探索NFT：23种应用场景解析及未来趋势展望

区块链精神正慢慢让世界变得更美好

《智能网联汽车数据安全研究》：重点关注跨境数据流动问题等

易车讯近日，“第十一届中国汽车论坛”召开，国家工业信息安全发展研究中心副总工程师、信息政策研究所所长黄鹏致辞。
主要介绍了团队的最新研究成果——智能网联汽车数据安全研究，提到他们将统筹产业创新发展和保障数据安全，尽快出台数据分级分类指南和管理规则，并将建立事前风险评估和事后应急机制。
重点关注跨境数据流动问题等。

以下为演讲实录：

1.智能网联汽车的内涵及发展现状

作为一个新兴的重要领域和场景，智能网联汽车的发展势不可挡，各大国家和产业组织纷纷从车联网角度推出了已经重要的配置系统、产品、设备和网络的视角。

该研究估计，智能联网汽车至少在四个重要特征上不同于传统汽车设备。

首先是互联，这是一个基本功能。

第二个是软件的定义。
这是从原来的机械硬盘向未来的数据硬盘发展的一个非常重要的特征。
大众近年来宣布将投资35亿欧元打造自己的汽车操作系统，而特斯拉的软件成本占整车成本的40%，S系列代码行数超过4亿行。
线。
许多公司都在谈论创建自己的软件技术公司，开发自己的操作系统和应用程序，以适应软件定义汽车的趋势。
未来智能网联汽车至少60%的价值将来自软件。
因此，未来的智能网联汽车将是新的计算机终端。

第三是无人驾驶。
就在刚才，朱教授深入讲解了自动驾驶在不同层面、不同场景下的应用和风险。

四是绿色低碳。
未来智能网联汽车将主要是电动汽车，非常适合或适应国家“双碳”的要求和布局。

此外，我们还对智能网联汽车产业链进行了初步分析，从上游零部件、软件到下游相应的出行、保险、租赁、维修等内容、平台、数据和信息。
其他方面的服务商、整个产业链的打造和改造也在不断演进。
我国在产业链的各个环节都有所涉足，但系统的基础部件仍然严重依赖进口。
近期在技术研发方面取得了一定突破，但面向市场量产仍有一定差距。

2.智能网联汽车数据安全发展趋势

智能网联汽车的主要特点是数据成为这一发展的重要价值点。
这种趋势对车辆的发展有很大的影响。
安全和数据安全带来新的要求和风险，因此需要一方面从汽车的完整生命周期角度考虑智能网联汽车的安全问题，另一方面从汽车上数据的循环完整生命周期来考虑。
另一只手。

基于这两个维度，我们发现未来车联网智能汽车带来的数据安全风险仍然非常大且显着，至少涉四个方面：

第一：总体来看，行业数据安全意识有待提高，近期发生的一系列相应事件将在一定程度上影响消费者对智能网联汽车安全性的信心。

第二，数据泄露风险巨大，威胁隐私安全。
由于智能网联汽车为了更好地实现自动驾驶或者为乘客提供更好的体验，会收集相应的信息，在我们的研究中，我们了解到一辆智能网联汽车每天至少会收集10TB的数据。
它还涉及运动路径、习惯、语音、视频等。
司机、乘客等一旦被侵犯，隐私就会被泄露。

第三，网络安全漏洞较多，威胁人民群众生命财产安全。
2020年，全球相关恶意软件攻击超过280万次。
黑客可以通过网络攻击控制车辆行驶，也可以利用软件漏洞控制智能网联汽车，因此威胁和风险也非常高。

第四，可能威胁国家安全。
为了更好地了解汽车、道路和周围基础设施之间的交互，智能网联汽车还将收集周围场景和地理信息的数据重要的。
如果准确度达到一定程度，就会影响或威胁国家安全。

我们看到，一些国家特别是发达国家和行业组织也出台了法规和管理措施。
美国、欧盟和国际汽车制造商协会都通过了政策和政策规定，包括相对详细的操作指南。

不同的智能网联汽车厂商由于基因不同，对数据安全的理解或防护能力也不同。
我们认为，目前最重要的智能网联汽车厂商来自三类企业：

第一类是传统汽车厂商。
他们的发展模式是渐进式的，包括目前在该国生产的品牌汽车。
还有合资品牌汽车。
这些传统汽车企业推动相关新技术的开发应用和数字化转型工作，但总体来看，其意识和能力仍处于发展阶段。

