2025年工业互联网平台安全多方计算在智能工厂安全防护中的关键技术研究报告

2025年工业互联网平台安全多方计算在智能工厂安全防护中的关键技术研究报告参考模板一、2025年工业互联网平台安全多方计算在智能工厂安全防护中的关键技术研究背景

1.1工业互联网平台发展现状

1.2安全多方计算技术概述

1.3安全多方计算在智能工厂安全防护中的应用价值

1.4研究目的与意义

二、安全多方计算技术原理与在工业互联网平台中的应用

2.1安全多方计算技术原理

2.2安全多方计算在工业互联网平台中的应用场景

2.3安全多方计算技术面临的挑战与应对策略

三、智能工厂安全防护中的安全多方计算关键技术研究

3.1安全多方计算在智能工厂中的具体应用

3.2安全多方计算在智能工厂安全防护中的技术挑战

3.3安全多方计算在智能工厂安全防护中的研究进展

四、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的应用案例分析

4.1案例一：智能生产线数据共享与优化

4.2案例二：供应链金融数据安全共享

4.3案例三：远程设备诊断与维护

4.4案例四：工业大数据分析

五、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的实施策略

5.1技术选型与平台构建

5.2数据处理与隐私保护

5.3系统集成与优化

5.4安全多方计算技术培训与推广

5.5监测与评估

六、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的未来发展趋势

6.1技术融合与创新

6.2安全性能的提升

6.3应用场景的拓展

6.4标准化与规范化

七、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的挑战与应对

7.1技术挑战

7.2应对策略

7.3法律法规与政策挑战

7.4应对法律法规与政策挑战的策略

八、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的经济影响评估

8.1经济效益分析

8.2社会效益分析

8.3环境效益分析

九、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的风险评估与控制

9.1风险识别

9.2风险评估

9.3风险控制与应对

十、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的教育与培训

10.1教育培训的重要性

10.2教育培训内容

10.3教育培训方法

10.4教育培训的持续改进

十一、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的国际合作与交流

11.1国际合作的重要性

11.2国际合作与交流的形式

11.3国际合作与交流的挑战

11.4应对国际合作与交流挑战的策略

十二、结论与展望

12.1结论

12.2展望

12.3建议与建议一、2025年工业互联网平台安全多方计算在智能工厂安全防护中的关键技术研究背景随着我国智能制造的快速发展，工业互联网平台在智能工厂中的应用日益广泛。然而，由于数据敏感性和隐私保护的需求，传统的集中式数据处理方式已无法满足智能工厂的安全防护需求。在此背景下，安全多方计算技术作为一种新兴的隐私保护技术，在工业互联网平台安全防护中展现出巨大的应用潜力。1.1.工业互联网平台发展现状近年来，我国工业互联网平台发展迅速，已成为推动制造业转型升级的重要力量。据相关数据显示，截至2023年，我国工业互联网平台数量已超过1000家，覆盖了机械、电子、化工、纺织等多个行业。然而，随着工业互联网平台的应用日益深入，其安全防护问题也日益凸显。1.2.安全多方计算技术概述安全多方计算（SecureMulti-PartyComputation，SMPC）是一种隐私保护技术，允许参与方在不泄露各自数据的前提下，共同完成计算任务。在工业互联网平台中，安全多方计算技术可以有效地保护企业数据隐私，降低数据泄露风险。1.3.