大数据和人工智能时代的情报分析和技术探索

在深入梳理现代情报分析六大关键问题和理想状态的基础上,结合大数据和人工智能技术近10年的跨越式发展,针对目前大数据和人工智能技术应用于情报分析的主要认识误区,详细分析了其用于情报分析领域的六大挑战和所需7项关键支撑技术,并提出了大数据和人工智能基础上的新型情报分析技术体系架构模型和情报生产使用流程。最后,对未来情报界相关系统和工作流程建设提出了四个方面的建议。     

基于大数据的反恐情报智能分析框架与关键技术研究

大数据技术与人工智能技术的发展,有助于反恐情报的智能收集和分析。因此提出了一种新的基于大数据技术的反恐情报分析框架,该框架分为数据源层、数据预处理、业务知识层、数据分析层和业务应用层等,对其设计原则、数据采集、智能分析和典型用例进行了详细论述。通过信息化手段,将大数据、人工智能进行深层次融合,从“人”“地”“物”“事”等多个维度进行智能分析挖掘,实现对目标网络空间信息态势全面掌控和分析,提升反恐情报的数据汇聚和分析能力。     

国外人工智能技术在情报领域的应用研究

文中通过对美国关于人工智能等新兴技术在情报领域的应用研究,梳理了人工智能等新兴技术对美国情报界带来的巨大冲击,并通过美国国防部及各军兵种对新兴技术应用的实际案例,分析其给情报任务执行过程中带来的技术革新,预测了人工智能技术在情报领域的未来发展方向.     

目标情报数据质量评估

针对不同来源、不同手段获取的目标情报数据质量差异大、量化评价难的问题,在研究相关理论的基础上,构建了一套完整的目标情报质量评估指标体系,包括情报准确性、及时性、完整性等9个一级指标和若干细化指标,对目标情报的属性质量和航迹质量进行客观、量化评价,为分析质量问题产生原因、合理使用不同质量的情报数据提供技术支撑.仿真实验结果证明了该方法的有效性.     

新兴技术牵引下的联合情报装备体系建设

联合情报是联合作战能力的重要组成部分，科技力量是牵引联合情报装备体系发展的重要动力。近年来以人工智能和大数据为代表的新兴技术的日益成熟，为联合情报装备体系建设提供了重大机遇。以美军联合情报体系发展为研究范例，指出科技进步对情报体系发展的重要推动作用，结合美军对大数据、人工智能在情报领域应用技术的研究，分析了新技术的出现为联合情报装备体系的加速发展带来的支撑条件；结合情报体系建设实际问题，给出有关联合情报装备体系建设的若干思考。     

人工智能与大数据技术的应用

阐述大数据的关键技术，大数据和人工智能技术的特点，基于人工智能的大数据技术应用，探讨大数据与人工智能的发展趋势，包括自我学习能力、机器图像视觉、语音识别、自然语言处理技术。     

电信运营商威胁情报体系研究与应用探索

随着互联网时代网络攻防的不对等加剧,威胁情报成为缩小这种差距的重要工具之一。在研究分析了威胁情报国内外研究现状的基础上,提出了一套适用于电信运营商的威胁情报体系构建方法,包括制定计划、情报生产、情报分析、情报管理、情报共享和情报应用6个环节。基于该体系架构提出了一套多源情报融合评估机制,概述了情报聚合分析、情报信誉分析、情报关联分析和情报老化分析4个阶段涉及的技术和建设方法,帮助电信运营商构建情报融合分析能力。同时,针对入侵类和失陷类情报领域给出了情报生产和同步应用原则,为电信运营商应用威胁情报技术构建安全防护体系提供了有益的参考。     

大数据挑战下的改进型企业竞争情报体系

面对大数据时代的挑战,本文中提出改进型的企业竞争情报系统。结合大数据的特点与计算机应用领域的技术进展,抛弃旧式企业竞争情报系统中的方法,进行更新换代,使得企业竞争情报分析人员与机器之间更好的进行配合,快速便捷地得出企业竞争情报,促进企业的发展。     

我国智能手机领域专利分析

近几年来,智能手机获得快速的发展,各大手机厂商以及软件厂商不断革新智能手机相关技术,智能手机也在生活中得到了快速普及。本文以我国国家知识产权局专利数据库为数据统计来源,运用专利情报分析方法对我国智能手机专利总体情况和智能手机技术发展阶段进行了分析,通过对智能手机申请专利结构的研究,对智能手机行业未来发展做出预测。     

数据挖掘在公安情报分子中的研究与应用

公安情报分析作为打击违法犯罪活动当中的重要组成部分,需要得到相关部门以及工作人员的重视。在以往的公安部门工作实践过程当中,其在情报分析方面已经积累了一定的工作经验,形成了相应的工作体系。然而,在互联网信息技术迅速发展的时代背景之下,由于犯罪分子可供利用的犯罪技术对于出现和发展为了更好地应对违法犯罪行为,更加全面高效的收集以及分析公安情报,就需要有关部门及相关负责人员在革新理念的前提之下,掌握先进的科学技术将其应用于公安情报分析活动开展过程当中。文章主要立足于这一时代背景及其所具有的特征对公安机关情报分析活动开展的必要性以及可以采取的针对性举措进行了分析。立足于相关基础理论知识的基础之上,结合公安情报分析实践对文本课题展开了探讨。     

