大数据驱动的安全信息学

  项目名称：大数据驱动的安全信息学

  项目类型：国家自然科学基金创新研究群体

  项目摘要：“大数据驱动的安全信息学”创新研究群体项目于2017年1月启动，群体面向国家在安全领域的迫切需求，开展前瞻性基础理论研究，已取得了一批创新性研究成果。同时，针对“互联网情报计算”、“互联网新媒体”和“生物安全与应急管理”三个应用方向重点开展了技术攻关与系统研发工作。相关成果已应用到多个国家部门，取得了重大社会效益，得到了相关业务部门的高度认可。群体项目开展3年来，共发表学术论文121篇，其中SCI期刊论文36篇，已录用和小修的论文中含UTD-24期刊论文8篇，领域重要期刊论文16篇。相关研究成果获得国际会议最佳论文奖4次，获得中国仿真学会科技奖一等奖。群体负责人曾大军研究员于2017年当选美国科学促进会(AAAS)会士。在安全信息学基础研究方面，群体面向大数据分析与计算、预测解析学、动态社会化网络分析和传染病信息学四个重点领域开展了模型机理和关键技术攻关，在社会传感网络、跨媒体大数据语义融合与理解、网络隐藏群体发现、网络影响力评估及扩散、传染病时-空动力学建模及风险态势研判等技术上取得了突破，并在互联网情报计算、互联网新媒体和生物安全与应急管理三个领域进行了推广应用。在互联网情报计算应用方向，提出了大数据和人工智能驱动的“情报计算”研究体系，构建了新一代情报计算理论框架和技术应用体系，研发了情报深度分析与推演系列技术，提升了开源情报工作的感知效率、分析水平与预测能力，促进了开源情报计算领域技术发展。在互联网新媒体应用方向，群体通过成果转化产业化平台与新华社合作，根据“新闻+政务+服务”的定位，研发了一套贯穿策划、采集、编辑、发布、反馈全流程，集智能采编策划、专题多维度剖析、多语种跨渠道传播分析和影响力评估、数字版权监测于一体的媒体大数据智能分析服务平台，已在新华社和中国日报社等中央媒体单位得到推广应用，并在全国21个省、25个市和200余个区县建设了融媒体中心。在生物安全与应急管理应用方向，群体立足国家在重大传染病监测预警与控制方面的现状，与国家CDC、北京市CDC等部门开展深度合作，组织研发了疫情现场控制与智能分析、传染病仿真模拟、传染病监测预警及基于互联网的国家生物安全监测预警平台等软件系统和平台，提高了新发突发传染病疫情的快速分析、决策研判和预测预警能力。新冠肺炎疫情暴发以来，群体全力投入了新冠肺炎疫情跟踪研究，成果得到中科院、科技部、基金委、发改委等部委领导和疫情防控工作专家组的高度认可。未来，群体将在现有的三个应用方向上，进一步融合大数据分析和人工智能技术，以混合智能为基础，探索新一代“决策智能”框架并构建大规模“政策推演”系统。