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IT新技术简介
chinacir.com.cn   2009-4-16      文字大小:[ ]  收藏本页
     信息安全预警技术
     当网络流量发生突然改变时,意味着有异常的情况发生,或是一次攻击,或是一次异常访问。那么,判断依据是什么?这就是网络预警技术的作用。网络预警技术的内容主要包括:网络入侵技术、检测模型、审计分析策略。
     其中,入侵技术研究分三个部分:第一是密切分析国际上入侵技术的发展,获得最新的攻击方法;第二是通过实例分析提取可疑的网络活动特征,以便应对未知入侵;第三是利用攻击技术的研究成果,创造新的入侵方法,并应用于检测技术。
     由于入侵活动的复杂性,仅仅依靠了解入侵方法还不能完全实现预警,还应有适当的检测模型与之配合,这是关键技术之一。预警技术的另一个重点是对数据的分析处理,其中包括威胁来源的识别、企图的判定、危害程度和能力的判断等。

     内容过滤技术
     随着用户对网络信息传输控制要求的不断提高,传统的基于IP包头信息的黑名单、白名单过滤技术,已经不能完全满足用户需要,更高层次的基于内容的过滤技术得到越来越广泛的应用。
     目前,内容过滤技术的主要应用在病毒过滤、网络攻击过滤、关键信息过滤和垃圾邮件过滤等领域,被用于代理/防火墙、反病毒软件以及其他网关程序中,主要是通过对应用层数据的解包还原来判断数据的合法性及安全性,并进行相应的控制。
     与传统的过滤方法相比,基于内容的过滤技术需要耗费更多的计算资源。如何突破内容过滤的性能瓶颈,已经成为用户和厂商普遍关心的问题。

      网络安全监管技术
      网络上是否传送着一些不健康的内容?人们在网上的行为是否规范?是否有网络攻击发生?网络流量是否异常?一旦攻击发生后,我们能否获得攻击证据,为打击网络犯罪留下法律证据?对现实世界的监管措施同样必须在虚拟的法律世界中有所体现,这就是网络安全监管技术的意义。
     在技术上,网络安全监管包括三方面内容:一是内容监管技术,其中又包括内容过滤技术、反垃圾邮件等技术;二是行为监控技术,如身份鉴别技术、网络审计技术、入侵检测技术等;三是网络状态监控技术,如网络数据侦听、截获、分析技术。

      信息可视化
      信息可视化源于数据可视化,后者指运用计算机图形学和图像处理技术,将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域。
      随着技术的发展和信息化应用的进步,人类除对数据进行存储、传输、检索及分类处理外,更注重对其进行高层次分析,以发现数据间的联系和变化规则。为了使发现知识的过程和结果易于理解,并在发现知识过程中进行人机交互,就要研究知识的可视化方法。
     在信息可视化中,显示对象主要是多维数据,研究重点是:设计和选择什么样的显示方式才能便于用户了解庞大的多维数据及它们的关系。信息可视化在商务、金融和通信等领域都有十分广阔的应用前景。

     生物特征识别 (BIOMETRICS) 技术
     是指通过计算机利用人体所固有的生理特征(指纹、虹膜、面相、DNA等)或行为特征(步态、击键习惯等)来进行个人身份鉴定的技术。从核心算法来说,随着新的数学工具(比如小波理论)的发展与应用,生物识别技术的核心理论与算法在原有基础上进一步提升。与此同时,与生物特征识别技术大规模实际应用密切相关的其他技术的发展与普及,使得生物特征识别技术具备了在实际社会活动中大规模应用的可能性。IC卡技术的成熟,使得大信息量的人体生物特征与传统的证卡认证方式找到了较好的结合点,生物特征识别技术可以从改进、增强传统身份确认方式的功能作为切入点,开始在海量数据库上使用。高性能计算的成熟与成本下降使得生物特征识别技术在1:N技术领域得以大规模实现。

     国内vs国外:核心技术差距不大,应用水平尚待提升
     多生物特征融合的算法研究,在不同使用环境下的算法的处理,在海量数据上应用分类算法的研究等等,这些都是今后科研与应用的热点领域。
     在法律上生物特征识别技术还有很多问题需要进一步的探讨,作为人体的惟一生理特征,如果被盗窃的话,在数字社会中就意味着这个人的整个数字资料的泄密,由此可能带来的种种个人隐私权、身份失窃的风险是各国政府在考虑应用生物特征识别技术时必须重点论证的问题。
     一些新的生物识别技术也在不断出现,对象:掌纹、静脉、步态、人耳、三维人脸、皮纹,还有多种生物识别技术融合在一起。人脸识别存在的问题,昨天我问我儿子,十岁,我说你说说人脸识别存在什么问题,他一下就说出来,双胞胎没法解决,的确,双胞胎没法解决,这两个女的是双胞胎。别说双胞胎没法解决,儿子跟老子也没法区别,长得很像。当然还有很多问题,比如光照、姿态变化等等一系列问题,还是很难的。

      图像识别
      图像识别技术的涵义很广,主要指通过计算机,采用数学技术方法,对一个系统前端获取的图像按照特定目的进行相应的处理。图像识别包括诸如条码识别、生物特征识别(人脸识别、指纹识别等)技术、智能交通中的动态对象识别、手写识别等。可以说,图像识别技术就是人类视觉认知的延伸。随着计算机技术及人工智能技术的发展,图像识别技术越来越成为人工智能的基础技术。它涉及的技术领域也越来越广泛,应用越来越深入。其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。现在,图像识别技术的应用范围已经远远突破视觉的范围,而更多地体现为机器智能、数字技术的特点。

