智能蜜网技术是一种新兴的基于主动防御的网络安全技术，目前日益受到人们的关注，发展前景广阔。蜜罐是一种网络安全资源，它通过监视入侵者的活动，使用户能够分析研究入侵者所掌握的技术、使用的工具以及入侵的动机， “知己知彼, 百战不殆”,只有在充分了解对手的前提下, 我们才能更有效地维护互联网安全，而蜜罐和蜜网技术为捕获黑客的网络攻击行为, 并深入分析黑客提供了基础。智能蜜网项目以数据捕获和分解，用户上网行为模拟和恶意代码分析为核心。开放真实的web服务，FTP服务，telnet服务等。系统包含数据存储，智能分析，被动蜜网，主动蜜网，模拟用户子网，邮件子网，连接控制，数据捕获，管理区域等9个模块。蜜网服务数据有一定的吸引力，吸引黑客对蜜网的攻击。蜜网中预留一些操作系统和服务的漏洞，来实现攻击诱骗。在黑客不察觉的情况下，收集攻击方式和恶意代码样本。模拟用户的正常上网行为，访问web服务，FTP下载，访问邮箱等等，收集一些恶意脚本和恶意代码。搭建真实的邮件服务器，并在互联网上传播该服务器的邮箱地址，引诱恶意邮件发送者向该地址发送带有恶意代码的邮件。 URL获取与分析模块通过可配置的多种途径自动获取

智能蜜网技术是一种新兴的基于主动防御的网络安全技术，目前日益受到人们的关注，发展前景广阔。蜜罐是一种网络安全资源，它通过监视入侵者的活动，使用户能够分析研究入侵者所掌握的技术、使用的工具以及入侵的动机， “知己知彼, 百战不殆”,只有在充分了解对手的前提下, 我们才能更有效地维护互联网安全，而蜜罐和蜜网技术为捕获黑客的网络攻击行为, 并深入分析黑客提供了基础。智能蜜网项目以数据捕获和分解，用户上网行为模拟和恶意代码分析为核心。开放真实的web服务，FTP服务，telnet服务等。系统包含数据存储，智能分析，被动蜜网，主动蜜网，模拟用户子网，邮件子网，连接控制，数据捕获，管理区域等9个模块。蜜网服务数据有一定的吸引力，吸引黑客对蜜网的攻击。蜜网中预留一些操作系统和服务的漏洞，来实现攻击诱骗。在黑客不察觉的情况下，收集攻击方式和恶意代码样本。模拟用户的正常上网行为，访问web服务，FTP下载，访问邮箱等等，收集一些恶意脚本和恶意代码。搭建真实的邮件服务器，并在互联网上传播该服务器的邮箱地址，引诱恶意邮件发送者向该地址发送带有恶意代码的邮件。 URL获取与分析模块通过可配置的多种途径自动获

数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa： 物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。 LoRa （Long  Range）:     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。

项目成果/简介:数据采集技术可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度，心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中，以实现加速度、角速度和生理等数据的采集；物体和环境传感器是非接触式传感器，常见的物体传感器基于RFID技术，通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等，实现各种环境信息的采集。多模态传输技术LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率广域网络)在LPWAN技术出现以前，通信技术已经有多种类别，短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等，长距离的则有2G、3G、4G、5G等，但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺，而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。       LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术；另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa：物联网（IoT）应用需要考虑诸多因素，例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等，可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性，也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点，都适合低功耗物联网应用。LoRa （Long Range）:   一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑，由于LoRa的长距离特性，它们之间得以使用单跳传输，终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理，将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT构建基于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB，覆盖面积扩大100倍；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。数据分析技术人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，但由于近几年该领域发展迅猛，一些其特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术，传感器采集的各类信号，通过卷积神经网络、循环神经网络等分类，识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为，也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。应用范围:家居智慧控制，提高舒适度：家庭生活状态统计和日常需求预测与推荐；多模态行为分析和数据采集和传输系统；多模态行为数据采集和分析平台；基于LoRaWAN/5G的工厂环境、农业大棚等环境监测系统。技术成熟度:通过中试

