资源按年级、科目、主讲等分类管理，方便查找 一、平台资源来源 资源管理平台既可以接收嵌入式设备和网络摄像机录制的原始视频资源，又可以接收微课系统发布的微课视频以及老师个人整理的各种教学资源。  提供标准的 FTP 原始资源库，可对接其他任何系统提供的资源。 二、平台资源管理 资源按年级、科目、主讲等分类管理，方便查找。安全的资源发布机制，资源需要经过审核后才能发布出去，避免不合法的资源传播出去。 三、平台特色功能 资源模式播放 在播放普通的单视频课程的基础上，系统提供了资源模式课件供用户在线学习，资源模式课件可以包括教师视频，学生视频，教学文档视频等。由于资源模式课件是老师视频讲授同步配合 PowerPoint 文稿，因此教学效果非常接近现场授课。 在线编辑 对录制好的视频在线进行转码、截取、合并、增加字幕等功能。 自动课表 根据课表内容，控制导播主机进行录制、直播并把录制的视频上传到平台。 名师课堂 名师专辑，方便查看优秀老师的所有课程。 教研管理 创建一个教研活动，教研组成员可以对教研内容评价、打分。 评价管理 制定评估方案，建立评价体系对不同的课程视频，进行全面评估。 虚拟切片 创建微课或者精彩视频实现视频精细化管理，解决视频的精准搜索。 教学行为分析 在获得课堂视频的同时，自动记录大量名优教师教学习惯的行为数据，为年轻教师的模仿学习提供前沿技术支持。

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 黄胤秋 计科院网络工程 2017.9/2021.6 201731063414 曾文杰 计科院软件工程 2017.9/2021.6 201731062520 倪江原 计科院软件工程 2017.9/2021.6 201831062413 王柄钞 计科院软件工程 2017.9/2021.6 201731062518 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 杨力 计算机科学学院 副教授 软件工程 四、项目简介 本项目通过云模型建立云滴代替传统模糊推理过程，通过采集录井过程的安全参数，在此基础上计算期望、熵和超熵进行定性概念到定量的转换，建立规则集合，然后建立正向云发生器和逆向云发生器，最后采用云模型处理数据实现一套完整的云推理过程，最后提出了基于云模型处理的综合录井安全预报方法。利用该方法构建相关云推理系统，保证录井安全预报的准确性并及时采用应对措施。

