北京，2021年11月02日——《个人信息保护法》于11月1日正式实施，开启了我国通过立法保护个人信息的新篇章。这对企业及机构在数字经济大潮下，面对趋强的监管环境时，如何在数据保护与数据价值的合理利用之间寻求合理平衡提出了更高要求。而充分利用数据要素的流通性，合理发掘数据价值，是满足客户差异化需求，解决供需之间信息不对称，提升市场效率的重要举措。在IDC近期一项关于信息安全的全球调研中，超过47%的受访者认为数据暴露（DataExposure）是他们所在企业最为关注的信息安全威胁。在数据融合应用和客户隐私保护的双重需求驱动下，作为数据安全进行协同合作，实现数据不动价值动的关键技术，隐私计算的应用可以保证参与方的数据不出本地，在保护数据安全的同时实现多源数据的跨域合作，对破解数据保护与融合应用难题提供了可行性思路。过去一年，从技术供应商及行业用户的技术布局，加入赛道的新兴科技公司数量及融资活跃度，再到落地应用场景的多样性及深度来看，隐私计算渐成风口，正在经历从单点试验到局部推广阶段的快速落地。同时需要指出的是，隐私计算还存在一定技术门槛，对参与方数据规范性及质量要求较高，解决隐私计算复杂性与运行效率之间的矛盾也将是一项长期任务。SharetheimageIDC认为，从行业应用来看，金融、医疗及公共健康行业对于隐私计算的探索尤为活跃。在数据成为新型生产要素的背景下，通过为政府大数据平台及数据交易所搭建隐私计算能力，从而推动数据的有序流动，有效融通也会是未来几年值得关注的方向。从厂商格局看，数据驱动的基因及丰富的业务场景使得互联网平台企业在隐私计算的能力建设上较为全面，具有多方安全计算、联邦学习，以及与可信执行环境软硬件结合的技术实力。IT技术提供商，尤其是大数据能力较为突出的厂商，也正在积极探索通过隐私计算提升其大数据解决方案的差异化能力。特别值得关注的是近两年踊跃出现的众多处于成长期的创业公司，他们的技术路线不尽相同、各具特色；不少依托高校深厚的研究能力，通过产、学、研端的结合与互动进行着有益探索和实践。鉴于此，正式启动《IDC创新者：隐私计算，2022》报告的研究，以第三方的立场、科学的方法、严谨专业的态度对隐私计算领域内的3-5家新兴科技厂商进行研究和评估，通过对其商业模式、主要产品、应用案例、独特之处等内容，为行业用户选择合适的IT供应商提供帮助和建议。IDC创新者参选条件：《IDC创新者：隐私计算，2022》将于2022年1月正式对外发布，主要针对中国及亚太市场。欢迎更多相关厂商参与到本次研究中，如您对此感兴趣，请于11月9日前与IDC中国金融行业研究团队联系（邮箱：idcficn@idc.com）。

安全防御未来发展趋势是什么样的？

网络安全市场的发展和ICT市场的发展是紧密相连的，网络安全的成熟度也随着ICT市场发展逐渐成熟。全球权威咨询机构IDC在2007年提出以云计算、大数据、社交和移动四大支柱技术为依托的“第三平台” 概念，以第三平台为基础，将全球ICT市场发展分为三个阶段：试点创新、倍增创新、智能创新。

今天，第三平台技术已经进入到倍增创新的阶段，成为企业IT系统的基础。人工智能技术开始被行业所关注，并且越来越广泛的被应用于各行各业。未来，进入“智能创新”阶段，在超复杂性规模化环境中，人工智能的成熟度将呈现指数级增长，人工智能在网络安全的领域也将会产生更多的创新。

在过去的两年里，伴随着ICT的高速发展，全球的恶意移动软件攻击的数量增加了将近一倍；在我国，漏洞的数量也逐年递增。究其原因，其主要在于数字化转型带来了IT资产价值的大幅提升，导致黑产为获利而加大各种网络攻击行为。根据IDC在亚太地区的一项调研，当网络攻击发生时，只有17%企业可以使用自动化工具，实时的进行威胁处理，而其他的绝大多数的企业难以高效处理网络攻击事件。因此，未来企业需要的是自动化的处理、快速的检测、快速的响应，人工智能技术和机器学习技术将会在此间发挥巨大的作用。

新技术推动数字化转型的同时，也会为黑产所利用。近些年来，随着云计算、物联网、人工智能的快速发展，使得这些技术和基础设施可以作为企业业务系统的资源，极大的提高企业的生产效率。但是，它们也为黑产进行网络攻击提供了技术支撑，例如，云计算的大量运算能力可能会被用来发起DDoS攻击；会有一定比例的海量物联网终端可能被黑客控制做为“肉鸡”；人工智能技术也可能被用于自动化攻击工具的开发，形成AI黑客机器人。在这种情况下，依赖人工去处理大量的攻击事件是不现实的。因此，未来网络安全技术与人工智能技术结合，制造AI防御机器人对抗AI黑客机器人进行防御将是一种必然的趋势。