第二类是信息技术公司，比如百度、阿里巴巴、腾讯、华为、滴滴、小米等信息技术公司。
这些公司由于在信息技术领域拥有强大的能力和生态。
大力推广相应技术系统、自动驾驶系统等，跨越式进入智能网联汽车产业。

第三类是汽车制造新势力。
理想、蔚来、小鹏等都处于激进的发展过程中，他们的数据安全考虑和安排也各有色。

全球知名咨询机构Guidehouse分析了智能网联汽车领域现有的竞争格局，发现目前的“领先者”中，这四家公司主要是现阶段的科技公司信息。
具有信息技术背景的企业进入智能网联汽车行业具有一定的优势。

非常有趣的一点是，据我们所知，特斯拉被Guidehouse列为“追随者”。
主要原因是该组织认为特斯拉的自动驾驶和安全能力与其自身不符。
广告。
与有所偏差。

这三类不同类型的智能网联汽车厂商对于安全和数据保护能力的理解还是存在一定差异的，尤其是传统汽车厂商、科技公司信息化以及汽车制造新势力的相应能力方面。
。
布局上可能存在一些差异，包括组织结构的调整以及适应新安全要求的能力。
但我们发现这三类企业也跨界融合、互相学习。

3.汽车制造商对汽车数据安全的理解持续增长深入挖掘。

我们对一些汽车制造商进行了调查，总结了他们对数据安全的认识和当前的措施。
汽车制造商也越来越多。
随着数据安全问题日益受到重视，国内大型企业希望通过强化技术手段和管理机制，大幅提升数据安全能力。

但现实中，风险也很大：一是基础器件的自主可控性还需进一步提高，比如传感器、芯片、雷达天线等，目前仍处于“封锁”状态。
智能网联汽车领域。
二是企业管理责任缺失。
许多汽车制造商往往在“黑匣子”状态下开展一些数据治理工作，使得现有的保护机制和管理措施困难且滞后。
三是实际执行案例少，缺乏具体指导和实践指导。
很多企业正在远离边界，探索的成本也非常高，所以很多领域需要进一步明确。
将来。

从建议的角度来看，我们建议车企从两个角度提升数据安全力。
一是提高基础核心技术的安全可控性，这涉及到车辆的本质安全。
二是提高数据安全综合防护能力，运用新一代信息技术，包括区块链技术、流量检测技术、国家安全技术等，提高综合防护能力。

4.网络安全企业在智能网联汽车数据安全市场“潜力巨大”。

我国领先的网络安全企业正在积极开拓汽车智能网联汽车的新道路，而且大多是在智能网联汽车的基础上他们的传统产品，根据智能网联汽车的新场景，包括在数据层面进行了自适应调整和优化，并从云端各个角度提出了相应的解决方案，管道和终端。
检测和服务也推出了一些相应的网络安全产品。

我们调研了国内安全产品制造商天融信，该公司开发了涵盖车辆网关、ECU、T-BOX、云端和应用的全系列渗透测试工具和服务。
下一个案例来自百度，其自动驾驶安全架构已经覆盖整个数据安全生命周期。

可以说，智能网联汽车领域对于网络安全行业或者网络安全企业来说是一个巨大的市场，但也面临着诸多挑战。
首先，现有的网络安全产品和解决方案仍然适用。
不能满足智能网联汽车的安全需求。
其次，安全解决方案不同。
一些网络安全公司专注于车辆安全，而其他人则专注于云安全。
虽然这两种解决方案都不是更好，但它们仍然需要互相学习。
三是安全产品成本、应用意识等问题依然存在。
我们还提出了两个建议。
首先，我们建议这些网络安全企业针对不同的智能网联汽车场景，开发有针对性的相关产品和解决方案，并加大推广力度。
二是探索适合智能网联汽车场景的网络安全保障解决方案。
保险在汽车领域很常见，但数据安全保障或网络安全保障可以让汽车制造商、用户以及产业链上的众多参与者受益。
IT服务公司提供内置保修。

5.政府积极协调智能网联汽车产业的发展和数据安全的保护。

首先在政策规划层面，政府出台了相关的标准指引，包括一些政策文件，加强数据全生命周期管控，强调数据分级分类。

其次，在法律法规层面，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》（草案）和《个人信息保护法》（草案）国家网信办发布的《汽车数据安全管理若干规定》（征求意见稿）体现了政府的一些针对性考虑。
我们支持国家网信办、工业和信息化部等部门出台更加详细的规定和管理指南，提供更加详细的规定和管理指引。
从法律和监管层面提出建议和指导，更好地指导整个行业的实践。