针对蛋白质饲料资源短缺，油粕、杂粕含有抗营养因子，液态油脂直接添加到饲料中不方便、 易氧化及养殖业对绿色、环保、安全保健剂需求，开展了环保型饲料原料制备技术研究。     1. 以饼粕为原料制备高效活性饲用肽蛋白技术     以豆粕、棉粕、葵花粕等为原料，利用芽孢杆菌、乳酸菌和酵母菌进行生物发酵，通过温度、湿度、物料配比、发酵时间等优化，形成高效活性饲用肽蛋白制备技术，生产出富含寡肽，易消 化利用肽蛋白，开发出新的蛋白质饲料，并实现了体外预消化的科技创新。采用“气流流化床干 燥或低温负压干燥”技术，在烘干中将主要固态发酵后的物料加入稀释原料，扩大物料表面积比，降低物料粘稠度，保留了产品中有益菌不被过多破坏，增加了产品营养特性。     2. 以液态油脂为原料制备酰羟基化乳化油粉技术     以玉米油、大豆油、棕榈油、磷脂油为原料。①在反应釜内加入磷脂油和 1%~3%乙酸酐，50℃~70℃下搅拌反应 60~90 分钟；②再加入大豆油、玉米油、棕榈油（比例因动物种类不同而 不同）和 1%～2%乙酸酐，70~85℃下搅拌反应 120 分钟；③再加入15%~20%双氧水，70~85℃ 下搅拌反应 90~120 分钟；④最后与一定浓度氢氧化钠（添加比例 1%~3%）进行中和，并在减压条件下脱水，产品即酰羟基化乳化油。酰羟基化乳化油再与膨化玉米粉按比例混合得到酰羟基化乳化油粉。以上工艺优化形成了乳化油粉制备技术，用该技术对油脂进行酰羟基化改性，不仅开发出新的能量饲料，而且在提高油脂抗氧化性、乳化性和水乳液稳定性方面实现突破，有利于动 物吸收与利用。     3. 以畜禽屠宰下脚料为原料制备高氨基酸羽血粉制术     以畜禽屠宰下脚料为原料，采用高温高压水解法，通过优化生产工艺，形成高氨基酸羽血粉 制备技术，制备出新的蛋白质饲料——高氨基酸羽血粉，实现废弃物资源化利用的科技创新。用 该技术生产的羽血粉既保住了羽毛、血粉等应有氨基酸成分，又破坏了角质蛋白壁，使羽毛蛋白 链的硫键、肽氢键断裂，使可消化氨基酸比率提高实现突破，达到 81%以上，提高了营养价值。     4. 功能性保健剂制备技术 ⑴干酪乳杆菌-菊糖-黄多糖合生元菌液制备技术     研制出干酪乳杆菌-菊糖-黄芪多糖合生元菌液，确定其适宜制备条件：培养基初始 pH 值 6.5~6.6，菊糖-黄芪多糖浓度为 8~10g/L，菊糖和黄芪多糖比例 3:7。37℃培养 24~26h。 ⑶复合酸化剂制备技术 通过复合酸化剂缓释能力、酸结合力、体外抑菌、体外模拟消化及断奶仔猪饲养试验研制出 以磷酸、富马酸、苯甲酸为原料，二氧化硅为载体的 2 个复合酸化剂，酸化剂 1（重量百分比： 磷酸 50%，富马酸 10%，苯甲酸 20%，二氧化硅 20%）和酸化剂 2（磷酸 50%，富马酸 15%， 苯甲酸 15%，二氧化硅 20%）。