      语音识别 
      语音识别是计算机自动语音识别的简称。简单地说,语音识别就是让计算机能听懂人说话,将人说的话转换成计算机文本。语音识别的任务就是利用语音学知识和语言学知识,首先对语音信号进行基于信号特征的模式分类,这是语音信号处理的范畴,分类的结果是得到拼音串;第二步是利用语言学知识对拼音串做进一步处理,得到一个符合语法和语义的句子。对于汉语而言,还要在此步骤中完成音字转换任务。语音听写技术(即大词汇量连续语音识别技术)是语音识别研究的核心问题。
     语音识别是新一代人机界面中最重要的技术之一。20世纪80年代初以来,语音识别技术经历了从孤立词、小词汇量、特定人到大词汇量、非特定人、自然口语识别的发展历程。经过近半个世纪的发展演进,语音识别技术已开始走出实验室,进入社会生活的各个领域,产生了丰富多彩的应用形式。

       基于Web服务的中间件
       基于Web服务的中间件是一种能简化Web应用之间相互连接的中间件,与其他中间件的最大不同是它基于XML标准和规范,其他一些Web服务规范包括SOAP、UDDI和WSDL。
      Web服务架构包括三个主要功能:发现、描述和传送,针对每项功能,都有相应的标准,它们都基于XML。Web服务通过UDDI发现,由WSDL描述,并通过SOAP传送。
      从理论上讲,基于Web服务的中间件将会给应用软件的开发、部署、应用方式带来革命性变化,因为Web服务的出现,使各应用组件之间能够以集线器方式连接,突破了传统的串行连接方式。目前,几乎所有中间件产品都支持Web服务。

      面向Agent的软件技术
      软件代理是一种计算机程序,它能采取自治的行为,通过与所处的环境交互,以完成给定的目标。必要时,可从一个环境迁移到另一个环境。这个定义强调了代理的反应性、自治性和目标性,并且把社会性、学习性和移动性作为参考性质。
      与传统对象不同,代理实现了完全的局域化,即自治化。代理不再被动地接受外部消息的刺激而做出反应,它完全可以在自身目标和规则的驱使下,主动作用于周围的环境,并根据环境反馈改变自己。从这个意义上说,一个代理比对象更真实地模拟了现实中的主体,如人的状态和行为。因此,它是一种更深刻的抽象,是面向对象技术的进一步发展。
       在未来,有高度智能和自治能力的软件代理,将深刻地改变我们对信息技术的理解,模糊传统人机之间的界限,在人机之间实现真正的协同工作。

       自主计算
       自主计算是让计算机拥有自我诊断、自我调节、自我修复的能力,不需要过多的人为干涉就能自主运行。自主计算将大大减轻人们对计算系统的维护工作量,使用计算资源将变得轻而易举。 
       自主计算的核心思想是将复杂性嵌入到系统设施本身,使用户觉察不到复杂性,只需发号施令而不必关心系统执行命令的具体过程。这意味着,系统本身能够自主运行,并自我调整以适应不同的环境。 
       自主计算得名于人体的自主神经系统,但它们的重要差异在于,人体做出的很多自主决定是不自觉的,而计算机系统的自主计算组件则遵循人所下达的命令。
       自主计算也不同于人工智能,虽然后者在某些方面对其有借鉴意义。自主计算并不将模仿人类思维作为主要目标,而是具有适应动态变化环境自我管理能力。自主计算的主要研究内容包括自我配置、自我恢复、自我优化和自我保护。

       普适计算 
       普适计算是指在普适环境下使人们能够使用任意设备、通过任意网络、在任意时间都可以获得一定质量的网络服务的技术。
       普适计算是在网络技术和移动计算的基础上发展起来的,其重点在于提供面向客户的、统一的、自适应的网络服务。普适环境主要包括网络、设备和服务:网络环境包括Internet、移动网络、电话网、电视网和各种无线网络等。普适计算设备更是多种多样,包括计算机、手机、汽车、家电等能够通过任意网络上网的设备;服务内容包括计算、管理、控制、资源浏览等。
       普适计算具有以下环境特点:在任何时间、任何地点、任何方式的方便服务,不同的网络(不同协议、不同带宽)、不同的设备(屏幕、平台、资源)、不同的个人偏好等。
       实现普适计算的目标需要以下一些关键技术:场景识别、资源组织、人机接口、设备无关性技术、设备自适应技术等。

      公用计算
      公用计算的目标是计算资源“按使用付费”。您不再需要建立自己的IT系统,包括硬件、软件在内的所有计算资源都由服务提供商提供,客户只需通过专有网络或者Internet访问所需资源并按照实际使用的时间付费就可以了,计费的项目包括CPU时间、存储容量、软件使用等。一旦公用计算的目标实现,计算资源的使用就会像水、电的使用一样方便,随取随用。
      与公用计算相关的关键技术包括计算资源虚拟化、适应管理、计费等。计算资源虚拟化包括服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化等;适应性管理则由软件实现,根据业务应用的需求,合理、及时地调配计算资源;计费则是公用计算商业化必须解决的问题。

      RFID
      RFID(Radio Frequency Identification,射频身份识别)被认为将最终取代传统的条形码,其影响将会深刻而久远。
      RFID技术将微芯片嵌入产品中,微芯片会向扫描器自动发出产品序列号等信息,而这个过程不需要像传统条形码技术那样进行人工扫描,具有无线即时读取方式、大容量和高速数据处理等能力以及高度自动化的特点。
      RFID可以降低生产成本、提高零售效率。在需要对物品进行跟踪或分类管理的任何场合,RFID都有用武之地,主要有以下应用方面:供应链与物流管理,生产制造与装配,行李、邮件和包裹处理,身份识别、防伪、门禁和防盗系统,文档追踪/图书馆管理,交通管理与城市规划,服务体验与CRM等。