20年前，由于IT架构极简，企业进行网络安全建设往往是简单选择一些合规产品，如防火墙、入侵检测、日志分析等。今天，企业的IT系统已经广泛的部署在云计算环境中，基础设施环境越发复杂，仅仅依靠这些产品已经不足以识别、发现、处置复杂的安全风险。根据IDC研究，未来，企业所选择的网络安全技术将向大数据分析、AI、认知方向发展，具体包括：自动响应、开发安全计划、调查、探索、威胁诱捕等等新的安全技术。

根据IDC的调研，全球网络安全市场需求仍然不断快速增长。IDC预测，到2022年，60%的安全运营中心的初级分析师，将利用人工智能和机器学习持续提高其工作效率，并提升其运营的安全水平。未来将会有更多的安全技术与人工智能技术紧密结合，互相处促进，逐渐成熟。人工智能也将成为网络安全产业未来发展必备的关键技术。

计算机应用是什么？

就是使用计算机，工作，泡妞，听音乐，看禁书，禁片.................

什么是信息学和媒体？

信息学information science研究信息的特性和传递规律，信息系统的结构和运行机制，以及信息资源管理与利用的科学。 又称信息科学。 旧称情报学。 简史 信息学是20世纪50年代末60年代初在信息工作和西方文献学的基础上发展起来的。 早期的信息学研究主要集中在信息检索和科学交流两个方面。 计算机的成功应用，使数据库和信息检索技术取得了惊人的发展，成为信息学的重要支柱。 70年代中期以后，信息检索理论研究异常活跃。 针对传统布尔检索模型的缺陷，人们先后提出了向量空间模型、概率模型、模糊集合模型和扩展布尔检索模型。 这标志着信息学理论建设取得了实质性的进展。 另方面，随着经济、商业、法律等世俗领域信息需求迅速增长，联机服务和电子数据交换日益普及，信息是商品，是重要资源的观念深入人心，信息产业在国民经济中的地位越来越重要。 信息学的研究开始面向经济活动和经营管理。 信息资源管理成为新的研究热点。 以研究信息产品的生产、分配、交换和消费为主的信息经济学取得了令人瞩目的成果。 此外，一些传统领域也有不同程度的发展。 新的分支领域陆续出现，如信息社会学、信息心理学、智能信息检索等。 研究内容 信息学是一门新兴的科学。 它究竟包括哪些内容，还没有一致的看法。 从研究活动和发展趋势看，它的内容主要有以下几个方面：①理论信息学。 是在文献计量学和科学交流理论的基础上发展起来的一个分支。 主要研究信息的来源和分布规律，信息和信息传递现象的特性和本质，信息用户的需求行为及影响信息需求和信息供应增长的因素，各领域各阶层的交流模式和信息需求与信息传递的特殊性。 ②信息存贮与检索。 是在文摘索引工作的基础上发展起来的一个分支。 主要研究信息内容的分析、摘录、标引和组织存贮，信息检索语言、检索工具和数据库的生产与利用，信息检索理论与技术，以及信息服务方法。 ③信息技术。 包括用于信息生产、采集、组织、存贮、检索、传输、提供和管理的各种技术，如数据库技术、计算机检索技术、信息系统自动化与网络化技术、电子出版与文献传递技术、声像技术和缩微复印技术等。 ④信息系统和资源管理。 内容包括各类型各级别信息系统的目标、功能、构成、环境、设计、实现、评价、监控、合作、协调、资源共享、网络化等课题，还包括系统管理的一般理论与方法，如信息政策，预算与成本核算，规划与预测，信息产品和服务的市场和营销，产业关系，职业道德与法律问题(如知识产权、隐私权、保密与安全等)，以及人员和设备管理。 研究方法 信息学的研究方法很多，一般采用的有：①社会调查法，通过现场调查针对社会现象搜集数据，进行分析。 此法又可分为直接调查法与间接调查法两类。 ②文献计量统计方法，对以记录形式进行交流的各个方面进行计量统计，从中找出变化规律、建立相应数学模型，从定性与定量分析中掌握过去与现在的变化脉络。 ③数学分析法。 ④系统分析与评价方法，对于信息系统各个侧面与总体，通过引进系统论等方法进行分析与评价、规划与设计。 ⑤历史的研究方法，进行这种研究要力求从经验走向科学，历史的研究可以通过对信息学发展过程的剖析，加深对信息学的意义与价值的认识。 同其他学科的关系 以研究一切信息运动规律和应用方法为主的信息科学是信息学的基础。 信息学吸收了图书馆学中的文献管理和服务方法，加以扩充发展，形成了二者共存和相互促进的关系。 信息技术部分是在计算机和通信技术的基础上发展起来的。 展望 社会日益信息化，信息和知识的价值越来越重要，尤其是新技术的不断涌现，必将对信息学的发展产生深远的影响。 信息学的理论体系将逐步确立。 各种流派继续共存并相互影响，相互融合。