成果简介：由于Oracle 数据库本身安全性的不足，攻击者可能通过非正常 途径来访问数据库，甚至实施缓冲区溢出或 SQL 注入来攻击数据库，从而 造成敏感信息的泄漏，危害数据安全以及系统的安全。为保障数据库以及系 统的安全，在应用系统和 Oracle数据库之间增加一个透明数据库安全加固 系统，所有操作必须通过该系统才能到达数据库，达到加固数据库安全的目的。系统提供强大的在线审计功能，完善数据库安全的防护能力。

针对云数据库面临的安全威胁与挑战，在国家 863 计划、973 计划等重大项目支撑下，研发了自主可控的“秦盾”云加密数据库系统，提出了云数据库加密参考结构，设计了自适应可定制的数据库列分级加密方法，在保证系统执行效率的前提下，解决数据库系统面临的信息安全问题。 截止目前，“秦盾”云加密数据库系统已经历三次大版本更新，成功上线建设银行公有云平台，服务于数百家企业客户。 主要技术指标 “秦盾”云加密数据库系统所提出的云数据库加密参考结构具有可扩展性和兼容性，可以兼容多种数据存储系统。所研发的系统具有自适应，能够根据应用需求，实现安全策略的自适应调整；具有高效性，支持大规模的并发操作，百万条记录的数据库执行增、删、改、查等操作时间为毫秒级；系统容易部署，对应用和用户透明。 相关成果 “秦盾”云加密数据库系统有两种部署模式：软件部署和硬件一体化部署。软件部署模式可以基于用户目前拥有的硬件设备 ( 工作站、服务器、云虚拟机等 ) 进行软件部署，加密方式采用软件算法加密；硬件一体化部署则基于团队研发的硬件加密一体机进行部署，用户只需要将上层应用接入硬件加密一体机，即可实现云端数据的加密保护，加密算法采用硬件加密卡进行高效加密。

团队介绍： “链固”数据库系统团队依托西安电子科技大学网络与信息安全学院，学院为中央网络安全与信息化领导小组成立之后全国第一个独立运行的网络与信息安全学院，2017 年以总成绩排名第一的成绩获得了由中央网信办和教育部联合评选的“国家一流网络安全学院建设项目示范高校”称号，2021 年获评国家网络安全先进集体。学院同时建有大数据安全教育部工程研究中心、陕西省网络与系统安全重点实验室等重要的科研平台。 项目概况 （一）项目背景 随着云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术快速发展，数据呈现爆炸式增长，数据资源成为了关键生产要素，是数字经济发展的 “新能源”。数据中心建设已成为大势所趋，世界主要国家和企业纷纷开启数字化转型之路。 数据安全关系国家安全。数据库系统作为数据存储、管理、加工的基础和支撑软件，其安全性与高效性对发展数据中心等新型基础假设，探索以数据为关键要素的新增长方式具有重大意义，是数字经济国家战略的重要支撑。然而，当前数据库存在的数据难以确权，储存单点失效，数据难以共享，数据容易造假，难以操作溯源，数据易篡改等问题。项目组采用 “区块链+传统数据库”双层架构作为突破口，设计开发的自主知识产权的 “链固”区块链数据库系统，抢先进入该领域，相关技术填补了该领域的空白，符合国家的战略需求，在政务、公安、机要、金融、医疗等领域应用前景。 （二）项目简介 “链固”区块链数据库系统，采用基于分布式对等网络的“区块链+传统数据库”的双层架构、基于 Raft 和可验证随机函数的安全高效共识协议、基于共识机制的节点间数据互检以及基于滑动窗口的区块数据保存机制，实现了兼顾安全和效率的区块链数据库系统，提供了可信的数据服务，支撑数据进入资本市场，赋能数字经济。系统实现上核心算法全部做到自主可控，密码学相关算法全面采用国密算法，支持国产CPU FT-2000 系列在内的多款 CPU，支持国产操作系统银河麒麟、中标麒麟在内的多款操作系统。项目已成功应用于中电福富审计系统和中国航天科技集团第九研究院 771所的“云脑”项目。 （三）关键技术 本项目围绕区块链和数据库安全和效率进行研究，突破了如下四项关键技术： 1.设计了基于分布式对等网络的双层数据库系统结构，解决了传统数据系统存在单点失效的问题，建立了基于B+树高效的索引结构，突破了传统区块链架构查询性能低下的瓶颈。 2.提出了基于Raft和可验证随机函数的安全高效共识协议，实现了不完全可信环境下分布式数据库系统记账节点的高效安全选取，满足了海量数据高并发业务对数据高效安全同步的需求。 3.提出了基于共识机制的高效数据自检和互检协议，通过双层数据库架构中顶层和底层的相互联动，实现了数据周期性的防篡改检查和错误修复，满足了企业对敏感数据可信存储的需求。 4.提出了模块化可配置的系统架构，实现了系统功能的可定制和可扩展，满足不同业务场景差异性的安全需求，降低了企业在实际部署过程中的成本。