  课题组自1999 年开始，先后承担了科技部农业重点推广项目、农业部公益性行业科研专项、国家现代苹果产业技术体系建设及辽宁省农业重大科技攻关等研究任务，围绕建立冷凉地区苹果优质、高效生产理论体系和技术集成开展深入研究。经过15 年的努力，突破了低温限制大苹果栽培区域的“瓶颈”，在我国传统大苹果栽培北缘地带及其以北广大冷凉地区建立了寒富苹果优质高效生产技术体系，形成了高效苹果产业，取得如下创新成果：     1．首次明确了寒富苹果较富士等我国主栽苹果品种，具有更强的抗寒、抗旱、抗病等综合抗性，具有自花结实、坐果率高、腋芽容易成花、顶花芽受冻后仍能满足结果需求、果形周正、品质优良、耐贮、易早果丰产等特性，揭示了其能够在传统大苹果栽培北缘地带及其以北1 月份平均气温为-12℃～-10℃的地区进行优质栽培的生物学及生理机制，奠定了研制配套栽培技术体系的理论基础。并根据冷凉地区自然资源及果树带布局现状，进行了多区域布点试栽，最终完成了寒富苹果栽植区划，为我国抗寒优质苹果产业发展提供了科学依据。出版《寒富苹果生理基础》等专著4 部，发表论文182 篇，其中SCI 收录5 篇上述成果为国际抗寒优质苹果育种及抗寒矮化栽培机制研究提供了重要材料与理论参考，整体居国际先进水平。     2．率先对寒富苹果进行了多种砧穗组合综合评价，建立了优质苗木繁育原种采穗圃；明确了常规“寒富/山定子” 砧穗组合难成花、抗寒性差，不适于冷凉地区；确定“寒富/GM256/山定子”为冷凉地区最适的抗寒、矮化砧穗组合，研制出相应的苗木繁育技术，制定了2 项辽宁省地方标准，规范了苗木生产流程和市场秩序，从根本上解决了制约果园成功与否的核心苗木问题。     3．建立了寒富苹果优质高效生产技术体系，制定了5 项辽宁省地方标准和3 项农业部果园主推技术规程，在生产中大规模应用。建设示范园214处，面积8.6 万亩，在辽宁省推广种植117 万亩，辐射新疆伊犁、陕西榆林、宁夏银川等地30 余万亩。实现了良种良法配套，将我国大苹果栽培北缘向北扩展了近2 个地理纬度，形成了优势产业。首次在不可栽培大苹果的地区实现了大面积优质、矮化栽培，使寒富成为我国自主选育的300 余个苹果品种中栽培面积最大的品种。近3 年，辽宁省新增产值425.2 万吨，农户纯增收121.2 亿元，经济效益十分显著。在品种育成后栽培技术配套研究与示范推广方面在业内起到了引领作用。     4．创建了以示范园带动、现场培训、发放技术图书资料和媒体专栏节目传播等传统方式与寒富苹果技术网站（http://www.lastb.cn/service/kuandian/）及手机微信平台（lnpg1314）等现代手段相结合的高效技术服务体系，培训果农6.8 万人次，整体加强了果农安全生产意识，提升了优质高效栽培管理技术水平，带动30余万人就业。培养果树学高级专业人才40 余名。取得了良好的社会效益和生态效益，成为产学研结合的成功案例。

针对我国高速列车、地铁车辆、航天航空等领域对大型特种铝合金型材需求量急增，而关键生产装备和技术为少数国家所垄断，大型特种铝合金型材80％依赖进口等问题，以自主研究开发万吨级挤压机用大型成套工模具设计、制造与使用技术为目的，自1996年开始，与科研院所、大型骨干企业开展长期联合攻关，重点进行大型扁挤压筒研制、大型特种型材分流组合模优化设计、特种异型穿孔针的优化设计、固定挤压垫研制及其应用研究工作，在万吨级挤压机用大型扁挤压筒和大型复杂断面型材分流组合模的强度理论、优化设计方法、设计软件与制造技术，大尺寸异形固定挤压垫、异型穿孔针的设计制造技术，应用成套大型工模具挤压生产复杂大断面铝合金型材工艺技术等方面取得系列突破，打破了国外对高性能关键铝合金型材生产技术、产品的垄断和封锁，工模具制造成本和使用寿命、型材产品质量等技术经济指标达到国际先进水平，为我国高铁车辆的研制和国产化、航空航天、舰船和国防工业等高新技术发展和重大工程建设做出了贡献。本成果专家鉴定意见认为：“…项目整体达到国际先进水平，其中大型扁挤压筒设计制造技术达到国际领先水平，…”。成果获2011年度国家科技进步二等奖。

