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长扬科技完成F轮共计近3亿元战略融资******

　　近日 ，长扬科技完成F2轮战略融资，F轮融资合计近3亿元。据了解，本轮融资由曦域资本领投 ，景泰投资跟投，安澜新扬成为新的投资方 。本轮融资将主要用于长扬科技核心技术创新以及相关研发基础设施建设等 。

　　长扬科技成立于2017年 ，国有资本占比近50%。作为中国工业互联网安全 、工控网络安全、工业互联网+安全生产领域 的领军企业 ，长扬科技被评为国家高新技术企业和国家专精特新“小巨人”企业。在产业数字化、双碳等政策背景下 ，长扬科技凭借突出 的综合实力和前景优势 ，不断获得市场和资本青睐 ，去年以来，相继完成完成D轮 、E轮和F1轮战略融资。

　　长扬科技团队核心成员是工业互联网安全事业的早期践行者，技术专家为国内工业互联网安全 、工控网络安全政策文件制定工作的行业领头人 ，技术研发人员总人数占比企业总人数达75%以上， 是目前国内工业互联网安全、工控网络安全 、“工业互联网安全+安全生产”行业中坚技术力量。凭借扎实的技术积累和行业先发优势 ，长扬科技申请获得专利、软著百余项 ，牵头或参与国标、行标和团标等技术、服务类标准建设百余项 ；自主打造12大系列50余款产品，全部完成国产化互认证 ，构建集团级工业网络安全保障体系 ，实现对国家关键信息基础设施 的全生命周期安全管理 。

　　长扬科技董事长姜海昆表示，随着新一代信息技术与各行各业的深度融合 ，我国产业结构也在不断优化，全面数字化转型正在迎来快速发展期。在数字化推动生产、生活方式深刻变革、提高经济效益 的同时 ，生产制造领域的全要素 、全产业链 、全价值链的全面连接 、互联互通也对安全提出了更高要求。在这一新时代背景下、长扬科技始终秉持护航国家安全 的初心使命，贯彻总体国家安全观和国家网络强国战略，不断强化工业领域网络安全技术能力 ，更好地赋能传统产业转型升级，为国家数字经济发展和新型基础设施建设贡献安全力量。

　　长扬科技总裁范宇表示 ，长扬科技在国家制造强国战略 、网络强国战略的指引下，通过深扎行业市场，优化了原有技术优势和产品版图。目前长扬科技 的产品及解决方案已广泛应用于电力 、石油石化、轨道交通 、城市市政 、智能制造、钢铁冶金等多个行，未来将继续发挥技术优势 ，加大自主研发力度和投入 ，进一步推进技术革新，更好地服务于国家网络安全工作 ，为国家关键信息基础设施稳定运行保驾护航。

　　曦域资本创始人黄晓黎认为 ，关键信息基础设施的网络安全形势日益严峻，尤其在工业关键基础设施领域 ，一旦被攻击造成破坏或者数据泄漏，可能严重危害国家安全。我国工控网络安全领域长期空白 ，随着等保 的落地才逐步离开“裸奔”进入了高速建设期 。长扬从2017年开始耕耘市场，帮助大型集团公司建立集团一体化 的安全管理能力 ，处于行业领先位置，看好该公司聚焦大型集团客户 ，长期为头部客户提供集团级工控网络安全解决方案及服务 的能力 。

　　君泓璟泰基金创始合伙人谭晓生认为 ，长扬科技作为国内工控网络安全领域 的领导者，公司的工业态势感知产品行业领先，下游客户逐步从能源电力拓展到化工、钢铁、汽车、智能制造 、国防军工等行业 。公司创立至今历经多轮融资，股东阵容豪华、公司治理规范， 是网络安全行业优质 的投资标的 。（孔繁鑫）

你的隐私 ，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上 ，每个人都会或多或少 ，或主动或被动地泄露某些碎片信息 。这些信息被大数据挖掘 ，就存在隐私泄露的风险 ，引发信息安全问题 。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫 ，甚至有点不知所措 。那么 ，你 的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知 、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前 ，你说过什么话 ，它知道 ；你做过什么事 ，它知道；你有什么爱好，它知道 ；你生过什么病 ，它知道；你家住哪里 ，它知道 ；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之 ，你自己知道 的，它几乎都知道 ，或者说它都能够知道 ，至少可以说，它迟早会知道 ！

