大数据技术在国防科技工业领域的应用

□ 王文华

大数据技术在国防科技工业领域的应用

□ 王文华

大数据将成为军工企业的核心竞争力之一，军工企业必须转变观念，加大对大数据技术的研发力度，加快大数据技术的应用，增强核心竞争力。

党的十八届五中全会提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享。”这是大数据战略第一次写入党的会议决议，标志着大数据战略已正式上升为国家战略。大数据技术的发展及其广泛应用，给国防科技工业发展带来难得的机遇，也提出了严峻的挑战。

大数据技术应用给国防科技工业带来的机遇

从本质上看，大数据的精髓在于它拓展了数据分析的抽样方法和范围，放松了对数据研究的精准度要求，更注重通过揭示相关关系来刻画世界万物之间的复杂联系。因此，大数据为人类认识世界提供了新的方法，引发了思维的革命。

军工企业通过长期经营，已经逐步积累了海量的用户数据，这些用户数据构成了庞大的结构性数据资源。从产品研制生产的角度出发，理想状态的大数据是组织的行为全记录，以及从这些记录中发现规律的过程。跟过去数据相比，大数据关键作用之一是减少信息不对称，发现市场主体的行为规律，甚至预测其经济行为。大数据能够从根本上解决国防科技工业发展中面临的信息不对称、客户不透明的问题。运用大数据技术和方法，能够更好识别和认知客户需求，以客户为中心，实现快速、低成本的客户营销和有效的风险管控，进而从根本上提升军工企业的核心能力。通俗地讲，大数据使军工企业“更聪明”，这是军工企业体现其核心竞争能力的新型资产。

一是军工行业应用大数据技术，可以精准服务企业资本运营活动。利用大数据技术，将客户按照行业和规模细分为若干个客户群，在每个细分群中找出标杆企业，找出潜在市场，精准定位和推荐适合该企业的产品和服务，不仅可以大大提升成功率，而且更有效地满足了市场需求，助推军工企业的资本运营。

二是军工行业应用大数据技术，能够有效防控风险。美国一家互联网信用评估机构，通过大数据技术，深入分析客户在各个社交平台（脸谱等）的数据，对银行信贷申请者进行风险评估，并将结果卖给银行，与银行内部评估相结合，形成更完善、准确的违约评估，降低了银行风险成本，提高了银行风险定价能力。军工企业利用大数据技术，首先识别出影响行业发展的主要因素，然后逐一模拟、测试、分析这些因素的影响，综合评判企业资产状况和运营风险。准确的风险评估，能够最大限度地满足各类客户的需求，防范和规避企业运营的风险。

三是军工企业应用大数据技术，有助于提高生产经营决策的科学性。在大数据时代，人们将以一种前所未有的方式，通过对海量数据的分析，获得有巨大价值的产品和服务或深刻的洞见。与局限在小数据范围相比，使用大数据为国防科技工业带来了更高的精确性，能够更清楚地看到样本无法揭示的细节信息。同时，拥有大数据，可以不再对一个现象刨根究底，只要掌握大体的发展方向即可。适当忽略微观层面的精确度，会在宏观层面对军工企业资产和运营状况拥有更好的洞察力。

国防科技工业应用大数据技术面临的挑战

发达国家在大数据技术领域显著优势的挑战

从总体上看，西方发达国家掌握着数据和信息的控制阀。为谋求自身的政治、经济和军事利益，它们限制、压制甚至破坏他国信息数据的自由流动，并发动对其他国家的技术打击。美国等西方大国凭借先进的信息和大数据分析技术，已侦知数十万个外国计算机系统的指令和网址；利用地球同步卫星窃取包括因特网通信和电子邮件在内的各类通信信息和数据，并利用信息武器进行攻击。此外，西方发达国家还借助垄断地位推行行业标准，或通过专用保护技术遏制其他国家的自主研发进程。

我国大数据安全存在严重隐患

这些年来，我国持续关注和重视大数据建设，取得了显著的成绩，但从总体上看，大数据核心软硬件自主化程度低，关键技术受制于人，严重影响信息安全。这些“舶来品”对核心组件的垄断，对信息安全构成了严重威胁。没有原始创新，只是在别人后面追赶，就难以突破发达国家的知识产权和技术壁垒，最终还是要受制于人。