采用人工智能技术对数据库进行数据分析与深层信息挖掘的计算机软件系统（RoboMiner），主要用于对数据库中的进行数据分析，从中提取隐含的深层信息，为企事业建立新的业务模型和为决策提供支持。数据库数据分析与深层信息挖掘技术也是海量信息处理的基本工具，其应用场合极为广泛，前提是数据的积累。我们可根据用户的业务要求及其数据库的数据特点来为用户开发专用的软件系统。技术水平及指标 ·具备数据挖掘的基本功能：数据予处理，挖掘、结果表达与管理。

1 成果简介HuaBase 华鼎数据库是基于列存储的关系型数据库系统。列存储技术的特点是数据查询效率高，读磁盘少，存储空间少，是构建数据仓库的理想架构。 HUABASE 实现了多种数据压缩机制、查询优化和稀疏索引技术，在支持高效率的商业智能方面具有良好的发展前景，可以帮助企业轻松做出明智的业务经营决策。2 技术指标HuaBase 可以按需读取列，显著减少了硬盘输入输出，而且还可以给所有需要索引的列都建立索引，可提供高于传统基于行存储的数据库 10-100 倍的查询速度。HuaBase 按列存储并在列上进行压缩，可实现更高的数据压缩效率，压缩率可达到70%，在构建大型数据仓库的时候可以表现出突出的优势，节省大量的存储空间。HuaBase 可以存放和管理海量的数据并用于智能分析，一个数据库最大可以支持232 个表空间；一个表空间最大可以支持 256 个数据文件；一个数据文件最大可支持 32TB 数据。3 应用说明HuaBase 华鼎数据库系统定位于智能分析应用领域，可以实现海量的数据管理和高效的数据处理。列数据库独特的数据存储理念为企业决策分析、数据仓库、商业智能等应用领域带来了效率和空间上的方便和优势。列数据库的应用价值来自于它对复杂查询的快速响应以及数据压缩所带来的存储优势，使其在商业智能方面具有良好的发展前景。4 效益分析国内数据仓库和商业智能软件和应用市场基本由国外软件企业瓜分，国内一些相关的软件企业基本处于系统集成的地位，缺乏足够的话语权，所以大力发展国产的智能分析系统可以创造全新的市场发展机会。目前，智能分析产品大多基于传统行存储的关系型数据库系统，查询效率低，存储空间大，无法满足日益增长的智能分析需求。 HuaBase 华鼎数据库基于列存储，拥有突出的存储优势与查询优势，可以提供快速的查询响应。 HuaBase 华鼎数据库系统将会成为国内基于列存储的智能分析系统的成功典范，为国内数据仓库和商业智能应用市场创造更多选择的机会，并带来更高的经济效益。

1 成果简介HuaBase 华鼎数据库是基于列存储的关系型数据库系统。列存储技术的特点是数据查询效率高，读磁盘少，存储空间少，是构建数据仓库的理想架构。 HUABASE 实现了多种数据压缩机制、查询优化和稀疏索引技术，在支持高效率的商业智能方面具有良好的发展前景，可以帮助企业轻松做出明智的业务经营决策。2 技术指标HuaBase 可以按需读取列，显著减少了硬盘输入输出，而且还可以给所有需要索引的列都建立索引，可提供高于传统基于行存储的数据库 10-100 倍的查询速度。HuaBase 按列存储并在列上进行压缩，可实现更高的数据压缩效率，压缩率可达到70%，在构建大型数据仓库的时候可以表现出突出的优势，节省大量的存储空间。HuaBase 可以存放和管理海量的数据并用于智能分析，一个数据库最大可以支持232 个表空间；一个表空间最大可以支持 256 个数据文件；一个数据文件最大可支持 32TB 数据。3 应用说明HuaBase 华鼎数据库系统定位于智能分析应用领域，可以实现海量的数据管理和高效的数据处理。列数据库独特的数据存储理念为企业决策分析、数据仓库、商业智能等应用领域带来了效率和空间上的方便和优势。列数据库的应用价值来自于它对复杂查询的快速响应以及数据压缩所带来的存储优势，使其在商业智能方面具有良好的发展前景。4 效益分析国内数据仓库和商业智能软件和应用市场基本由国外软件企业瓜分，国内一些相关的软件企业基本处于系统集成的地位，缺乏足够的话语权，所以大力发展国产的智能分析系统可以创造全新的市场发展机会。目前，智能分析产品大多基于传统行存储的关系型数据库系统，查询效率低，存储空间大，无法满足日益增长的智能分析需求。 HuaBase 华鼎数据库基于列存储，拥有突出的存储优势与查询优势，可以提供快速的查询响应。 HuaBase 华鼎数据库系统将会成为国内基于列存储的智能分析系统的成功典范，为国内数据仓库和商业智能应用市场创造更多选择的机会，并带来更高的经济效益。

