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《信息安全技術安全處理器技術規范》國家標準，本標準規范了安全處理器的概念模型、提出了對安全處理器進行安全保護所需要的安全技術要求，涵蓋了安全問題定義、安全目的、安全功能要求、安全保障要求等內容。本標準適用于安全處理器產品的研制和開發，也可用于指導該類產品的測試、評估和采購。

目的：建立一個可控安全有保證、測試評估有依據、開發設計有準則、核心技術有要求的安全處理器技術規范。

意義：安全處理器已是現代信息安全的基礎裝備，是解決信息系統安全威脅、風險和脆弱性的重要途徑。

隨著攻擊手段和技術的不斷提高，信息安全的防護和保障越來越多的從軟件向固件過渡，從固件向硬件轉移。

近20年來，國際國內業界所倡導的安全在片設計也從SoC向SOD過渡就是重要反映之一。

幾乎所有安全的核心技術都與處理器相關，幾乎所有安全應用也都必然涉及處理器，如：可信計算，工業控制，身份識別，加密通訊，電子支付等等。

安全處理器是信息安全領域的核心技術，發展我國安全處理器必將給我國信息安全建設提供十分可靠的保障，還將帶動一系列相關安全產品的發展，啟動我國信息安全的大市場，成為我國經濟發展新的增長點。

從長遠的眼光看，我國信息安全產業必須立足在一個完整的體系上，信息安全涉及到民族利益和國家自身利益，我們需要自己有一套比較完整的信息安全評估體系。

不受國際壟斷集團控制，防止國際敵對勢力對信息安全領域的滲透，自主可控是安全的保證。

制定安全處理器國家標準，可以有效的匯集及完善現有的技術體系，將有力地促進我國安全處理器產業的規范化迅速發展。

主要內容

安全處理器標準制定范圍：明確安全處理器應有的基本功能和技術要求。建立一個統一的典型安全處理器模型，以及幾種不同應用的安全處理器模型(如網絡安全處理器等)。主要技術內容：一、 建立安全處理器模型，提出技術規范。二、 依據典型安全處理器模型給出示范性設計要求 三、 給出典型安全處理器模型測試和評估依據。四、 為標準實施提供相應的規范性和資料性附錄。

參考鏈接： //std.samr.gov.cn/gb/search/gbDetailed?id=CE1E6A1DD40858F6E05397BE0A0A68DF

《信息安全技術健康醫療數據安全指南》國家標準，本標準給出了健康醫療數據控制者在保護健康醫療數據時可采取的安全措施。本標準適用于指導健康醫療數據控制者對健康醫療數據進行安全保護，也可供健康醫療、網絡安全 相關主管部門以及第三方評估機構等組織開展健康醫療數據的安全監督管理與評估等工作時參考。

健康醫療數據包括個人健康醫療數據以及由個人健康醫療數據加工處理之后得到的健康醫療相關 數據。隨著健康醫療數據應用、“互聯網+醫療健康”和智慧醫療的蓬勃發展，各種新業務、新應用不 斷出現，健康醫療數據在全生命周期各階段均面臨著越來越多的安全挑戰，安全問題頻發。由于健康醫 療數據安全事關患者生命安全、個人信息安全、社會公共利益和國家安全，為了更好的保護健康醫療數 據安全，規范和推動健康醫療數據的融合共享、開放應用，促進健康醫療事業發展，特制定健康醫療數 據安全指南標準。涉及人類遺傳資源數據（是指含有人體基因組、基因及其產物的器官、組織、細胞、血液、制備物、 重組脫氧核糖核酸（DNA）構建體等遺傳材料的信息資料）等重要數據的，按照相關部門要求執行。健康醫療數據的出境安全管理，按數據出境安全評估相關辦法執行。涉及國家秘密的健康醫療數據，按照國家保密工作部門有關涉密信息系統分級保護的管理規定和技 術標準，結合系統實際情況進行保護。

主要內容

參考鏈接：//std.samr.gov.cn/gb/search/gbDetailed?id=B691BB77876CD126E05397BE0A0AF3B3

《信息技術大數據系統基本要求》團體標準，本標準給出了面向機器學習的人工智能系統框架，規定了系統整體及各組件的功能要求。本標準適用于各領域人工智能系統及解決方案的規劃、設計，可作為評估、選型及驗收的依據。