安全多方计算在智能工厂安全防护中的应用价值保护企业数据隐私：安全多方计算技术可以确保企业在进行数据交换和计算过程中，不泄露任何一方数据，从而有效保护企业隐私。降低数据泄露风险：通过采用安全多方计算技术，可以有效降低数据泄露风险，提高工业互联网平台的安全性。促进数据共享与协同：安全多方计算技术可以打破数据孤岛，实现企业间数据的安全共享与协同，提高生产效率。满足合规要求：随着我国数据安全法律法规的不断完善，安全多方计算技术有助于企业满足相关合规要求，降低法律风险。1.4.研究目的与意义本报告旨在深入探讨2025年工业互联网平台安全多方计算在智能工厂安全防护中的关键技术研究，以期为我国智能制造领域提供有益的参考。具体研究目的如下：分析安全多方计算技术在工业互联网平台中的应用现状及发展趋势。研究安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的关键技术研究方法。探讨安全多方计算技术在工业互联网平台中的应用场景及实施策略。为我国智能制造领域提供安全多方计算技术的应用建议，推动工业互联网平台安全防护水平的提升。二、安全多方计算技术原理与在工业互联网平台中的应用2.1安全多方计算技术原理安全多方计算技术是一种在多方参与的情况下，实现数据隐私保护的计算方法。其核心思想是通过一系列复杂的数学算法，使得参与方在不泄露各自数据的情况下，共同完成对数据的计算任务。以下是安全多方计算技术的基本原理：输入数据加密：在计算开始之前，每个参与方将自己的数据加密，只有加密后的数据才能被用于计算过程，从而保证原始数据的安全性。秘密共享：参与方将自己的数据分成多个份额，并随机选择一部分份额分配给其他参与方，这样即使某个份额泄露，也无法推断出原始数据。计算过程：通过一系列安全的数学运算，参与方在不泄露各自数据的情况下，共同完成计算任务。输出结果解密：计算完成后，参与方使用自己的份额和其他参与方的份额，共同解密计算结果。2.2安全多方计算在工业互联网平台中的应用场景安全多方计算技术在工业互联网平台中的应用场景主要包括以下几个方面：数据共享与协同：在工业互联网平台中，企业之间需要共享和协同处理大量数据。安全多方计算技术可以确保企业在不泄露数据隐私的情况下，实现数据的安全共享和协同处理。供应链金融：在供应链金融领域，金融机构和企业之间需要进行大量的数据交换和计算。安全多方计算技术可以保护企业的敏感数据，降低数据泄露风险。远程诊断与维护：在远程诊断与维护过程中，设备制造商和用户之间需要共享设备运行数据。安全多方计算技术可以确保数据的安全性，提高远程诊断与维护的准确性。工业大数据分析：工业大数据分析需要处理大量的企业数据，安全多方计算技术可以帮助企业在不泄露数据隐私的情况下，进行数据分析和挖掘。2.3安全多方计算技术面临的挑战与应对策略尽管安全多方计算技术在工业互联网平台中具有广泛的应用前景，但在实际应用过程中仍面临一些挑战：计算效率：安全多方计算涉及复杂的数学运算，导致计算效率较低。为了提高计算效率，可以采用分布式计算、并行计算等技术。隐私保护与计算精度：在保证隐私保护的同时，确保计算结果的准确性是一个挑战。可以通过优化算法、调整参数等方法来平衡隐私保护与计算精度。技术成熟度：安全多方计算技术尚处于发展阶段，存在技术成熟度不足的问题。为了应对这一挑战，需要加大研发投入，推动技术成熟。跨平台兼容性：由于不同工业互联网平台的技术架构和协议可能存在差异，安全多方计算技术需要具备良好的跨平台兼容性。可以通过标准化、接口设计等方法来提高兼容性。针对上述挑战，可以采取以下应对策略：优化算法：通过研究新的算法，提高安全多方计算的计算效率。加强技术研发：加大投入，推动安全多方计算技术的研发和创新。建立合作机制：鼓励企业、研究机构等各方合作，共同推动安全多方计算技术的发展。制定行业标准：制定相关行业标准，促进安全多方计算技术的规范化应用。三、智能工厂安全防护中的安全多方计算关键技术研究3.1安全多方计算在智能工厂中的具体应用在智能工厂中，安全多方计算技术的应用主要体现在以下几个方面：设备监控与分析：智能工厂中的设备监控与分析需要对大量传感器数据进行处理。安全多方计算可以确保设备制造商和用户在不泄露具体数据的情况下，共享和分析设备运行数据，从而提高设备的维护效率。生产调度与优化：安全多方计算技术可以帮助企业优化生产调度，实现生产资源的合理配置。