南京信息工程大学是国家“双一流”建设高校，是江苏高水平大学建设高校。学校始建于1960年，应新中国国家战略和国民经济建设需求而生，隶属中央(军委)气象局，前身为南京大学气象学院，1963年独立建校为南京气象学院，1978年列入全国重点大学，2004年更名为南京信息工程大学。2007年以来，先后实现了江苏省人民政府、中国气象局、教育部、国家海洋局的多方共建。现为以江苏省管理为主的中央与地方共建高校。 学校坐落于南京江北新区，校园占地面积约两千亩。现有全日制在校本科生3万余名、硕博研究生近4000名、留学生1500余名。学校办学特色鲜明，大气科学学科在教育部一级学科评估中两次蝉联全国第一、获评A+等级，气象学为国家重点学科，气象装备、环境工程、通信工程等8个学科获江苏高校优势学科建设工程立项，地球科学、工程学、计算机科学、环境科学与生态学4个学科跻身ESI学科排名全球前1%。拥有大气科学、环境科学与工程、信息与通信工程、管理科学与工程、数学、科学技术史6个一级学科博士点，22个一级学科硕士点、13个专业学位硕士点，60个本科专业分布于理、工、文、管、经、法、农、艺8个学科领域，学校还设有博士后科研流动站。现有大气科学学院、应用气象学院、大气物理学院、地理科学学院、遥感与测绘工程学院、水文与水资源工程学院、海洋科学学院、环境科学与工程学院、自动化学院、电子与信息工程学院、计算机与软件学院、数学与统计学院、物理与光电工程学院、法政学院、马克思主义学院、管理工程学院、商学院、文学院、传媒与艺术学院等19个专业学院，拥有雷丁学院(中英合作)、长望学院(拔尖培养)、应用技术学院、继续教育学院、藕舫学院(创新创业)、滨江学院(独立学院)等高水平办学机构。 学校拥有一支高水平的师资队伍，现有专任教师1600多人，其中中科院院士2人、海外院士8人、长江学者特聘教授1人、国家杰青4人、国家千人计划9人、万人计划领军人才1人、国家“973”计划(国家重点研发计划)项目首席科学家11人、百千万人才工程4人、“四青”人才15人，各类国家级人才工程共50多人，省部级人才工程、教学名师共440多人次，拥有首批黄大年式教师团队、长江创新团队、江苏双创团队等省部级以上教学科研团队25个，专任教师具有博士学位达80%、具有一年以上境外研修经历达53%。 学校坚持科教融合理念，教学科研资源丰富，建有国家级实验教学示范中心、国家级虚拟仿真实验中心、国家级众创空间、集群计算机中心等27个实践教学平台，拥有一批国家精品开放课程和国家级规划教材;建有气候与环境变化国际联合实验室、国家技术转移中心、气象灾害教育部重点实验室、中国气象局大气物理与大气环境重点开放实验室、中国制造业发展研究院、省重点智库气候与环境治理研究院、江北新区发展研究院等20多个省部级以上科研平台，设有气候与气象灾害协同创新中心、大气环境与装备技术协同创新中心。创办有《大气科学学报》(中文核心)、《南京信息工程大学学报(自然科学版)》、《阅江学刊》三份学术期刊。图书馆馆藏纸质文献216万余册，数据库总量40余种，累计中外电子图书总量为168万种，电子期刊1.9万种，年订阅纸质中外期刊1056种，是国内大气科学类文献最齐全的高校图书馆。 