隨著摩爾定律的逐步失效，以異構計算方式提升應用的計算效能成為產業共識。 AI上層應用對運算性能、數據處理規模等需求不斷增長，傳統的計算架構及資源提供方式難以滿足。 為滿足應用對面向機器學習的系統的需求，有必要對系統整體和各組件的技術要求（包括功能、可靠性、兼容性、安全性、可擴展性、維護性、易用性等）進行規定并給出測試方法。 國內外已研制出各種異構加速單元，如何集成、利用、納管這些異構資源，并在此基礎上運行機器學習計算框架、進行模型開發和部署，滿足應用對資源及算力不斷提升的需求，成為產業對標準的迫切需求。 機器學習技術是開源主導，如Tensorflow ，Apache MXNet, Caffe等對機器學習的發展和普及起到了重要作用。

但開源技術距離商用尚有一定距離。 一方面機器學習涉及多種開源技術，開源技術間存在兼容性問題，如功能、接口等；另一方面開源技術在工程化方面有不足，難以支撐企業級應用，如功能完備性、擴展性、安全性、易用性等。 為支撐人工智能商業應用對面向機器學習的系統的需求，有必要對系統功能和非功能的技術要求達成共識。 本標準是通用的測試評估類標準，可指導人工智能系統的規劃與設計，是后續評測、選型、驗收的依據。 本標準適用于指導行業標準實踐。 行業應用的發展依賴統一高效的機器學習基礎能力，例如視頻監控、違章分析、金融風控等應用都對機器學習的算力、性能、效率提出了更高的需求。 本標準規定的技術要求和測試方法可在行業落地，推動人工智能系統（算力、功能特性、資源供給等）滿足行業應用的需求。 國際上ISO/IEC JTC1/SC42人工智能分委會立項了《基于機器學習的人工智能系統框架》， 其中機器學習能力（組件、算法、過程、資源層等）是標準的核心內容。 本標準領先國際標準對機器學習的技術要求進行細化，并規定測試方法，可影響、貢獻國際標準，提升中國在國際標準中的話語權和影響力。 綜上所述，本標準對推動面向機器學習的系統的發展，統一用戶和廠商對系統核心能力的認知，幫助用戶驗證和選型有重要意義。 同時能夠促進產學研結合，推動國際國內標準交流、國內標準出海，推動機器學習在各領域的普及和應用。

主要內容

參考鏈接：//std.samr.gov.cn/gb/search/gbDetailed?id=91B7130A0EEDF892E05397BE0A0A978E

《人工智能 面向機器學習的數據標注規程》國家標準，本文件規定了面向機器學習的數據標注框架及流程。本文件適用于指導人工智能領域面向機器學習的數據標注以及與之相關的研究、開發和應用等。

本文件確立了面向機器學習的數據標注流程及框架。本文件適用于人工智能領域面向機器學習的數據標注以及與之相關的研究、 開發和應用等。本文件全面規范了以數據標注為主的實踐與操作，適用于所有需要進行數據 標注的機構、高校、企業、單位等。本標準從初期計劃、中期執行以及結果核查 和輸出三個階段，分別梳理指導性框架、要求與步驟。本文件共包含七大部分，即范圍、規范性引用文件、術語和定義、數據標注 流程框架、標注任務前期準備、標注任務執行、標注結果輸出。標注任務前期準 備為本標準的核心，詳細介紹了如何定義所需數據、預估數據量、確定標注說明 規則、確定人力供給方式、選擇工具或平臺、執行標注任務、對結果進行質檢和 質量控制、完成結果輸出并最終交付。

主要內容

參考鏈接： //std.samr.gov.cn/gb/search/gbDetailed?id=91B707B3BE89F2B6E05397BE0A0AB1F8

在標注前期準備階段，數據需求方和標注管理方應確定標注任務，完成標注內容和標注數據的確定。標注管理方評估標注任務，向數據需求方反饋是否需要變更需求，若需要則變更標注需求，并重新評估 標注任務。標注前期準備階段還應根據標注人員的要求確定數據標注方，同時確定標注環境，選擇合適 的標注工具和場景。在標注任務執行階段，數據需求方、標注管理方及數據標注方三方人員應遵循標注 流程的過程控制，完成標注任務的創建、分發、開展及回收。同時應保證標注任務的質量，嚴格遵守管 理機制。在標注結果輸出階段，數據標注方應對數據標注方標注后的數據進行內部質檢，質檢合格后將 標注后的數據交付給數據需求方。若標注后的數據符合預期，則數據標注完成；否則進行后期維護環節， 數據標注方應對數據進行修正，并重啟內部質檢流程。