在生产调度过程中，涉及多个部门的数据共享，安全多方计算可以保护各部门的数据隐私，同时实现高效的数据处理。供应链管理：在供应链管理中，企业之间需要共享和交换大量的供应链数据。安全多方计算技术可以确保企业在不泄露数据隐私的情况下，实现供应链的透明化和高效管理。网络安全防护：智能工厂的网络安全防护是确保生产安全的重要环节。安全多方计算技术可以用于网络安全监测，通过多方协作分析网络攻击行为，提高网络安全防护能力。3.2安全多方计算在智能工厂安全防护中的技术挑战在智能工厂安全防护中，安全多方计算技术面临着以下技术挑战：计算复杂度：安全多方计算涉及复杂的数学算法，计算复杂度较高，这可能会影响智能工厂的实时数据处理能力。数据隐私保护：在保护数据隐私的同时，确保计算结果的准确性和完整性是一个挑战。需要平衡隐私保护与数据安全之间的关系。系统稳定性：安全多方计算系统需要保证稳定性，以适应智能工厂的实时性要求。系统稳定性的保障是确保智能工厂安全防护效果的关键。跨平台兼容性：不同智能工厂可能采用不同的硬件和软件平台，安全多方计算技术需要具备良好的跨平台兼容性。3.3安全多方计算在智能工厂安全防护中的研究进展针对上述技术挑战，国内外研究人员在安全多方计算技术的研究方面取得了一定的进展：算法优化：通过改进算法，降低安全多方计算的计算复杂度，提高计算效率。例如，利用基于秘密共享和混淆技术的安全多方计算方法，可以有效降低计算复杂度。隐私保护：研究人员在隐私保护方面取得了一定的突破，如基于同态加密和零知识证明等技术的隐私保护方法，能够在保护数据隐私的同时，保证计算结果的准确性。系统稳定性：通过设计高效的网络通信协议和系统架构，提高安全多方计算系统的稳定性。同时，采用冗余备份和故障转移等技术，确保系统在面对突发情况时的稳定运行。跨平台兼容性：通过标准化接口和协议，提高安全多方计算技术的跨平台兼容性。此外，研究人员还针对不同平台的特点，开发了相应的适配技术和解决方案。四、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的应用案例分析4.1案例一：智能生产线数据共享与优化在一家智能工厂中，生产线上的传感器收集了大量的生产数据，包括设备状态、生产进度、产品质量等。为了提高生产效率，企业希望与设备制造商共享这些数据，以便进行远程诊断和优化。然而，由于数据中包含了企业的商业秘密，传统的数据共享方式存在安全隐患。应用安全多方计算技术后，企业能够与设备制造商在不泄露具体数据的情况下，共享和分析生产数据。通过秘密共享和同态加密等算法，企业可以将原始数据加密后进行共享，设备制造商在获取加密数据后，可以独立进行数据分析，得出优化建议。这样既保护了企业的数据隐私，又实现了生产线的优化。4.2案例二：供应链金融数据安全共享在供应链金融领域，金融机构和企业之间需要进行大量的数据交换，包括订单信息、支付记录、信用评估等。这些数据涉及企业的商业秘密和客户隐私，传统的数据共享方式存在数据泄露风险。采用安全多方计算技术，金融机构和企业可以在不泄露具体数据的情况下，实现数据的安全共享。通过秘密共享和同态加密等算法，双方可以将敏感数据加密后进行交换，确保数据在传输和计算过程中的安全性。这样，金融机构可以基于共享的数据进行信用评估，为企业提供金融服务，同时保护了企业的数据隐私。4.3案例三：远程设备诊断与维护在智能工厂中，远程设备诊断与维护是保障设备正常运行的重要环节。然而，设备制造商和用户之间需要共享设备运行数据，这涉及到设备制造商的技术秘密和用户的设备数据。应用安全多方计算技术，设备制造商和用户可以在不泄露具体数据的情况下，共享设备运行数据。通过秘密共享和同态加密等算法，双方可以将设备数据加密后进行交换，设备制造商在获取加密数据后，可以独立进行设备诊断和维护。这样既保护了设备制造商的技术秘密，又提高了设备维护的效率。4.4案例四：工业大数据分析在智能工厂中，工业大数据分析是挖掘生产潜力、提高生产效率的重要手段。然而，工业大数据中包含了大量的企业敏感信息，如生产工艺、设备参数、产品质量等。采用安全多方计算技术，企业可以在不泄露具体数据的情况下，进行工业大数据分析。通过秘密共享和同态加密等算法，企业可以将原始数据加密后进行共享，分析机构在获取加密数据后，可以独立进行数据分析，为企业提供优化建议。