【项目来源】江苏省科技厅自然科学基金项目“中医方剂编码及文献数据库研究”，编号：BK97116。 【成果鉴定】经江苏省科技厅组织专家鉴定，达到国内领先水平。 【项目简介】中医方剂是中医药学术中的重要组成部分，是中医理论与临床相联系的桥梁，运用中医理论为指导，将多味药物有规律地配伍成方，以适应具体的病情，无论过去和今天都是中医医治疾病的主要形式。 中医药学的经验性在学科发展以及实际应用中都占有有十分重要的地位，其理论体系多是实践经验的积累和升华，正是由于这种特性，决定了中医在相当长的时期内必须十分注重对临床经验的总结和对历代文献中的精华进行整理与加工，并以之指导临床医疗实践活动，甚至是推动理论的发展。中医文献信息研究包括两个方面——即古代文献和现代文献。研究古代文献，进一步挖掘对今天仍然有价值的内容，为当代人类的医疗保健工作服务，是研究古代中医药文献的根本目的。研究现代文献，密切注视当前中医研究动态、成果水平、发展趋势，为管理者制定政策，为研究者把握方向，为社会应用最新成果提供方便，是研究现代中医药文献的根本目的。 本项目成果正是在广泛收集古今中医方剂文献信息的基础上，充分利用现代计算机技术的优势，彻底改变了中医文献信息采集、录入、储存和传播的方式，符合信息化、网络化的科学发展大趋势。 随着中医药在世界范围内的影响日益扩大，中医药的应用领域也因之而迅速扩展，向全世界传播中医药的精华，及时交流最新的研究成果和学术动态等多方面的信息，使中医中药在更宽广的范围发挥作用，我们正面临着十分坚巨的任务。挑战与机遇并存，正视挑战，把握机遇，以中医药信息研究和传播为先导，加快中医药全面走向世界的步伐，不仅具有重要的社会意义，也潜在着极大的经济价值。 该成果为利用计算机技术进行的中医方剂文献研究项目。其在全面、系统收集整理古今中医方剂文献的基础上，建立了迄今最大的中医方剂文献数据库。该数据库收录古今中医方剂101903首，可通过方名、书名、药名、药味、功用、主治等内容进行的快速单项检索，并可进行多项目综合检索和模糊检索。同时，该项成果根据每一方剂功效与主治，对全部方剂编制了混合型代码，为中医方剂研究信息化奠定了基础。 该项研究构思新颖，设计合理，资料翔实；具有中医方剂信息量最大，资料最新，检索快捷方便，程序运行稳定，动态功能良好等优势，在国内处于领先水平。该成果对中医药学术发展、文献研究具有很好的推动作用，对中医药教学、科研、临床、新药开发、国际交流以及行政决策都具有重要的应用价值。

成果简介：由于数据库本身安全性的不足，攻击者可能通过非正常途径来访问数据库，甚至实施缓冲区溢出或 SQL 注入来攻击数据库，从而造成敏感信息的泄漏，危害数据安全以及系统的安全。数据库安全审计与防火墙监控 数据库访问，阻断危险操作。 项目来源：自行开发 技术领域： 软件，数据库 应用范围：信息系统、数据库应用系统、数据库安全。 现状特点： （1）程序采用 B/S 模式，通

产品详细介绍            阶段：小学、初中、高中    学科：语文、数学、英语、物理、化学、生物、政治、地理、历史、信息技术应用、安全教育    形式：视频、图片、文字    教材版本：包含全国各地主要应用版本，如人教版、北师大版、浙教版、苏教版等，与当地教学教材高度匹配   结构化资源内容：由浅到深，逐步进阶 课前—自学资源 “学材”区别于“教材”，指的是经过精心加工、适合学生自主学习的教学资源。 课中—点睛题 点睛题是U伴慧学平台特有的教学资源，专门用于让教师即时了解学生对核心概念的理解与掌握状况，目的是培养学生的高阶思维能力。 课后—探究资料 对知识点的补充、拓展、探究性资料，可以引导学生更深入地思考问题，完善自己的知识，解决问题。 练习题库：全过程可应用，知识点的测试题目。

人工智能是一项严重依赖数据的技术，数据量的多少会直接影响产品的性能。而医疗数据又具备其特殊性，受到了严格的保护和使用限制。国外由于有健全的数据管理机制和严格的监管，有很多公开数据集，可供研究单位使用，用于推进人工智能技术的发展。这部分公开数据集虽然也可以被我们所使用，但是受到人种差异限制，某些疾病并不适合亚洲人群（比如：欧美人种和亚洲人种存在乳腺类型差异），且欧美疾病发病率和我国也存在差异。我国医疗数据量远远超过国外，但是受到法规等限制，无法进行数据挖掘，严重限制了我国医疗人工智能技术的发展。目前国家鼓励“产、学、研、用”综合发展，也鼓励科技成果转化。但是，医院空有数据，没有技术，无法进行数据挖掘；研究单位和厂家空有技术，缺乏合法高质量的数据，也无法开展相关研究更无从进行产业化。 该项目已获得“人工智能训练标准库的处理与检测方法、系统”发明专利授权（专利号：CN201710546301.8），本专利的目的是能够建立人工智能所需的标准数据库，通过数据和训练库分离和提供标准数据接口的方式，在保证数据安全的前提下，为研发机构和厂家提供研发数据和验证数据，以便促进我国医疗人工智能技术的发展，产生更多原创算法和适合我国国情的产品。