本文件給出了知識圖譜的技術框架中知識圖譜供應方、知識圖譜集成方、知識圖譜用戶、知識圖 譜生態合作伙伴的主要活動、任務組成和質量一般性能等。本文件適用于知識圖譜及其應用系統的構建、應用、實施與維護。

本文件給出了知識圖譜的技術框架中知識圖譜供應方、知識圖譜集成方、知識圖譜用戶、知識圖譜生態合作伙伴的主要活動、任務組成和質量一般性能等。本文件適用于知識圖譜及其應用系統的構建、應用、實施與維護。

目的意義

當前，人工智能發展進入新階段，其迅速發展正在深刻改變人類社會生活、 改變世界，成為國際競爭的新焦點和經濟發展的新引擎。其中，如何從海量數據 中獲取有用的信息是人工智能關注的一個重要問題。知識圖譜技術提供了一種從 海量文本和圖像等數據中抽取結構化知識的手段，是搜索引擎、問答系統等應用 的核心技術。在國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》中明確指出要發展“知 識計算引擎和知識服務技術”，重點突破知識加工、深度搜索和可視交互核心技術，實現對知識持續增量的自動獲取，具備概念識別、實體發現、屬性預測、知 識演化建模和關系挖掘能力，形成涵蓋數十億實體規模的多源、多學科和多數據 類型的跨媒體知識圖譜。知識圖譜技術提供了一種從海量文本和圖像等數據中抽 取結構化知識的手段，是搜索引擎、問答系統等應用的核心技術，并在金融證券、 生物醫療、交通、教育、農業、電信、電商、出版等行業已有非常豐富的應用場 景。但是，目前還缺少一套規范化的知識圖譜技術框架指導相關企業，特別是中 小型企業和創業公司有效開展技術研發，同時與其他行業的現有系統之間實現互 聯互通和信息融合。存在的問題如下： 1）知識圖譜相關核心術語定義缺失，各方使用術語混雜、內容不明確、體 系不統一；2）知識圖譜構成描述不統一、不明確，內容劃分混亂； 3）知識圖譜構建技術路徑及主要組成活動間關系不明確； 4）知識圖譜應用系統架構不統一，核心模塊定義缺失； 5）知識圖譜應用系統集成與部署路徑及主要組成活動間關系不明確。

本文件在編制過程中，通過參考大量已經發布的國內外標準，并廣泛聽取產 學研用相關單位的意見和建議，結合知識圖譜技術水平和應用現狀，對知識圖譜 供應方、知識圖譜集成方、知識圖譜用戶、知識圖譜生態合作伙伴等利益相關方 劃分進行明確，提出了各利益相關方的輸入輸出關系和主要活動構成等。

范圍和主要技術內容

本標準規定了知識圖譜的框架，包括知識圖譜的輸入要求，知識圖譜的建立過程，即知識圖譜的提取、存儲、挖掘與推斷、性能指標、知識圖譜的應用、相關領域、知識圖譜涉及的人工智能技術以及其他需要的數字基礎設施。 本標準的目標使用者包括：任意類型與規模的企業，包括應用或實施知識圖譜系統的公有和民營企業、政府主管部門、非營利組織等。 本標準的主要技術內容包括：知識圖譜架構、輸入要求、場景定義、性能指標、構建知識圖譜所需的人工智能技術和數字基礎設施等。

產業化情況、推廣應用論證和預期達到的經濟效果

知識圖譜作為機器認知智能實現的基礎之一，是人工智能的重要組成部分， 有助于實現自動化和智能化獲取、挖掘和應用知識，獲得了產業界和學術界的廣 泛關注。知識圖譜是以結構化的形式描述客觀世界中的概念、實體及其關系的大 型知識網絡，將信息表達成更接近人類認知的形式，提供了一種更好地組織、管 理和理解海量信息的能力。在政策部署、技術研發、標準研制、產業化推廣、前 沿應用場景試點等多方面因素的共同驅動下，知識圖譜逐漸實現在智慧金融、智 慧醫療、智慧能源、智能制造等眾多領域的落地應用和深度融合，同時在各行業 的數字化轉型過程中，跨領域、行業或產業的知識圖譜也逐漸獲得關注。在上述背景下，本標準對目前知識圖譜應用比較好的金融證券、生物醫療、 交通、教育、農業、電信、電商、出版等行業的應用過程特點、需求、主要問題 和未來趨勢進行了歸納總結。制定本標準有助于不同類型的企業基于規范化的實 施路徑進行知識圖譜應用的開發。同時，該標準還有利于給知識圖譜研發企業提 供數字化基礎設施支持的人員，如云平臺研發人員，信息安全工程師等理解知識 圖譜，從而提供更有效的技術支持。不同行業的應用企業和人員也可通過這一框 架提取出更多類型的知識，產生更多可能的應用場景。此外，本標準的研制對推 動企業進行知識驅動的數字化轉型升級具有重要意義，為進一步加快知識要素的 規劃化獲取、挖掘、應用與流通奠定了基礎。