这样既保护了企业的数据隐私，又实现了工业大数据的有效利用。五、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的实施策略5.1技术选型与平台构建在实施安全多方计算技术于智能工厂安全防护中，首先需要考虑的是技术选型与平台构建。技术选型：根据智能工厂的具体需求和现有技术条件，选择合适的安全多方计算技术。例如，针对实时性要求较高的场景，可以选择基于秘密共享和混淆技术的安全多方计算方法；而对于数据量较大的场景，则可以考虑基于同态加密的技术。平台构建：构建安全多方计算平台，包括硬件设备、软件系统、网络安全等方面。硬件设备应具备足够的计算能力和存储空间，软件系统需满足安全多方计算算法的运行需求，网络安全方面要确保数据传输的安全性。5.2数据处理与隐私保护在智能工厂中，数据处理与隐私保护是安全多方计算技术实施的关键环节。数据预处理：在应用安全多方计算技术之前，对数据进行预处理，包括数据清洗、去重、加密等，以提高计算效率和数据质量。隐私保护策略：根据具体应用场景，制定相应的隐私保护策略。例如，在数据共享过程中，采用秘密共享和同态加密等技术，确保数据在传输和计算过程中的安全性。5.3系统集成与优化安全多方计算技术在智能工厂中的应用需要与其他系统集成，以实现整体优化。系统集成：将安全多方计算技术集成到智能工厂的现有系统中，包括生产管理系统、供应链管理系统、网络安全系统等。系统优化：针对集成后的系统，进行性能优化和稳定性测试，确保系统在实际运行中的高效性和可靠性。5.4安全多方计算技术培训与推广为了确保安全多方计算技术在智能工厂中的有效实施，需要进行相应的培训与推广。技术培训：对智能工厂的相关人员进行安全多方计算技术的培训，使其掌握相关技术原理、应用方法和操作技能。推广应用：通过案例分享、研讨会、技术交流等形式，推广安全多方计算技术在智能工厂中的应用，提高企业的安全意识和数据保护能力。5.5监测与评估在安全多方计算技术实施过程中，监测与评估是确保其有效性的重要环节。安全监测：对智能工厂的安全多方计算系统进行实时监测，及时发现和解决潜在的安全风险。效果评估：定期对安全多方计算技术的应用效果进行评估，包括数据安全性、计算效率、系统稳定性等方面，以持续优化技术应用。六、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的未来发展趋势6.1技术融合与创新随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，安全多方计算技术在未来将与其他技术进行深度融合，实现技术创新。与人工智能结合：安全多方计算技术可以与人工智能技术相结合，实现数据驱动的智能决策。在智能工厂中，通过安全多方计算技术，企业可以共享和利用不同来源的数据，为人工智能系统提供更全面、更准确的数据支持。与区块链技术融合：安全多方计算技术与区块链技术的结合，可以实现数据的安全存储和传输。在智能工厂中，结合区块链技术，可以构建一个去中心化的安全多方计算平台，进一步提高数据的安全性和可信度。6.2安全性能的提升随着安全多方计算技术的不断发展和应用，其安全性能将得到进一步提升。算法优化：研究人员将继续优化安全多方计算算法，降低计算复杂度，提高计算效率，以满足智能工厂对实时性的要求。隐私保护：在保证数据隐私的同时，安全多方计算技术将进一步提高隐私保护水平，如引入新的隐私保护机制，防止数据被恶意攻击者利用。6.3应用场景的拓展随着安全多方计算技术的成熟，其应用场景将得到进一步拓展。跨行业应用：安全多方计算技术将从单一行业向跨行业应用拓展，如金融、医疗、教育等行业，实现不同领域的数据共享和协同。边缘计算环境下的应用：随着边缘计算的兴起，安全多方计算技术将在边缘计算环境中发挥重要作用，实现边缘设备间的数据安全和高效协作。6.4标准化与规范化为了促进安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的广泛应用，标准化与规范化将成为未来发展的关键。制定行业标准：国内外组织将制定安全多方计算技术的行业标准，规范技术发展，提高技术应用的一致性和互操作性。政策支持：政府将加大对安全多方计算技术的政策支持，推动技术创新和产业应用，为智能制造的发展提供政策保障。