三是标准体系不断完善，高层次系统标准和专项标准不断出台并不断修订完善。

四是试点应用加速落地，如上海临港新片区跨境数据试点，道路测试、风险评估、风险管控等试点工作也正在进行中。
的进步过程。
智能联网汽车本身是新事物，涉及非常复杂的系统。
政府确实有必要进行试点示范，总结一些好的做法并进行后续推广。

当然，从促进产业发展、保障数据安全的角度来看，政府也面临着重大挑战。
首先，整个监管体系和标准体系仍然滞后于行业发展的步伐。
二是存在多方监管问题，一些全行业管理要求需要尽快细化。
从数据安全监管角度看，国家网信部门是主管部门但在具体行业规则出台时，需要行业主管部门和一些重要的行业协会推动相关工作。
第三，切实措施不够，数据安全监管治理的根本任务之一是实现数据分级分类。
数据需要管理，但不能太严格。
——权力手段要监管必须在市场上流通的东西，一个非常基础的工作就是数据的分类和分类。

我们提出的建议包括四个方面：一是协调产业创新发展，保障数据安全。
二是尽快发布金融、工业等国家一些重要产业领域的数据分类分级指南和管理细则。
智能网联汽车产业值得借鉴。
三是建立事前风险评估和事后应急处置机制。
例如，国家级专业技术机构可以探索更好地提供服务和支持。
四是关注数据跨境流动问题，目前国家对此问题比较重视。
国家网信部门也深入开展调研工作。
未来将在建立全球共同做法的基础上完善这些规则。

以上就是我们本次报告的主要内容。
在撰写报告的过程中，我们也得到了一些汽车厂商和网络安全公司的支持。
未来，我们也希望能与.企业和专家到场，加深我们在智能网联汽车数据安全领域的工作。

区块链的区块如何形成？

区块链起源于比特币。
2008年11月1日，一位自称中本聪的人发表了文章《比特币：一种点对点的电子现金系统》，详细阐述了P2P网络的基础技术——加密技术。
、时间戳技术、区块链技术等。
它们是电子现金系统的架构概念，标志着比特币的诞生。

两个月后，理论付诸实践，2009年1月3日，第一个编号为0的创世区块诞生，几天后，2009年1月9日，编号为1的区块出现，与创世区块0相连形成一条链，标志着区块链的诞生。

近年来，世界对比特币的态度一直在波动，但作为比特币底层技术之一的区块链技术却越来越受到关注。
在比特币的形成过程中，区块是一个个的存储单元，记录了区块中各个节点在一定时间内的所有通信信息。

每个块之间的链接是使用随机哈希（也称为哈希算法）建立的。
最后一个块包含前一个块的哈希值。
随着信息交换的扩大，一个块接一个块。
结果被称为区块链。

扩展信息：

区块链的特点：

1.区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件结构，也没有中心控制。
除了区块链本身的自治之外，每个节点通过分布式记账和存储实现信息的自我验证、传输和管理。
去中心化是区块链最重要也是最本质的特征。

2.区块链技术的基础是开源的。
除了交易参与方的私人信息外，区块链数据对所有人开放。
因此任何人都可以查询区块链数据并开发相关应用，系统整个信息高度透明。

3.独立。
基于规范和共识协议（类似于比特币使用的哈希算法等各种数学算法），整个区块链系统不依赖于其他第三方。
所有节点都可以在系统内自动、安全地验证和交换数据，无需任何人为干预。

4.安全。
直到你能够控制所有数据节点的51%之前，你无法随意操纵和改变网络数据。
这使得区块链本身相对安全，避免了对数据的主观、人为更改。

5.除非法律法规要求，从技术上讲，区块中每个节点的身份信息不需要公开或验证，并且信息的传递可以匿名进行。

参考来源：百度百科-区块链

区块链技术中什么是区块？

区块是许多交易数据的集合，上面印有时间戳和前一个区块的唯一标志。
有效区块经过全网共识认可后将被添加到主链中。
区块链是一种包含交易信息的区块从后到前有序连接的数据结构。

区块链由一系列使用密码算法生成的块链接起来。
每个区块都充满了交易记录，区块连接起来形成链式结构，这就是账本区块链的。
以比特币为例，当矿工生成一个新的区块时，需要根据前一个区块的哈希值、新的交易区块以及随机数来计算新的哈希值和随机数。