基于深度学习的供应商资质证书智能识别技术研究

随着大数据人工智能的快速发展,机器学习、深度学习和强化学习等技术逐渐广泛应用于企业的业务环境中。供应商证书查验是一项繁重的业务工作,同时也是供应商管理流程中的重要环节。文章旨在研究一种基于深度学习的供应商证书智能识别技术,将证书识别分成可通过OCR机器视觉检测的文本区域和检测后的文字识别部分,实现了非结构化的证书图像转换为结构化文本,以此来提高企业办公效率,降低人力成本。     

基于大数据背景下的计算机信息处理技术研究

大数据时代已经到来,必将给社会带来翻天覆地的变化,大数据顾名思义就是“大的”、“海量的”数据,它涉及五个领域,包括数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能和业务分析,巨量的数据在收集、存储、分析方面必然是巨大的工作量,即便依据最先进的计算机信息处理技术,都无法对所有数据进行精细化的处理,不过随着5G通讯技术的发展和大规模商用,必然有促进作用,可以说发展至今,大数据时代才刚刚开始。     

隐私保护机器学习的密码学方法

新一代人工智能技术的特征,表现为借助GPU计算、云计算等高性能分布式计算能力,使用以深度学习算法为代表的机器学习算法,在大数据上进行学习训练,来模拟、延伸和扩展人的智能。不同数据来源、不同的计算物理位置,使得目前的机器学习面临严重的隐私泄露问题,因此隐私保护机器学习(PPM)成为目前广受关注的研究领域。采用密码学工具来解决机器学习中的隐私问题,是隐私保护机器学习重要的技术。该文介绍隐私保护机器学习中常用的密码学工具,包括通用安全多方计算(SMPC)、隐私保护集合运算、同态加密(HE)等,以及应用它们来解决机器学习中数据整理、模型训练、模型测试、数据预测等各个阶段中存在的隐私保护问题的研究方法与研究现状。     

人工智能驱动下的雷达发展思考

智能化雷达在现有雷达技术的基础上,利用人工智能技术及先进的信号处理技术,赋予雷达自主的感知、决策、学习、执行和协作能力,从而提升其对复杂环境的感知能力及对目标的探测能力。文中针对人工智能驱动下的雷达技术发展问题,首先,分析了人工智能技术在雷达系统中的应用现状;然后,结合人工智能技术以及雷达信号处理技术的发展,从大数据、多平台协同、多源信息融合、人机混合增强以及自主智能感知等方面对人工智能驱动下的雷达发展趋势进行探讨;最后,结合人工智能驱动下的雷达发展趋势,提出了有针对性的发展建议,并进行总结。     

自动驾驶技术进展与运营商未来信息服务架构演进

人工智能概念的提出迄今已经60余年,随着物联网、大数据技术的发展,越来越多的人工智能应用逐步实现,自动驾驶技术是目前最引人瞩目的人工智能技术集成应用。首先研究了自动驾驶技术研发进展;其次分析了自动驾驶的关键技术;然后分析了自动驾驶与运营商未来信息服务架构之间的关系;最后给出了未来运营商以人工智能技术应用为核心的信息服务架构的技术切入点。     

人工智能技术在互联网大数据挖掘算法中的应用

将人工智能技术应用到互联网大数据挖掘算法中,可以利用互联网大数据进行准确的定位和分析,为企业提供更精准的用户行为信息。文中阐述了基于人工智能技术的大数据挖掘算法,然后分析了在互联网大数据挖掘算法中应用人工智能技术的重要性,最后说明了人工智能技术在互联网大数据挖掘算法中的具体应用,以期为用户提供更精准的网络服务,从而使用户获得更加满意、便捷、安全的服务体验。     

基于大数据的企业商务智能的应用问题与对策

随着信息技术的快速发展，企业商务智能的应用已经成为提高竞争力和决策效率的重要手段。文中深入分析了基于大数据的企业商务智能的应用问题与对策，探讨了如何利用大数据资源，提高商务智能应用的效果和效率。通过文中的研究，希望能为基于大数据的企业商务智能应用提供有益的参考，并为相关领域的研究和实践提供新的思路和方法。     

浅谈人工智能在计算机网络技术中的应用

计算机网络技术的迅速发展,给我们的工作、生活带来了极大的便利,通过计算机网络我们能够方便的进行信息交互,同时在工业生产过程中,网络技术也大幅提高了企业的生产效率。但是随着信息技术的不断发展,我们在生产生活中面临的爆炸式增长的数据量和信息量,在这个过程中,传统的计算机网络技术在实现各类控制和数据信息处理操作之后,缺乏更多的控制、运算能力进行冗余信息的分析与利用。为了能够进一步提升计算机网络的效能,利用人工智能技术辅助计算机获得更快的处理速度和更加符合用户使用习惯的处理结果。人工智能可以利用多种类似于人类思维方式的智能算法,在大数据、图像处理、信息分类等方面有着巨大的优势,借助这些优势能够获得更好的信息技术应用效果。本文针对人工智能的特点、优势,以及计算机网络技术存在的问题进行了分析,同时为两种技术的融合应用提出了建议。