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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）

让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******

　　2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

　　本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。

　　最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。

　　受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。

　　在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？

　　在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。

　　同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

　　凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

　　该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。

　　该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）