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BinGo内嵌式服务器安全系统
Ø BinGo内嵌式服务器安全防护系统面向网络服务器，旨在帮助服务器管理员以更有效的方式实现安全防护。系统普适于Windows、Linux两大主流服务器，无缝内嵌于服务器架设软件之中，以简单便捷的操作，精确智能的分析，行之有效的方式实现对服务器全方位、系统化的安全防护，创造性地提出了恶意攻击的主动分析检测技术，通过SQL语句的树形结构比对，DDOS攻击的智能辨识等独具特色的手段完成对攻击行为的精确定位和高效处理，利用对用户行为的智能分析，从原理上、根本上杜绝了恶意攻击的可能性。本项目由学生
北京理工大学
2021-01-12
安全管理信息系统的研究与开发
本项目研究了安全信息在安全管理中的重要性及建立安全管理信息系统的必要性，并对比了传统和现代安全管理信息系统的模式。结合我国安全信息管理的实际情况，并以首都钢铁集团公司、太原钢铁集团公司的应用需求开发了安全管理信息系统软件。该安全管理信息软件使用 Delphi7.0 语言编写，采用 Access2003 数据库管理系统，可运行于 Windows98/ Windows2000/ Windows XP 等操作系统，该软件的数据库结构和报表结构符合国家安全生产监督管理局发布的《伤亡事故统计报表制度》的规定，涉及的行业标准符合 GB/T4754-2002。该软件的功能主要分为五大模块：系统维护、安全信息管理、安全分析、安全评价和系统恢复。系统维护模块主要实现企业基本信息管理、用户权限管理以及系统备份等功能；安全信息管理模块主要实现安全信息的录入、修改和删除，对安全信息的综合查询和分类统计，并且输出两个报表；安全分析模块主要采用事故树分析法对企业常见伤亡事故进行事故树定性分析（最小径集、最小割集和结构重要度）和定量分析（顶上事件发生概率、概率重要度和临界重要度）；安全评价模块主要采用安全检查表法对企业生产系统进行综合打分并得出结论；系统恢复模块主要实现当系统出现重大问题时对系统中的数据进行恢复。目前与有关企业合作，按用户要求进行个性开发，使管理信息系统软件更加实用。该项目的研究成果达到国内领先水平，所开发的软件运行稳定，界面友好，操作方便，简单实用。应用范围：该项目可应用于各企事业单位的安全管理，行业包括农、林、牧、渔业，采掘业，制造业，电力、煤气及水的生成和供应业，建筑业，地质勘探业，交通运输业，房地产业等等。
北京科技大学
2021-04-13
高支模施工安全监测设备及系统成套技术
高支模是工程结构施工中危险性较大的分部分项工程之一，尽管 出台了多项管理文件，高支模垮塌事故仍时有发生（2019年发生了 5 起），造成人员伤亡，因此，研发高支模的施工安全监测设备及系统极 为重要，一方面可以对整个施工过程的安全状态予以把控，另一方面 可以通过多个工程的监测为模板支撑体系规范编制提供数据支撑。研 究团队于2019年3月研发了高支模施工安全监测设备及在线釆集与分 析系统，已在多个工程项目中进行试验测试。
南京工程学院
2021-01-12
安全管理信息系统的研究与开发
本项目研究了安全信息在安全管理中的重要性及建立安全管理信息系统的必要性，并对比了传统和现代安全管理信息系统的模式。结合我国安全信息管理的实际情况，并以首都钢铁集团公司、太原钢铁集团公司的应用需求开发了安全管理信息系统软件。 该安全管理信息软件使用Delphi7.0语言编写，采用Access2003数据库管理系统，可运行于Windows98/ Windows2000/ Windows XP等操作系统，该软件的数据库结构和报表结构符合国家安全生产监督管理局发布的《伤亡事故统计报表制度》的规定，涉及的行业标准符合GB/T4754-2002。该软件的功能主要分为五大模块：系统维护、安全信息管理、安全分析、安全评价和系统恢复。系统维护模块主要实现企业基本信息管理、用户权限管理以及系统备份等功能；安全信息管理模块主要实现安全信息的录入、修改和删除，对安全信息的综合查询和分类统计，并且输出两个报表；安全分析模块主要采用事故树分析法对企业常见伤亡事故进行事故树定性分析（最小径集、最小割集和结构重要度）和定量分析（顶上事件发生概率、概率重要度和临界重要度）；安全评价模块主要采用安全检查表法对企业生产系统进行综合打分并得出结论；系统恢复模块主要实现当系统出现重大问题时对系统中的数据进行恢复。 目前与有关企业合作，按用户要求进行个性开发，使管理信息系统软件更加实用。该项目的研究成果达到国内领先水平，所开发的软件运行稳定，界面友好，操作方便，简单实用。 应用范围：该项目可应用于各企事业单位的安全管理，行业包括农、林、牧、渔业，采掘业，制造业，电力、煤气及水的生成和供应业，建筑业，地质勘探业，交通运输业，房地产业等等。
北京科技大学
2021-04-13
交通系统效率与安全性评估方法
本技术通过交通系统宏观及微观两个层面，即不仅考虑交通设施的空间布局形式，同时还考虑交通参与者（驾驶员、骑行者、行人等）在这些交通设施的使用特性，综合评估该系统的使用效果。在国内首次提出了同时应用复杂度以及通行效率两个指标综合评价交通设施的效率与安全性，不仅可对新建交通设施建成之后其使用效果与工作性能提出预评估，还可对改建设施存在的问题与安全隐患提出有针对性的诊断方法，从而在交通系统出现拥堵及发生交通事故之前做到有效地预防，最终提高交通系统的效率与安全性， 降低该系统的能耗与尾气排放，促进整个城市交通