本项目瞄准网络空间安全国家战略需求，立足学科前沿，坚持自主创新，依托国家“863”“973”、国家自然基金委、科技重大专项等项目，是行业内最早实现容器化部署和管理的轻量级云计算平台系统，支持高异构、广分布、多模式的非标准化软硬件的统一管控，提供 Iaas、PaaS 和 SaaS 全栈服务，具有可组合配置的数据安全、计算安全和系统安全等智能防护能力，满足对信创产品和国产密码的良好兼容性，已在军事国防、电子政务、智能制造、航空电子、智慧城市、金融科技等领域得到实施应用。该项目申请/授权国际 PCT 专利 4 项、国家技术发明专利 20 余项，获得 2019CCTV中国十大创业榜样、中国“互联网+”大学生创新创业大赛陕西赛区金奖、陕西省科技工作者创新创业大赛银奖等。 （一）项目背景 2018 年工信部印发了《推动企业上云实施指南（2018 年-2020 年）》，指导和促进企业运用云计算加快数字化、网络化、智能化转型升级。目前多个省市出台了企业上云政策文件，政务云、金融云、交通云、能源云、电信云稳步推进，企业上云将进入长规划阶段。2020 年国家发展改革委和中央网信办联合发布了《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》，呼吁进一步加快产业数字化转型，在企业“上云”等工作基础上，打造数字化企业，提升企业发展活力。据 IDC 预测，到 2023 年中国私有云IT 基础架构支出将成全球最大市场。 然而，在企业上云尤其是中小企业上云中广泛存在着“不能用、不会用、不好用、不敢用”等许多问题。部分私有云基础功能不足，缺乏对虚拟云桌面的支持，不能根据企业实际需求进行定制化服务，缺乏对工作负载、使用率、流量和性能等的可视性，给企业管理带来巨大的盲点，严重限制了中小企业上云的落地实施。部署安装繁琐复杂，许多企业选择具有高难度和复杂性的 OpenStack 等开源云平台，部署时间动辄数小时，且需要专业技术人员进行人工运维，缺乏完备的自动化运维系统，导致运维成本居高不下。通信及数据缺乏加密，数据冗余度低，没有可靠的安全防护体系，极易造成数据信息丢失泄露，导致灾难性的后果。这些问题直接影响着企业使用和数据安全，制约了企业上云的进一步发展、应用和普及。 （二）项目简介 相比于，同类的云计算解决方案，本项目能够有效防御各类外部和内部安全攻击与威胁，避免计算功能泄露、计算过程缺失和计算结果篡改等损失，率先实现了云计算平台的自证清白和主动安全。具体而言，本项目的主要核心技术和创新点是：（1）数据安全，提供域内数据安全存储、域外数据访问控制、域间数据可靠交换等数据安全能力；（2）计算安全，具备程序逻辑机密性保护、运算过程完整性保护和运算结果完备性验证等计算安全功能；（3）系统安全，通过态势感知与智能响应进行一站式健康管理，利用统一安全认证机制实现一体化安全认证，基于移动存储设备提供一键式快速部署，解决云计算平台部署建设繁复、运行维护困难的问题。 本项目已申请/授权专利 10 余件，获得软件著作权 7 件，有效解决了私有云产品兼容性与灵活性差，部署实施难，管理控制成本高、数据泄露丢失等行业应用痛点，已在教育、商业、军事、航空等领域实际应用。例如，在西安电子科技大学、河南工业大学、西安理工大学、河北师范大学、海南大学等高校建立了具有多个域的教育云安全平台；被中国人民解放军中央军事委员会联合参谋部某部队采购，应用于内部办公系统；为中国科学院无锡物联网研究中心视频物联网系统提供了云计算安全支撑平台；与河南金路网、山东金口玉芽智慧农业、中国航空工业第六三一研究所等企业及机关单位达成深度合作；本项目相关方案和产品先后获得 2019 年“沣东杯”陕西省科技工作者创新创业大赛银奖、第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛陕西赛区金奖、2019CCTV 十大创业榜样等，未来将与政务、金融、医疗、军工等对私有云安全有迫切需求的行业深度合作，力争成为国内私有云安全的领航者。

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）。

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。

校园安全综合管控平台是以移动互联网为载体，结合“物联网”、“大数据”技术创建的校园安全管理平台。系统价值： 学校：校长的安全秘书、安全主任的安全助理，减轻工作负担 教师：在零碎的课余时间参与校园安全工作，安全工作常规化，同时将空间、时间和责任人绑定，细化安全责任学生：以交互式、个性化的方式让新一代接受安全意识，落实安全实践，提高安全意识，减少和预防安全事故发生家长：搭建家长和学校之间的沟通桥梁，家长随时随地获知孩子在学校安全情况，同时参与校园安全建设工

防控云是北京邮电大学专门为社区疫情防控研制的技术支撑平台，主要由云平台、小区防控APP、街道统计报表和决策大屏、区级统计报表和决策大屏、市级统计报表和决策大屏等五个部分构成。该平台实现了对社区居民信息的收集与管理、社区居民出入的管控与记录、社区访客出入的管控与记录，并提供面向社区、街道领导的查询和统计功能，极大支撑和解决了目前小区的疫情管控工作。 云平台已经在郑州市二七区、郑州航空港实验区、许昌市城乡一体化示范区、深圳市南山区开展了试点示范工作。

