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本發明公開了一種工業控制系統的功能安全與信息安全實時協調控制方法，首先建立系統模型，包括工業控制系統功能支撐模型、安全相關任務與功能間映射關系模型、安全相關任務評價模型；然后分析獲取就緒的功能安全任務與信息安全任務之間可能存在的沖突或矛盾；按照預設的沖突協調規則獲取無沖突安全相關任務集；根據系統功能性任務集和無沖突安全相關任務集，確定全局任務集；基于全局任務集構建基于 DAG 的任務圖；并將風險作為約束條件、將全局任

本發明公開了一種工業控制系統功能安全與信息安全的需求分析及融合方法，包括分析系統中的資產，明確其相關屬性，形成系統資產清單；根據系統資產與危害事件之間的關聯性確定危害事故發生的可能性；確定哪些危害事件需要進一步采取功能安全保障措施，進而確定對系統中功能安全需求集；分析資產的固有漏洞及其可能面臨的信息安全威脅及對應的防護措施；判斷需要加強保護的系統資產，進而確定資產的信息安全防護措施，所有資產需要的保護措施就形成

產品詳細介紹 1、高性能的MIANN安全柜通過歐盟CE權威認證，達到OSHA標準（美國職業安全健康管理局）， 符合NFPA(美國國家消防協會)第30條規定的要求用于規范存儲易燃易爆液體及危險化學品。 2、MIANN防火安全柜整體為雙層防火鋼板構造，兩層鋼板之間間隔40mm，內填特種防火材料，防火性能更為卓越 3、采用優質冷軋鋼板，增加強度，防火性能更好 4、柜身底部50mm高的防漏液槽最大可能的防止化學液體的外溢 5、獨有的鍍鋅層板，防腐蝕，防液漏，最大可承托400ibs的鋼制安全罐 6、柜體內外都噴涂有特久的，無鉛的環氧樹脂漆，最大程度的增加抗化學品的能力 7、標有三種語言的高可見度標簽，耐腐蝕 8、兩個帶有防火裝置的通風口，分別位于柜身的兩側 9、可調節墊片若干確保柜體穩固 易燃易爆化學品安全柜 型號：MA9000 規格：(H)165*(W)109*(D)86cm 重量：190kg 容積：90GAL/340L 門類型：雙門/手動 可調層板：2

        5T管理”理念，即基于農作物及果實生長的自然通道特性，按時間敏感性將收儲過程界定為熟收 (T1)、田場 (T2)、干燥 (T3)、收倉 (T4)以及倉儲 (T5)等5個事件，進一步圍繞5個事件優選管理目標因子和控制因子、制定管理指標體系和配套先進適用技術裝備。在吉林省糧食和物資儲備局的支持下，依據“5T管理”原理，制定了《吉林優質稻谷收儲作業5T管理技術規程》。依托吉林省糧食和物資儲備局、吉林大米聯盟、九臺貢米聯盟、益海嘉里金龍魚等大米相關產業組織在省內外進行推廣，減損效果顯著，可以顯著延長大米的保鮮期，特別是探明了不當管理導致的7.16%“隱性”損失，同時也減少了糧食微生物毒素危害，為稻谷的持久鮮活保駕護航。