项目针对现有水质监测预警系统存在系统开环运行、预警功能单一、环境适应性差、检出污染物有限等问题，通过基础研究、技术开发、系统集成和示范应用，取得以下创新成果：1）提出基于事件驱动和风险评估的水质安全预警控制技术体系，突破水质安全评价、水质组合预测、水质事件检测、动态风险预警等系列关键技术，自主研发完成具备高集成度、可扩展性的城市饮用水水质安全预警系统平台；2）提出包括 126 项水质指标的饮用水水质安全指标体系和基于水厂工艺处理能力的原水水质安全评价关键技术，实现综合考虑水质状况、水厂工艺和调度能力等因素的本地差异化水质安全评价系统；3）提出基于不确定性原理的突发水质事件动态风险预警方法，研发完成支持多任务运行的突发水质污染事故模拟仿真服务系统；4）研制完成多种新型水质在线监测预警仪器及装备，包括发光菌法在线水质综合毒性监测仪、免试剂多参数在线水质分析系统、移动水质采样监测系统等。由吴澄院士等专家组成的成果鉴定委员会认为本项目成果具有普适性和可扩展性，整体上达到国际先进水平，在预警系统集成、全流程水质评价、动态风险预警方面达到国际领先水平。

项目通过研制和深化集成各类农业智能传感器、无线传感网节点、应用系统平台，构建一体化的农业物联网服务平台。项目部分成果已在北京、天津、辽宁、山东、江苏、安徽、湖北、浙江、福建、广东、广西、海南等地进行推广应用示范。 项目来源：中国教育部物联网发展专项资金项目技术推广意向：可具体推广应用于大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖等多种农业生产领域。 现状特点：已将多项科研成果产品化，包括12种农业传感器、10种采集器、8种无线网关、6种控制器、4类应用平台。并在江苏、山东、天津、新疆、河北、上海、北京、湖北、江西、浙江、海南等省市建立了水产养殖、农田灌溉、设施温室、畜禽养殖和土壤墒情监测等应用示范基地。 技术创新：将各种农业生产环境智能检测技术及装备、设施化农业生产智能控制技术及装备、以及农业环境信息无线传输网络、种植养殖信息智能处理模型及方法、农业生态净化技术整合为一个有机整体。通过对环境参数的准确检测，数据的可靠传输，信息的智能处理以及控制机构的智能控制，实现了农业环境信息智能在线监测控制、种植养殖管理科学决策的数字化、网络化、智能化，有效提高了我国农业信息化水平，为我国农业生产的精细化管控提供了切实可行的技术手段。 成果所处研究阶段：产品总体处于深化研发、继续完善功能、提高性能阶段,部分产品已达到中试或推广应用阶段。

本成果创建了良种奶牛高质量高活率性控冻精生产技术体系，改进优化了奶牛精子分离技术工艺，建立了性控精液低剂量人工授精技术，完善了性控胚胎体内外生产技术程序，研制了同期发情、超数排卵药物配方，建立了胚胎移植技术体系。本成果将生产成本降低15％，母牛情期受胎率提高5％；犊牛性别控制准确率达95.2％以上，人工授精时母牛的总妊娠率达到87.5％，鲜胚移植成功率60.95％，冻胚移植成功率50.35％。该体系打破了国外对奶牛性控关键技术的垄断，破解了我国奶牛良种率低、扩繁速度慢等难题。技术/产品辐射到全国14个省、市、区，社会经济效益显著。