1 成果简介移动医疗与健康云指的是使用移动网络和移动终端或智能传感器收集、传输用户的生命体征数据（比如：体温、血压、脉搏、血糖、睡眠状况等）及影响这些指标的环境数据（ 比如： 温度、 PMx、甲醛、 TVOC 等），然后再通过 3 英寸到 10 英寸大小的可移动屏幕或电视屏幕呈现在用户、医生和健康教练的面前，同时这些被聚合的个人健康数据和环境数据永久保存在云端；上传至云端的数据将进行的计算和分析，形成详尽的分析报告，用户可以直接在各种移动终端或电视屏幕上查看/下载/存储分析报告，通过对云端数据进一步地分析和挖掘，不但可以获知用户现在的身体状况，还可以对未来的身体状况作出预测。 清华大学“健康云”系列产品为独立研发，具备自主知识产权的高新科技产品，立足于云技术，能快速处理海量信息并形成数据双向便捷流通，能够帮助各级政府将过去专注于医院的医疗健康思路逐步向基层社区和个人参与方向发展，使得更多的健康信息采集终端走向家庭和社区，同时在重视信息收集的基础上， 更加重视信息的反馈和互动，使得实时健康监护成为可能。图 1 项目目标2 应用说明清华“健康云” 的目标是将一切辅助医疗、健康监控和改善的工具都变成了手机或智能终端上的应用程序，各种身体指标及影响这些指标的外部和内部环境数据都可以被智能传感器收集再通过3英寸到10英寸大小的可移动屏幕随时呈现在用户、医生和健康教练的面前，这些被聚合的健康和环境数据永久保存在云端，通过后台数据分析和挖掘， 用户不但可以获知现在的身体状况，还可以对未来的身体状况作出预测。 同时，健康云平台也将与医疗机构业务系统进行对接，为用户提供医院/医生信息查询，就诊信息查询，医疗百科，药品信息查询，远程辅助诊疗等功能，使用户很方便的查询相关的医疗信息，使用医疗业务。通过手机或智能传感器网络对用户体征进行连续实时监控， 对异常情况进行报警， 实施远程诊疗，为用户提供更安全便捷， 全方位个性化的实时医疗健康服务。 图2 清华健康云系统架构。 【慢病日常监测与干预】 一期产品为针对高血压和高血糖患者推出的“ 高血压” 和“ 高血糖” 护理和干预服务。该产品的主要功能为：通过智能终端采集数据，将数据上传至云端，传至云端的数据将进行一系列的计算和分析， 形成详尽的分析报告。用户可以直接在手机上查看该报告，也可以下载、存储分析报告，并将报告发送到用户。部分异常数据交给医生诊断，最终将信息反馈给用户。在此基础上，用户能够实现实时监测身体状况，了解自身健康状况；提供身体健康状况的报告和相关建议；当身体指标异常时，给出就医提醒，避免错过最佳诊疗时机；就医时，身体指标的历史记录可为医生诊断提供参考。 二期研发则围绕利用智能终端进行心功能检测延展出包括心率、 心率变异性、 血氧饱和度等监测的心功能监测平台。图 3 高血压、高血糖护理与干预图4 TH智能终端（ 智能家居平台）图5 实时心功能检测 包括：专业的医疗和保健机构： 301医院老年人心脑血管研究所、专业的医疗设备制造商：日本的A&D公司、政府相关机构：中德卫生组织、以及综合门户网络：凤凰网等。 【居家养老/居家看护/社区医疗】图 6 家庭健康网关及居家养老示意图3 效益分析【 为什么选择医疗领域打造“健康云”】 （ 1） 移动医疗的市场潜力巨大，我国2010年物联网市场规模接近2000亿元，其中在医疗领域的个人健康监护和远程医疗等应用日趋成熟（ 2012年2月工信部《物联网“ 十二五”发展规划》）， 安防、交通和医疗三大领域有望在物联网发展中率先受益， 成为物联网产业市场容量最大、增长最为显著的领域（ 《 2010-2011年中国物联网发展年度报告》）。到2017年全球移动市场的发展将达到230亿美元（数据来源：国际GSM协会）。 （ 2） 随着我国经济飞速发展， GDP持续稳定保持高增长率，国力和国民财力均达到了一个较高水平。解决了温饱后的中国人开始对自己的健康更加关注，对生活品质有了更高追求。