扬州大学
2021-04-14
BinGo内嵌式服务器安全系统*
成果完成年份：2010年7月 成果简介：BinGo内嵌式服务器安全防护系统面向网络服务器，旨在帮助服务器管理员以更有效的方式实现安全防护。系统普适于Windows、Linux两大主流服务器，无缝内嵌于服务器架设软件之中，以简单便捷的操作，精确智能的分析，行之有效的方式实现对服务器全方位、系统化的安全防护，创造性地提出了恶意攻击的主动分析检测技术，通过SQL语句的树形结构比对，DDOS攻击的智能辨识等独具特色的手段完成对攻击行为的精确定位和高效处理，利用对用户行为的智能分析，从原理上
北京理工大学
2021-04-14
3S实验室智能安全管理系统
1. 痛点问题
科创产业在国家创新战略体系中举足轻重，各类高校、研究院所、科创园区、高新产业园区的相关企业实验室呈现爆发式增长。作为科技创新的重要载体，实验室的建设与管理水平，是实现我国创新战略目标的重要基石。尽管研发实验室相较工业企业危险源体量小，但是危险源种类复杂（不仅限于危化品、放射性物质、病原微生物、特种设备等），探索性强，实验内容变更频繁，缺乏有效监管，导致我国的研发实验室存在系统性风险，实验室事故屡见不鲜，且存在群死群伤的可能性。典型问题主要有以下几个方面：
“缺标准”，我国安全生产管理体制具有“企业负责，行业管理，国家监察，群众监督”的特点。各行业安全风险评估的实践做法各不相同，但都不能适应研发实验室的安全管理需求，导致研发实验室领域缺少有针对性的、统一的实验室安全管理标准、规范和工具。
“关注弱”，实验室安全风险特点与生产现场安全风险特点存在较大差异，在国家和行业将安全监管的重点聚焦于企业的安全生产情况下，实验室安全运行及管理长期游离于重点监管领域外，实验室内危化品存量、实验内容等底数不明，政府监管缺位；相当比例的实验室从设计建设初期即缺少评估与监管，导致其“先天”存在安全隐患。
“难度大”，以高校、科研院所、高新产业园区和科技园区为代表的实验室是我国科技进步的支撑力量，跨学科研究与交叉学科技术的探索存在较大不确定性，风险复杂多变。如何在鼓励创新的机制下通过科学合理的手段进行监管，破解初创研发型小微企业监管困局，预防事故发生越来越成为政府部门的难题和挑战。
2. 解决方案
通过借鉴国际知名企业的安全管理实践和国内外高校的实验室安全管理经验，团队在十余年科研实验室安全管理经验的基础上，引入物联网技术和信息技术手段，开发了一套软硬件结合的实验室智能安全管理系统，具有状态检视、安全培训、实验室准入、安全检查和事故调查和资产管理及统计等功能。以技术手段促进管理，以人为本，以过程管理为抓手，把安全事故的事后处理转变为安全隐患的事前预警，极大地提高了实验室安全管理的效率和能力。
清华大学
2022-04-11
高速移动场景下列车轨道安全自主感知系统
本项目搭建一套基于深度学习技术的列车轨道安全自主感知系统，利用摄像头，激光雷达毫米波雷达等多传感器，通过多传感器融合和物体检测技术，对轨道安全进行监测感知。通过视觉目标检测，实现激光雷达点云数据处理和多传感器数据整合。
北京交通大学
2023-05-08
内生式工控网络安全系统
1.痛点问题
工业控制系统广泛应用于能源电力、智能制造、轨道交通、石油石化及市政等行业，是国计民生及国家安全关键信息基础设施的核心系统，一旦遭受网络攻击会带来巨大的损失。近年来，国内外标志性事件的惨痛教训历历在目。
传统的硬件外挂防护模式，很难根本性解决工业网络场景碎片化、技术手段响应被动性等系列安全困境，亟需研究软件定义内生安全新范式，开发高强度大规模安全对抗综保系统，提高工控网络安防水平。
2.解决方案
本项目以安全知识计算引擎为核心支撑，通过“软件定义安全、安全嵌入赋能”方式使工控系统获得智能“免疫力”。
安全知识计算引擎多形式、多维度、多层次地将各类工业网络安全知识转化为可求解的模型算法，构建内生安全内核，实现“业务+安全”一体化模式。主要技术要点如下：
1)全息式安全数据采集，全面性感知、全方位获取、全网络汇聚、全维度整合网络安全数据；
2)全栈式安全知识分析，从采集、传输、治理、计算、应用等环节进行全生命周期式安全解读；
3)全新式安全引擎计算，凭借强大的安全知识计算功能，快速精准地发现网络高级威胁与异常行为；
4)全景式安全态势呈现，多视角整体提升安全发现识别、理解分析、响应处置等解构调度能力。
3.合作需求
拟成立公司推动该项目成果的产业化进程，对接需求如下:
1）合作团队要求：深刻理解工控系统内生安全模式，有较强的市场化产品落地能力；
2）资源要求：关键基础设施行业资源；
3）办公场地需求：研发实验环境和办公场地。
清华大学
2022-12-28
基于人工智能的智能安全管控系统
项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
项目利用新一代的大数据 深度学习技术，实现了加油站现场智能监管系统，具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，对人员操作合规性进行智能检测与识别，将以查视频回放的结果型安全管控模式，转变为控制关键作业环节的过程型管控模式，实现了安全关口前移 服务规范管理 智能数字化分析，提高了全站精细化管控能力以及管理层科学决策、信息决策能力。可应用于能源、电力、制造业等与人员安全以及操作流程合规性密切相关的行业。
西南交通大学
2022-09-13