扩展信息：

每个区块都是根据前一个区块的数据生成的。
这种机制保证了区块链数据的唯一性。
因为交易记录的细微变化就可以彻底改变哈希值的结果。

所以矿工在争夺算力时不能作弊。
每个矿工必须等待前一个区块生成后，才能开始根据前一个区块的数据计算合格的随机数，保证挖矿的公平性。

区块链是如何形成的？

区块链的起源来自2008年的中本聪，基于这一思想理念，第一个产品“比特币”诞生了。
区块链技术的起源通常仅仅归因于一些化名中本聪的神秘天才的行为。
这种历史观常常使技术显得近乎神奇且难以理解。
当您了解这些系统开发背后的真实历史时，这一点就更加重要。
在本节中，我将描述数十年来共识算法和分布式系统研究中最重要的主题，这些研究导致了区块链的创建。

区块链技术中的区块形成过程是怎样的？

金窝窝网络分析区块链中的区块形成过程如下：

1-记录：在区块体中记录本地内存中的交易信息

2-生成：生成块体中包含本块所有交易信息的Merkle树，块头中保存Merkle树的根值

3-填写主哈希值：i块数据最后一个块头只阻止generated是通过SHA256计算方法生成哈希值，插入到当前区块的主哈希值中

4-TimePreservation：在时间戳字段中保存当前时间

5-难度系数：难度值字段将根据前一周期的平均出块时间进行调整，以适应全网整体计算量的变化。
如果总计算量增加，系统会增加您期望完成的数学问题的难度值。
下一个区块的时间仍在一定时间内。

区块链区块是如何生成的？

作为区块链数据元素，区块是由什么组成的？

事实上，每个区块的大小不得超过100万，其结构分为区块头和区块体两部分。

区块头总共80字节，分为6部分：version、prevBlockHash、merkleRoot、timedifficultyTarget、nonce。

version：4字节大小，记录区块头的版本号，用于跟踪软件/协议更新

prevBlockHash：32字节大小，记录‘区块头的哈希地址’该区块的前一个区块；

merkleRoot：大小32字节，记录该区块中交易的merkle树根的哈希值；

time：大小为4byte，记录区块创建时间戳；

difficultyTarget：大小为4字节，记录难度决定了展示区块链工作量的目标；

nonce：大小为4字节并记录参数用于证明工作量的计算。

区块体的内容是区块交易信息，包括交易数量和交易数据。
区块体分为三部分：

numTransactionsBytes、numTransactions、交易。

numTransactionsBytes：大小为1字节，记录交易数量占用的字节数；

numTransactions：大小为0-8字节，记录Quantity区块中的交易；

交易：大小不确定，将更多交易数据记录到块内存中。

在区块体部分，numTransactions（记录了区块中的交易数量）是存储交易信息的重要字段。
numTransactions部分（记录了区块中的交易数量）采用压缩存储，因此数量较多可以节省存储空间。
numTransactionsBytes字段的存在用于指示numTransactions在块体中的位置，并为读取交易数量做准备。
因此，应首先读取numTransactionsBytes字段的值，并根据该值进行以下规定。
字段值差异：

如果numTransactionsBytes字段的值小于253，则交易数量为numTransactionsBytes字段的值；

如果numTransactionsBytes字段等于253，交易编号为numTransactionsBytes字段值后的两个字节；

如果numTransactionsBytes字段值等于254，交易数量为numTransactionsBytes字段值部分后4个字节；

否则，交易数量为numTransactionsBytes字段值后8个字节。

数字中国是党的十九大报告首次明确提出的重要发展战略。
以云计算、大数据、移动互联网为代表的数字技术应用不再局限于经济领域，而是广泛渗透到公共服务、社会发展和人民生活的各个方面，需要宏观协调、总体调控、发展融合。

随着新一轮科技革命和产变革不断深入，全球范围内的数字经济浪潮势不可挡。
发展数字经济已成为全球共识，被誉为打开第四次工业革命大门的钥匙。

秉承尼斯大学的包容性和人文精神，始终拥抱变化，与时俱进，适应数字经济时代的发展趋势，融合中西思维文化精髓尼斯大学《区块链与数字经济管理》DDE（简称DDE）诞生。

这是赋能数字经济行业管理者以全面视野和全球一体化思维，整合知识，智能管理数字经济，推动行业可持续发展，贡献人类命运共同体的基石。
人类。
因此，DDE项目将与数字经济领域的同仁共同推进。

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