七、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的挑战与应对7.1技术挑战在安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的应用过程中，存在以下技术挑战：计算效率：安全多方计算通常涉及复杂的数学运算，这可能导致计算效率低下，难以满足智能工厂对实时性的要求。隐私保护与计算精度：在保证数据隐私的同时，确保计算结果的准确性和完整性是一个挑战。系统稳定性：安全多方计算系统需要具备高稳定性，以适应智能工厂的连续运行需求。跨平台兼容性：不同智能工厂可能采用不同的硬件和软件平台，安全多方计算技术需要具备良好的跨平台兼容性。7.2应对策略针对上述技术挑战，可以采取以下应对策略：算法优化：通过研究新的算法，降低安全多方计算的计算复杂度，提高计算效率。隐私保护与计算精度平衡：通过优化算法、调整参数等方法，在保证隐私保护的同时，提高计算结果的准确性。系统稳定性保障：采用冗余备份、故障转移等技术，提高安全多方计算系统的稳定性。跨平台兼容性提升：通过标准化接口和协议，提高安全多方计算技术的跨平台兼容性。7.3法律法规与政策挑战在安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的应用中，法律法规与政策挑战也是一个重要方面。数据保护法规：随着数据保护法规的不断完善，企业需要确保安全多方计算技术的应用符合相关法规要求。跨境数据流动：在全球化背景下，跨境数据流动需要遵循国际数据保护法规，这对安全多方计算技术的应用提出了更高的要求。政策支持：政府需要出台相关政策，支持安全多方计算技术的发展和应用，以推动智能工厂的安全防护水平。7.4应对法律法规与政策挑战的策略为了应对法律法规与政策挑战，可以采取以下策略：合规性评估：对安全多方计算技术的应用进行合规性评估，确保其符合相关法律法规要求。政策倡导与支持：积极参与政策制定，倡导安全多方计算技术的发展和应用，争取政策支持。国际合作与交流：加强与国际组织和其他国家的合作与交流，共同推动安全多方计算技术的发展和应用。八、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的经济影响评估8.1经济效益分析安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的应用，对经济产生了一系列的效益。成本节约：通过安全多方计算技术，企业可以在不泄露数据隐私的情况下进行数据共享和计算，从而避免了因数据泄露导致的经济损失。效率提升：安全多方计算技术可以优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本，从而为企业带来直接的经济效益。风险规避：安全多方计算技术有助于降低数据泄露风险，保护企业知识产权，避免因数据泄露带来的法律纠纷和经济赔偿。8.2社会效益分析安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的应用，不仅带来经济效益，还产生了显著的社会效益。促进产业升级：安全多方计算技术的应用推动了智能工厂的发展，促进了制造业的转型升级，提高了产业整体竞争力。保障信息安全：安全多方计算技术有助于提高工业互联网平台的安全防护水平，保障国家信息安全和社会稳定。推动技术进步：安全多方计算技术的应用推动了相关技术的发展，如加密算法、分布式计算等，为科技创新提供了有力支撑。8.3环境效益分析安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的应用，也对环境产生了积极影响。资源节约：安全多方计算技术可以实现数据的高效利用，减少资源浪费，有利于可持续发展。减少碳排放：通过优化生产流程和提高能源利用效率，安全多方计算技术有助于降低碳排放，缓解全球气候变化。环保技术创新：安全多方计算技术的应用推动了环保技术创新，如智能监控、节能减排等，为绿色制造提供了技术支持。九、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的风险评估与控制9.1风险识别在应用安全多方计算技术于智能工厂安全防护过程中，需要识别潜在的风险。