人樣安全激光測距技術主要應用于大氣層內的長距離高精度激光測距，其主要應用領域包括火控系統，激光雷達，目標跟蹤，測高儀。

業界首個針對AI在極端和對抗環境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺“對抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術的高速發展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協作著人類的各種勞動，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機器視覺作為AI時代的基礎技術，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創業公司共同追逐的熱點。然而在機器視覺諸多主流應用場景的背后，往往也藏著由技術性缺陷導致的算法安全風險。例如，在一些訓練數據無法覆蓋到的極端場景中，自動駕駛汽車的識別系統可能出現匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業的輔助駕駛和自動駕駛系統就都曾出現過類似致人死亡的嚴重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發動“對抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機構就曾經通過3D技術打印出能讓自動駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風險。而以上攻擊之所以能成功，主要是機器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動改變(即上述故意干擾的“對抗樣本”)，就能導致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進一步發展，AI算法模型將運用金融決策、醫療診斷等關鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發凸顯出來。近年來，包括清華大學人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執行副總裁沈向洋等均提倡要發展安全、可靠、可信的人工智能以及負責任的人工智能，其中AI的安全應用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領域，在開源社區、工具包的加持下，對抗樣本等攻擊手段日益變得復雜，相關防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術壁壘，目前市面上缺乏自動化檢測工具，而大部分企業與組織不具備該領域的專業技能來妥善應對日益增長的惡意攻擊。從安全測評到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網絡安全時代，網絡攻擊的大規模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團隊希望通過RealSafe平臺打造出人工智能時代的“殺毒軟件”，幫助企業高效應對人工智能時代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺主要支持兩大功能模塊：模型安全測評、防御解決方案。其中，模型安全評測主要為用戶提供AI模型安全性評測服務。用戶只需接入所需測評模型的SDK或API接口，選擇平臺內置或者自行上傳的數據集，平臺將基于多種算法生成對抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數、擾動量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評分及詳細的測評報告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級服務，目前RealSafe平臺支持五種去除對抗噪聲的通用防御方法，可實現對輸入數據的自動去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對抗噪聲。根據上述的模型安全評測結果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據實測來看，部分第三方的人臉比對API通過使用RealSafe平臺的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復雜擴張的情況下，RealSafe平臺還持續提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實時且自動化的漏洞檢測和修復能力。準確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應對算法威脅 考慮到公眾對于對抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺特意選取了公眾最為熟知的人臉比對場景(人臉比對被廣泛用于金融遠程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認證環節)提供在線體驗。并且，為了深入研究“對抗樣本”對人臉比對系統識別效果的影響，RealAI 團隊基于此功能在國內外主流 AI 平臺的演示服務中進行了測試。實測證明，“對抗樣本”可以極大的干擾人臉比對系統的識別結果，而測試的這幾家互聯網公司平臺開放的人臉比對API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業在落地人臉識別應用時的選擇，如果他們的人臉比對技術存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內的企業高效應對算法威脅，RealSafe平臺具備以下兩大優勢：·  組件化、零編碼的在線測評：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺采用組件化、零編碼的功能設置，免去了重復造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應的數據即可在線完成評估，學習成本低，無需擁有專業算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評測結果：為了幫助用戶提高對模型安全性的概念，RealSafe平臺采用可量化的形式對安全評測結果進行展示，根據模型在對抗樣本攻擊下的表現進行評分，評分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺提供安全性變化展示，經過防御處理后的安全評分變化以及模型效果變化一目了然。從數字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產品隨著機器學習模型不斷的升級演化，“對抗樣本”已經演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導自動駕駛汽車拐進逆行車道、胸前張貼一張對抗樣本貼紙在監控設備下實現隱身……因此，除了針對數字世界的算法模型推出安全評測平臺，RealAI團隊也聯合清華大學AI研究院圍繞多年來積累的領先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產品，為更多場景保駕護航。比如通過佩戴帶有對抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實現在AI監控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對車輛的檢測。發現類似新型漏洞的同時，RealAI也推出相應的防御技術，支持對主流AI算法中的安全漏洞進行檢測，并提供AI安全防火墻對攻擊AI模型的行為進行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風險也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術不成熟導致的侵害風險也頻頻發生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網絡安全、數據安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團隊早已開始了AI安全領域的征程，并開始以標準化的產品助力行業降低應對安全風險的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺是RealAI的一小步嘗試，但對于整個行業而言，這將是人工智能產業邁向健康可控發展之路的一大步。?

2011年，蘇州市交通局在全市范圍內進行橋梁檢測和安全隱患排查整治工作，我校承擔了蘇州地區國、省干道公路橋梁、蘇州城區部分中小橋梁及各轄區、市5000多座農村公路橋梁的安全隱患排查項目。 此次排查主要內容包括橋梁基礎安全隱患、主要承重構件安全隱患、護岸防護設施是否完好有效、有無影響橋梁安全運行的其他隱患，對所有橋梁進行了技術狀況評定，建立了基礎技術檔案。為蘇州市公路橋梁的養護、維修提供了可靠的技術支撐，確保了橋梁運行安全。

汽車碰撞試驗假人常使用在對人體有較大危險和不確定性的試驗里，已成為評估汽車碰撞安全性不刻或缺的測試設備。假人要求最大程度上和真人類似，因此需要采用多種材料來模擬人體的不同部位。要研制出試驗用的“中國造”假人，難度相當大，不僅涉及到海量基礎數據的采集、加工、處理和假人的制造，最難的是制造工藝。經歷上千次試驗后，曹立波教授找到了合適的假人肋骨所用的阻尼材料。經過長期的研究，成功開發了包括混III 50百分位男性假人、TNO-10安全帶假人、P系列兒童假人和可調規格配重假人在內的多款汽車碰撞試驗假人。同時成功開發了一歲半、3歲、6歲和10歲等兒童人體有限元模型，并與兒童尸體實驗進行對比，從而掌握更準確翔實的數據，更好地開展仿真對比研究。