模式持续给政策制定、生产制造、社会治理等带来深刻影响，逐渐塑造形成了新的文明形态——数字文明。但与此同时，高度的数字化也衍生出了新的威胁，让安全风险不断加剧。

　　作为亚太地区乃至当今世界规格高、辐射广、影响力深远的全球性安全峰会，互联网安全大会（简称“ISC”）自2013年首届举办以来，见证了自计算机安全时代到网络安全时代高速发展的黄金十年。如今，进入数字安全时代，ISC 2022以“护航数字文明，开创数字安全新时代”为主题，聚焦数字安全建设所面临的诸多问题，致力擘画数字经济高质量发展新蓝图。

　　在大会即将迎来十周年之际，ISC组委会携手光明网网络安全频道，特邀9位安全领域权威专家，分别从战略、技术、行业、产业、生态、创新、市场、产品、定位等维度，提炼总结出针对数字安全建设的9大关键词，为数字安全的未来发展作出有力注解，进一步助力中国数字化发展之路行稳致远。

　　体系作战

　　数实融合的主战场上，整个社会的运转、政府的治理、工厂的运作都架构在软件之上，安全挑战前所未有，但传统的安全防护已经不足以应对持续变化的安全问题。所以，中国计算机学会计算机安全专业委员会荣誉主任，公安部第一、第三研究所原所长严明提出，安全亟待用数字化思维重塑，建设体系化、实战化、常态化的数字安全能力势在必行。

　　看见威胁

　　当过去我们讲安全的时候，往往总是把安全技术化、产品化。而在数字时代中，所有的攻击都是未知的，攻防双方的博弈已经从技术的攻防对抗，变成了看见与看不见的对抗。360政企安全集团高级副总裁高瀚昭对此表示，面对数字安全威胁的升级，如何及时“看见”威胁成为业界最大的挑战。

　　互联互通

　　面对越来越趋于专业化、规模化的黑客组织攻击，没有任何一家公司、一项颠覆性技术或一款产品可以单凭一己之力、一劳永逸地解决所有问题。因此，针对全行业的数字安全建设，中国农业银行科技与产品管理局信息安全与风险管理处处长何启翱提出，“拆墙”是大势所趋，只有打破各自为战，实现协同联防，才能共同应对时代挑战。

　　有法可依

　　近年来，我国陆续出台了《数据安全法》《个人信息保护法》《国家网络空间安全战略》以及《关键信息基础设施安全保护条例》等，为数字安全的发展指明了方向。国家信息中心国信卫士网络空间安全研究院副院长叶红表示，面对关键行业和新技术、新场景频发的安全威胁事件，持续深化安全举措，让数字安全有法可依，已经成为全球各国高度聚焦的共性课题。

　　扶助中小微

　　中小微企业作为国家经济的“毛细血管”，直接关系到国家数字化战略的成败。然而，中小微企业数字化却面临着掉队的危险。对此，中国网络安全产业联盟副秘书长许玉娜指出，扶助中小微企业构建数字安全能力的机制，建立起完善的数字产业支撑，才能为数字经济和数字中国建设保驾护航。

　　创新求变

　　创新是应对未来数字风险、保障数字经济高质量发展的关键。但在创新方向的选择上，数世咨询创始人李少鹏表达了自己的见解，数字安全的创新方向需要基于业务求变，考虑的源点应聚焦为究竟能够解决什么问题。哪怕只是专注于相对独立的局部战场，也可能挖掘出颠覆未来发展的机遇。

　　战场“炬目”

　　数字时代较为显著的特点是大量设备入网、业务和数据上云，终端作为数字化的基础节点，扮演的角色至关重要。360集团副总裁、政企安全集团首席科学家潘剑锋认为，为更好的应对网络攻击问题，终端安全必须具备看见威胁的“炬目”，第一时间“看见”威胁是打造数字安全屏障的首要条件。

　　千亿蓝海

　　《十四五数字经济发展规划》指明了数字化发展八大重点领域，其中一个领域就是着力强化数字经济安全体系。这为中国安全市场发展提供了坚实的政策基础，IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰据研究预测，数字安全的未来市场也将因此开启千亿蓝海，成为激活数字经济的关键增量。

　　数字化基座

　　数字时代，网络安全已不再是以前的信息、网络、系统本身的安全，更是国家安全、社会安全、基础设施安全、城市安全、人身安全等更广泛意义上的安全。因此，赛迪顾问高级业务总监高丹表示，网络安全需要完成向数字安全的演变，等同于数字化的“基石底座”。

　　数字安全的发展大潮中永远不缺风口与时机，ISC基于十年的积淀，不断为行业的发展点亮“灯塔”，助力更多企业抓住每个可以起飞的风口。 7月30日-8月2日，ISC 2022即将启幕，万人同频共话数字安全，为数字文明保驾护航。更多详情可关注N世界-ISC大陆（isc.n.cn），精彩不容错过！（文案：李政葳　制作：董志豪）

　　ISC互联网安全大会组委会、光明网网络安全频道联合出品

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）