学校秉承“艰苦朴素、勤奋好学”的优良校风，恪守“明德格物、立己达人”的校训，坚持以人才培养为中心，以培养拔尖精英人才、创新创业人才、国际化人才为导向，不断深化教育教学改革，构建了特色鲜明的人才培养体系。学校在教育部本科教学工作水平评估中取得优秀，获得全国教育教学成果奖一等奖，入选国家级深化创新创业教育改革示范校。学生获得首届中国“互联网+”大学生创新创业大赛金奖、大学生数学建模竞赛全国唯一特等奖“高教社杯”、“挑战杯”竞赛全国特等奖、英语竞赛特等奖，在大学生电子设计、机器人、智能车等全国竞赛中均获得一等奖以上佳绩，连续三年获国际计算机视觉与模式识别大会算法竞赛冠军，大学生男排获得全国联赛总冠军。学生技能竞赛获奖率达40%，本科生高质量就业率达98.66%、升学率达31.85%。建校以来，已培养各类毕业生10万人，校友中涌现出一批两院院士、部委领导、央企高管、战略专家、国际组织官员等杰出人才，众多校友成为中国乃至世界气象行业的业务骨干和科研精英，学校被誉为“气象人才的摇篮”。 学校高度重视科技创新引领，“十二五”期间，承担了包括国家“973”计划项目、“863”计划项目、国家科技支撑计划项目、公益性行业科研专项、国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目等2900多项，获授权专利1800余项。2017年，获批立项国家级科研项目140项，其中主持国家重点研发计划项目3项、课题3项，获批国家社科基金10项，其中重大1项，全年科技到账经费达3亿元。学校教师获得国家科学技术进步奖特等奖、江苏省科技进步一等奖、国家海洋科学技术奖二等奖、教育部人文社科二等奖等国家级和省部级科技奖百余项，学校教师还获得卡尔·古斯塔夫·罗斯贝奖章、美国地球物理学会霍尔顿青年科学家奖等国际性大奖多项，多项研究成果刊发于《Nature》《Science》等国际顶尖学术期刊。 学校积极推动海内外合作共建，着力汇聚办学资源、拓展办学空间，与全国各省市区气象局，与中国科学院大学，中科院大气所、海洋所、遥感所、自动化所，中船重工724所，江苏省社科院等建立了全面合作关系，建有无锡、苏州等校地联合研究院和研究生院。学校国际化办学特色鲜明，与美国哈佛大学、耶鲁大学、威斯康辛大学、夏威夷大学、佛罗里达州立大学，英国剑桥大学、曼彻斯特大学，加拿大多伦多大学，德国汉堡大学，台湾大学、东华大学等50多所著名高校建立了人才培养、科学研究的合作关系。学校与英国雷丁大学合作创办雷丁学院，是首批“江苏—英国高水平大学20+20联盟”高校;建有国际教育学院，拥有中国政府、国家汉办、江苏省政府茉莉花奖学金等招收来华留学生资格;创办巴哈马大学“孔子学院”;设在我校的“联合国世界气象组织区域培训中心”及“亚太经合组织台风委员会培训中心”，已为156个国家和地区培养了3500余名高级气象科技人员和管理者，成为全球培训规模最大、质量名列前茅的培训中心，受到世界气象组织的高度评价和特别嘉奖。 在新的发展时期，南京信息工程大学将聚焦“一流特色高水平大学”战略目标，坚持“开放、协同、特色”发展理念，厚植大学精神，笃行以生为本，不断提高人才培养质量，显著提升服务国家气象事业和社会经济发展能力，推进各项事业又好又快发展，为全面建成小康社会，加快建成富强民主文明和谐美丽的社会主义现代化强国作出新的更大的贡献!