　　甚至 ，连你自己都不知道 的事情，大数据也可能知道 。例如 ，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀 ，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀 ，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说 ，今后将要发生 的事情 ，大数据还 是有可能知道 。例如，根据你“饮食多 、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道 ：流感即将暴发了 ！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果 、股票的波动、物价趋势 、用户行为、交通情况等 。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人” ，包括但不限于，你 的家庭，你 的单位，你的民族 ，甚至你的国家等 。至于这些你知道的 、不知道的或今后才知道 的隐私信息 ，将会把你塑造成什么 ，是英雄还是狗熊 ？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么 是大数据？形象地说 ，所谓大数据，就 是由许多千奇百怪的数据 ，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说 的话、发 的微信 、收发 的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频 、手机定位系统留下 的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度 、速度等万物信息，仍然是大数据 的组成部分 。总之，每个人、每种通信和控制类设备 ，无论它 是软件还 是硬件，其实都 是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘” 的技术，采用诸如神经网络、遗传算法 、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例 、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘 的过程 ，可以分为数据收集、数据集成、数据规约 、数据清理 、数据变换、挖掘分析、模式评估 、知识表示等八大步骤。

　　不过 ，这些听起来高大上的大数据产业 ，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不 是在开玩笑 。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集” ；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成” ；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约” ；将废品和垃圾适当清洁和整理 ，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁 、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析” ；不断总结经验 ，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估” ；最后，把这些技巧整理成口诀 ，可算作“知识表示” 。

　　再看原料结构 。大数据具有异构特性 ，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体 的，再利用 的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用 。例如 ，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体 的消费习惯卖给百货商店等。总之 ，大数据专家完全可以“一菜多吃” ，反复利用，而且时间越久，价值越大 。换句话说 ，大数据 是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘 ，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私 是如何被泄露的呢？这其实很简单 ，我们先来分解一下“人肉搜索” 是如何侵犯隐私的吧 ！

　　一大群网友 ，出于某种目 的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物 的所有信息；然后 ，将这些信息按照自己 的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享 。这就完成了第一次“人肉迭代” 。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代 的基础上，互相取经 ，再接再厉 ，交叉重复进行信息 的收集 、加工 、整理等工作 ，于 是 ，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了 。如果构成“满意画像” 的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了 。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索” 的网友足够多 ，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实 ，所谓的大数据挖掘 ，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过 ，这种搜索 的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而 是有更加广泛 的目的 ，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等 。总之 ，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地 。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集 的信息 ，被数据库中 的海量异构数据所替代 ；网友寻找各种人物关联 的技巧 ，被相应 的智能算法替代；网友们相互借鉴 、彼此启发 的做法，被各种同步运算所替代 。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快 ，每次迭代其实就是机器 的一次“学习”过程。网友们 的最终“满意画像” ，被暂时 的挖掘结果所替代 。之所以说 是暂时 ，那 是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准 ，智慧程度会越来越高 ，用户只需根据自己 的标准 ，随时选择满意 的结果就行了 。

　　当然 ，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累 ，它们收集 的数据会更多 、更快，数据 的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索” ，最终将输给机器 的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认 ，就当前 的现实情况来说，大数据隐私挖掘 的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护 的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措 。这确实是一种意外 。自互联网诞生以后 ，在过去几十年 ，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上 。其中 的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注 ，当众多无害碎片融合起来 ，竟然后患无穷！

　　不过 ，大家也没必要过于担心 。在人类历史上，类似 的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看 ，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换 的——人类通过对隐私 的“挖掘”，获得空前好处 ，产生了更多需要保护 的“隐私” ，于 是 ，不得不再回过头来 ，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于 是 ，新一轮的“挖掘”又开始了 。历史地来看 ，人类在自身隐私保护方面 ，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不 是一个突出的问题。

　　但 是，现在人类需要面对一个棘手 的问题——对过去遗留在网上 的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术 ，显然不行 ，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此 ，必须多管齐下。例如从法律上 ，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度 ，发现恶意的大数据搜索行为 ，对其进行必要 的监督和管控。另外 ，在必要 的时候，还需要重塑“隐私”概念 ，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族 、文化等有关 的约定俗成的概念。

　　对于个人 的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢 ？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢 ？答案只有两个字：匿名 ！只要做好匿名工作 ，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就 是说，在大数据技术出现之前 ，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上 是没法不公开) ，而把个人身份隐藏起来 ，即匿名 。

　　(作者：杨义先 、钮心忻 ，均为北京邮电大学教授)

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）