技术风险：安全多方计算技术本身可能存在漏洞，如算法漏洞、系统漏洞等，可能导致数据泄露。操作风险：在操作过程中，可能由于人为错误或系统故障导致数据泄露。合规风险：安全多方计算技术的应用可能违反相关法律法规，如数据保护法规。市场风险：安全多方计算技术可能面临市场竞争，导致技术优势减弱。9.2风险评估对识别出的风险进行评估，以确定风险等级和应对措施。技术风险评估：分析安全多方计算技术的安全性和可靠性，评估其可能造成的损失。操作风险评估：评估操作过程中的风险，如人为错误、系统故障等可能导致的损失。合规风险评估：评估安全多方计算技术的合规性，确保其符合相关法律法规。市场风险评估：分析市场竞争态势，评估技术优势的持久性。9.3风险控制与应对针对评估出的风险，采取相应的控制与应对措施。技术风险控制：加强安全多方计算技术的研发，提高其安全性和可靠性。操作风险控制：加强操作人员培训，提高操作技能；优化系统设计，降低系统故障风险。合规风险控制：确保安全多方计算技术的应用符合相关法律法规，如数据保护法规。市场风险控制：加强技术研发，保持技术领先优势；拓展市场渠道，提高市场竞争力。此外，以下措施有助于提高安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的风险控制效果：建立风险管理体系：制定风险管理策略，明确风险管理责任，建立风险监控机制。定期进行风险评估：定期对安全多方计算技术的应用进行风险评估，及时发现问题并采取措施。加强内部审计：对安全多方计算技术的应用进行内部审计，确保其符合企业内部规范。外部合作与交流：与其他企业、研究机构等合作，共同推动安全多方计算技术的发展和应用，提高风险控制能力。十、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的教育与培训10.1教育培训的重要性在安全多方计算技术应用于智能工厂安全防护的背景下，对相关人员进行教育与培训显得尤为重要。提升安全意识：通过教育培训，提高员工对数据安全和隐私保护的认识，增强安全意识。掌握技术技能：使员工掌握安全多方计算技术的应用方法，提高其技术水平。增强团队协作：培训有助于团队成员之间的沟通与协作，提高团队整体应对安全风险的能力。10.2教育培训内容安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的教育培训内容主要包括以下方面：技术原理：介绍安全多方计算技术的基本原理，如秘密共享、同态加密、零知识证明等。应用场景：分析安全多方计算技术在智能工厂中的具体应用场景，如设备监控与分析、生产调度与优化等。系统架构：讲解安全多方计算技术的系统架构，包括硬件设备、软件系统、网络安全等方面。操作流程：指导员工如何进行安全多方计算技术的操作，包括数据预处理、加密、计算、解密等。10.3教育培训方法为了提高教育培训的效果，可以采取以下方法：线上与线下结合：采用线上线下相结合的培训模式，既方便员工学习，又能满足不同需求。案例教学：通过实际案例，使员工更加直观地了解安全多方计算技术的应用。互动交流：鼓励员工在培训过程中提出问题，与其他学员和讲师进行互动交流，提高学习效果。定期考核：对培训内容进行定期考核，检验员工的学习成果，确保培训质量。10.4教育培训的持续改进跟踪评估：对教育培训效果进行跟踪评估，了解员工在实际工作中的应用情况。更新课程内容：根据技术发展和实际需求，不断更新课程内容，确保培训的时效性。个性化培训：针对不同员工的需求，提供个性化的培训方案，提高培训效果。建立培训体系：建立完善的安全多方计算技术教育培训体系，为智能工厂的安全防护提供持续的人才支持。十一、安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的国际合作与交流11.1国际合作的重要性随着全球化的深入发展，安全多方计算技术在智能工厂安全防护中的应用需要国际合作与交流。技术共享：通过国际合作，可以共享安全多方计算技术的研究成果，促进技术进步。市场拓展：国际合作有助于拓展安全多方计算技术的应用市场，提高国际竞争力。人才培养：国际合作可以促进人才培养，提高全球范围内安全多方计算技术人才的整体水平。11.2国际合作与交流的形式国际会议与研讨会：通过参加国