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主要研究铁路电子商务的安全保障体系和针对互联网应采取的防范手段；研究系统内部的安全问题，及实施铁路电子商务所需的认证技术和电子支付技术，解决与外部行业和国家单位的认证系统互联的和使用各种银行卡进行安全电子支付的问题；研究铁路网上订票、售票和查询服务，确保铁路客票网上安全交易。课题从认证技术、内网安全交易技术、安全通讯技术、加密技术、安全存储技术、安全部件网络管理技术和安全审计、实施技术、安全代理系统、流量智能控制和管理系统、访问控制系统和安全接入系统等方向深入研究电子商务及其安全支付在铁路客票上的应用。 提出了能够确保客票网上进行安全交易的系统架构和系统解决方案；形成了网上售票整体安全保障体系：可用于推广的基于PKI的认证系统；支持3级CA、RA，连接于内外核心系统，可完成所有网点和用户的入网，支持全铁道部范围内的基于客票、货票和网上业务系统的安全认证；安全系统软件、通讯及安全代理系统软件和安全支撑平台、监控分析系统、访问控制系统等；据铁路运营的实际情况，开发出铁路网上客票安全交易系统、安全支付系统和流量智能控制和管理系统、访问控制系统及安全接入系统。

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随着电子政务、电子商务的发展，信息技术已经渗透到政府日常运作的每个环节，“无纸化”办公已成为发展趋势。信息技术的应用极大地提高了工作效率，但也带来安全上的巨大风险。每年都有大量因网络攻击、存储介质的保管不善或在网络中传输过程数据被截获或篡改等造成的失泄密事件，不仅直接威胁到国家的安全。妥善解决文件数据的安全成为政府和社会关注的重点和亟待解决的问题。 在网络条件下实现电子文件的安全共享是一项复杂的系统工程，也是国际性难题。为此，本项目将以我国自主发明的CPK标识认证系统为基础，开发完成基于CPK技术的安全文件服务系统。通过将文件的使用控制管理及对文件的数据加密两种手段紧密结合，构建起一个从服务器到客户端，涵盖存储、传递到使用各个环节，集文件加密、访问控制、授权管理、动态密钥交换、过程审计、动态跟踪为一体的保密文件数据管理体系，不仅能够能保证文件在存储状态下和网络传输过程中的安全，还可以通过数字签名保证文件和数据的真实性、完整性和不可抵赖性，实现数据、文件密码级的安全存储、传递和共享。 基于CPK技术的安全文件服务系统可应用于政府，实现内部机密文件的安全存储和共享，有效地解决当前各单位最担心的机密文件和数据的丢失问题。同时，该项技术也可以扩展应用到数字版权管理、视频点播、虚拟资产保护等领域，对发展教育娱乐等产业，保护知识产权具有重要意义，是一项经济价值和社会价值都非常大的技术项目。具体操作方式是全密化、私密化，防窃取、防扩散，密钥交换过程不需要服务器内对文件数据进行加、脱密操作，保证了系统的高效运行；采用认证登录防止非法接入，通过对登录用户，文件阅读、批阅等进行详细记录和安全审计，及时发现和制止非法操作，一旦出现问题可进行责任追溯；提供用户端的文件保密（利用自身的标识对文件加密）和用户间的安全信息交互功能（利用对方的标识加密）。

人样安全激光测距技术主要应用于大气层内的长距离高精度激光测距，其主要应用领域包括火控系统，激光雷达，目标跟踪，测高仪。

·场景应用 烟感：教学楼挑高普遍很高，设计按照每个烟感保护面积为30平米，烟感采用吸顶安装，均匀布置 于教室内并远离墙壁及空调出风口部位，有条件的升级为无线烟感，可直接接入云平台。 电气火灾：智慧用电设备安装于每层强电井内及配电箱内，可安装有开口式剩余电流探测器及温度传感器。 火灾自动报警系统： 教学楼普遍已安装，可采用传输设备来实现独立系统的集中云平台管理， 消防水及喷淋水系统： 建议采用安装无线压力传感器及无线液位传感器来实现。在每层楼的喷淋管末端放水处安装一个压力传感器，而在消防水池及屋顶水箱都安装压力传感器及液位传感器来达到实时监测其液位高度及压力大小的目的。 体育馆、报告厅是典型的大空间建筑，单体面积大， 空旷，层高很高。针对这类建筑往往光电感烟探测器就起不到探测的作用了，所以在设计时候就采用了诸如水炮，VFD，吸气式等大空间火灾设备。而这些大空间设备都是独立系统，没有接入火灾报警系统。此种情况下，本方案采用取其开关量信号接入用户信息传输设备，并安装智慧用电系统和水系统的方法。 校园安全精细化管理平台由智能终端和系统模块两部分组成，其中智能终端主要为人脸识别测温设备， 系统模块为疫情防控-人脸识别测温管理系统和疫情防控-大数据智能分析平台。 智能人脸测温一体机落地部署，与速通门进行联动，实现校园出入口人员体温身份验证管控。支持多重身份核验（人脸&身份证&校园卡）。 ·服务优势 无感测温 人脸识别同时采集人体温度，并数据上传到管理系统及智能分析平台。 精准测温 实名精准测温：有效测温距离1.0米( 误差± 0.3 ℃)， 并可自定义预警体温值(37.3℃);与人脸识别身份绑定，实名测温。 人脸识别 基于最新人脸识别算法，实现戴口罩也能精准识别。内置数据库，实时完成抓取得人脸归类、比对及结果上传到后台数据库。 实时联动 当体温高于预警值(37.3℃)，可通过大数据智能分析平台进行实时联动预警。 统一管理 实现数据回溯、大数据分析、可视化决策。 团队能力强 团队有近20年的先进智能软硬件及物联网产品设计、系统集成、平台&大数据服务能力和经验，专业的工程勘察、施工、维护能力;可为客户提供从产品定制化，模块化以及一站式服务; 产品实用性强 拥有多项产品发明，实用新型，及软件著作专利;所有软硬件产品均模块化设计，高集成，高品质， 高性能;有持续产品，平台优化及行业数据分析服务能力 客户认知，模式成熟 方案已经成功在上海，江苏，广西，广东等多地部署，涵盖政府，消防以及企事业，“智慧消防项目” 曾获南京政府创新一等奖 资质服务 公司是上海消防协会物联网资质会员;作为上海，南京等多地消防部门认可的资质服务商，积极参与了当地相关的智慧消防建设，并得到了消防部门和客户的认可 ·平台功能 GIS地图子系统提供各系统所需地图的数据源及展示功能。可以在全区地图上展示学校信息、学校安全设备     及各类传感器的分布和状态。 结合GIS地图展现，可对区下辖学校重点区域（门口、食堂、实验室、图书馆、校园周边）实时监控，支持     身份识别、传感报警。

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。