温家宝总理在接受CNN记者专访时提到，“让每个人活得有尊严”。“ 健康云”相关研发及产品具备来自用户的直接需求，有助于构建和谐稳定社会。 （ 3） 从国家层面，国民综合健康水平得到高度重视。卫生部十二五规划目标明确提出：国民健康水平居发展中国家前列。规划中还具体指出：“ 初步建立国家医学中心体系，加强区域医疗中心和临床重点专科建设； 继续加强社区卫生服务机构建设，力争每个街道办事处范围设置一所政府办的社区卫生服务中心，形成以社区卫生服务为基础、 社区卫生服务机构与医院和专业公共卫生机构分工合理、 协作密切的新型城市卫生服务体系。”、“ 鼓励支持社会资本举办非营利性和营利性医疗机构， 积极参与健康管理、老年护理、口腔保健和康复健身等健康服务业的发展，形成多元化办医格局， 满足多样化、多层次医疗、 预防、保健、养老、康复服务需求。”、“显著扩大慢性病防控覆盖面，提高糖尿病、高血压、 脑卒中等慢性疾病的知晓率和控制率。 继续加强疾病预防控制能力建设。 利用云技术，打造“健康云”项目及相关应用产品有利于响应国家战略规划。 （ 4） 老龄化社会已经向我们走来，亚健康成为中青年人群的普遍状况。我国65岁以上的老人所占比例持续上升，从各个家庭来说，过去的众多儿女照顾二老变为一对夫妇需要照顾少则四位老人。老人的身体健康与否直接关系到家庭压力的大小。而社会的中流砥柱，中青年人群，为了赡养老人、维持家庭，为了应对日益加快的工作节奏，不可避免的过早步入慢性病发病期。高血压、心血管疾病在中青年人群中较以往更为常见。慢性病的积极预防以及科学的进行健康管理，对于减轻家庭压力，稳定社会都起到积极作用。 （ 5） 我国现有的医疗资源现状存在弊端。首先，医疗资源有限且分配不均匀，人口只占30%的城市占有了80%的医疗资源，而在小城镇和农村，医疗条件较差、设施设备落后，农村缺医少药等问题依然十分突出。其次，疾病的治疗依赖于医生的经验和水平，但高水平的医生主要集中于大城市、大医院，基层医院及农村缺乏医学人才。此外，我国基本医疗保障力度不断下降， 加上医疗费用上涨过快，部分药品价格较高，居民个人医疗负担逐年加重。最后，在慢性病上，常规的医疗方式缺乏日常监测，给医生的诊断带来不便。亟待有新的科学的解决方式介入。 【 市场前景】 2012 年中国手机供应商的智能手机出货量预计将达到 1.014 亿部，比 2011 年的 5200万部劲增 94%，几乎是 2009 年 1020 万部的 10 倍 （ 数据来源： IHS iSuppli 公司）。随着 3G/4G网络的成熟和智能手机的普及，越来越多的人希望也能够通过手机及时获得高质量的健康信息服务。移动医疗将成为未来五年医疗信息产业的新的增长点。 2010 年 12 月，德国市场分析机构 Research2guidance 公司利用在线问卷，对 231 家进入移动医疗市场的公司对移动医疗的现状、促进因素等的认识进行了调查。结果显示，智能手机用户数量方面，受访者预测2015 年，智能手机用户数量将达到 14 亿，其中使用健康相关的智能手机应用程序的用户数量将达到 5 亿，占智能手机用户数量的 30%。在移动医疗市场份额分布上，设备销售占 30%，服务占 46%，付费下载占 14%，交易占 8%，广告收入占 1%。 60%的受访者认为关注健康问题的人是当前移动医疗服务最大的目标人群，其后依次为慢性病患者、护工和急性病患者。而到 2015 年，慢性病患者将成为移动医疗服务最大的目标人群。在最具商机的移动医疗服务领域调查中，接近 80%的受访者认为糖尿病相关的服务是健康保健领域最具商机的项目，其后依次是肥胖、高血压、冠心病、哮喘等。

U校园应用数据科学和机器学习技术，建立学习模型，提供高效率的教学管理、立体化的教学资源、互动式的教学环境、多维度的评价支撑，全面打通“教、学、评、测、研”，充分赋能高校外语教师、学生与管理者。