现有手段难以满足信息安全要求

在大数据时代，大数据安全的威胁随时都有可能发生。例如，用户数据和应用托管在云计算上面临泄露和非授权使用的风险。一些零碎、局部、看似无关紧要的信息和数据，通过对比、汇总和整理，就可以形成完整的、有价值的情报。大数据存在着资讯工具的“暗影效应”或“双刃剑效应”。随着数据库的爆炸式增长，一方面，数据库的漏洞越来越多，可攻击的目标也随之增加；另一方面，隐藏在海量数据中的攻击行为往往难以及时探测。伴随着数据的进一步集中和数据量的增大，现有的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全要求，对海量数据进行安全防护更加困难。

在大数据背景下，网络结构发生边界模糊、中心离散、分层减少等重大变化，导致原来的安全防护理念和技术出现设备位置不确定、防护重点不突出、阻断策略不匹配等问题。由于大数据具有体量庞大和价值密度低等特点，敌对势力利用大数据作为掩体，开展情报窃取和网络攻击活动，对国防科技工业的数据系统进行恶意攻击和破坏，对特定对象实施长周期、低强度的连续缓慢攻击窃密行为。

国防科技工业领域加快发展大数据技术的对策

加强对大数据安全的统一管理

大数据安全不仅仅是技术问题，而且是具有系统性、全局性的战略问题。因此，必须尽快建立适合中国国情的大数据安全防范体系，整合信息安全管理机构，完善大数据安全防护机制，完善大数据安全的法律法规，实现对大数据安全的统一管理和指导。

构建军民融合的大数据建设体系

构建军民融合的大数据建设体系，可以依托国家最先进的技术力量，降低大数据建设投资的风险和获得前沿技术的成本。

一是推进国家基础数据开放共享进程。充分利用军用和民用信息安全资源，建设大数据安全应急响应系统，一旦发生信息安全突发事件，实施紧急响应、处理和恢复，使各种文件数据和网络系统能够及时恢复工作。

二是加强大数据技术领域的军地合作。采用新的组织形式与管理方法，利用民营高科技企业和军工企业的技术、人才与设备优势，联合军地科研机构和高等院校等共同组建大数据技术研发中心等，积极开展大数据领域的双边或多边技术协作，逐步形成一大批产学研一体化的大数据技术科研平台。

三是设立大数据技术发展的风险投资基金。对于军民两用和具有潜在军事开发价值的大数据技术研发项目，通过财政投资、税收优惠、政府担保、政府采购、贴息贷款等方式引导和支持风险投资，以项目为纽带组建一大批军民两用大数据技术创新企业。

大力发展大数据技术

发展大数据技术是一个综合性的系统工程，需要统筹规划，统一研究部署。国家应将大数据安全技术纳入国家重大科技发展规划中，统筹安排、协调发展。

一是加强对大数据技术研发的投资力度，形成国家、地方、企业多方投资的新格局。加大对大数据关键技术研发投入，尽快使我国的大数据技术赶上或接近世界先进水平。对于重大的大数据技术项目，要发挥我国的制度优势，组织联合攻关、协同攻关，逐步建立一支由国家级科研院所、地方科研院所和部门科研院所以及军队科研单位、军工企业和民营企业的研发机构组成的大数据技术攻关队伍。

二是建设大数据实时监控系统。建设网络空间可信任体系，研发面向高密级信息精准服务的自适应加密算法，是确保大数据时代海量数据中高密级信息快速、实时、精准、全周期安全可控的核心技术。为此，需要尽快启动超级数据中心建设，积极开发具有自主知识产权的大数据安全保密技术和产品，重点加强密码、反侦察监视和网络防护等关键技术的攻关；实行安全等级保护制度，利用大数据安全技术的研发，部署纵深防护、多层配置的安全保密措施，以有效应对信息渗透和情报窃取；强化接入认证管理，利用密码技术保护克制数据污染，采取云威胁分析等手段精确定位攻击窃密行为，对大数据安全进行主动感知、检测和防御。

三是推进关键软硬件技术自主可控。目前我国在自主CPU处理器和操作系统等领域已取得重要突破，应尽快进行试点应用，逐步整体替换国外产品。同时，积极探索大数据领域的新概念、新原理、新思路和新方法，加强战略性、基础性和前沿性技术的研究，掌握大数据采集挖掘和分析处理核心技术，打造系统集成创新的平台，吸收与集成多方面的知识、技术、人才和产品，实现最终产品的自主创新和核心关键技术的重大突破。（陕西正衡管理咨询有限责任公司）