知識圖譜概念模型

知識圖譜的概念模型可劃分為本體層和實例層，如圖1所示。其中，本體層由實體類型和其屬性、 實體類型間關系類型、規則等本體相關知識元素構成；實例層是對本體層的實例化，由實體類型對應 的實體及其屬性以及實體間關系等實體相關知識元素構成。 圖1示出的知識圖譜概念模式的主體是實體。實體是真實對象的抽象，實體類型是某類實體的進一 步抽象。基于不同層次的抽象，圖中的本體層和與實例層是相對的。構建某個知識領域的某個層次的 特定知識圖譜時，“實體”這個抽象稱呼將使用所關注的特定對象的具體名稱取代。圖中名為“屬性” 的兩個方框是分別針對本體層的所有實體類型和實例層的所有實體。本體層的“屬性”是指對應實體 類型的屬性，各個屬性是概括性描述；實體層的“屬性”是指對應實體的屬性，是某實體類型實例的 屬性的具體描述。同時，多個實體和關系的組合可以構成新的復雜實體，如：由時間、人物、地點等 要素構成的事件，由不同模塊構成的產品等。

知識圖譜技術框架

圖2示出從構建到使用知識圖譜涉及的各類技術活動的框架，簡稱技術框架。這些活動歸納為知識 圖譜的構建、基于知識圖譜的產品或服務的開發、知識圖譜的使用、以及面向知識圖譜開發和使用的 輔助支持四大類。

圖 2 知識圖譜技術框架

圖2示出的四大類知識圖譜相關活動簡述如下： a) 知識圖譜的構建：此組活動主要包括知識表示、知識建模、知識獲取等活動。其主要目標是構 建出所需的知識圖譜，同時開發出相應的基礎工具和/或服務。此組活動的主要依據是知識圖 譜應用需求和質量要求；往往需要行業知識、業務數據、輔助知識等予以支持。 b) 基于知識圖譜的產品或服務開發：此組活動主要包括需求分析、系統設計、知識圖譜集成等活 動。這些活動的執行基于上述a)描述的活動構建的知識圖譜和相應的知識圖譜應用需求等完成 知識圖譜應用系統的開發和集成，并提供配套的產品或服務。 c) 知識圖譜的使用：此組活動主要包括知識應用、知識維護、知識提供等活動。這些活動的執行 基于上述b)描述的活動產生的知識圖譜應用系統或服務。通過這些活動完成知識的使用和維護， 并對外提供必要的知識。 d) 知識圖譜開發和使用的支持：此組活動主要包括基礎設施提供、數據提供、安全保障、咨詢評 估等。它們對上述a)、b)和c)描述的活動的執行提供必要支持，例如：提供輔助數據或知識、 支撐技術或服務等。

上述四大類活動分別主要由以下四類參與者執行：

1. 知識圖譜供應方：主要執行知識圖譜的構建和提供活動；
2. 知識圖譜集成方：主要執行基于知識圖譜的工具或服務開發和集成活動；
3. 知識圖譜用戶：主要執行知識圖譜的使用活動；
4. 知識圖譜生態系統合作伙伴：主要執行知識圖譜開發和使用的支持活動。每類參與者有其主要執行的活動，同時可能執行涉及四大類活動中的多項活動，知識圖譜利益相 關方構成及其關系見附錄A。

來自“ 知識圖譜標準化” //mp.weixin.qq.com/s/vLmnMIaL9-AeKW6eKeVrzw

中國電子工業標準化技術協會（以下簡稱"中電標協"），是全國電子信息產業標準化組織和標準化工作者自愿組成的社會團體。我國的電子信息行業的相關標準大多由該單位裁定。去年11月，該單位發布了《信息技術 人工智能 面向機器學習的數據 標注規程》征求意見稿，約束了信息技術產業下，人工智能分支里面向機器學習的數據的具體標注規程。