互联网信息服务安全指南

互联网信息服务安全指南第1章互联网信息服务安全基础1.1互联网信息服务安全概述互联网信息服务安全是指保障网络信息内容的合法性、真实性、完整性、可用性及安全性，防止信息泄露、篡改、破坏或滥用的综合性管理措施。根据《互联网信息服务安全指南》（2023年版），互联网信息服务安全是维护国家网络安全、保障公民合法权益和社会公共利益的重要基础。互联网信息服务安全涉及信息传输、存储、处理、访问等多个环节，是数字社会运行的核心支撑体系。互联网信息服务安全不仅关乎技术层面的防护，还涉及法律、管理、伦理等多维度的综合保障。世界互联网大会《2023全球互联网治理蓝皮书》指出，互联网信息服务安全已成为全球数字治理的重要议题。1.2互联网信息服务安全法律法规我国《网络安全法》明确规定了互联网信息服务的合法性要求，要求提供者遵守国家法律法规，不得传播违法信息。《互联网信息服务管理办法》进一步细化了信息服务的准入、运营、监管等要求，明确了信息服务主体的法律责任。《数据安全法》与《个人信息保护法》共同构成了我国互联网信息服务安全的法律框架，强化了数据安全与个人信息保护。2022年《互联网信息服务安全指南》（2023年版）作为行业规范，明确了互联网信息服务的安全标准与实施要求。《全球数据安全倡议》（GDGI）中提到，各国应通过法律手段加强互联网信息服务的安全管理，防止数据滥用与隐私泄露。1.3互联网信息服务安全技术基础互联网信息服务安全技术包括加密传输、身份认证、访问控制、入侵检测等关键技术，是保障信息安全性的重要手段。加密技术如对称加密和非对称加密广泛应用于数据传输与存储，确保信息在传输过程中的机密性与完整性。身份认证技术如基于证书的数字身份认证、生物识别技术等，能够有效防止非法用户访问系统资源。访问控制技术通过权限管理、角色授权等方式，实现对信息资源的精细化管理，防止未授权访问。入侵检测系统（IDS）与防火墙（FW）等网络防护技术，能够实时监测异常行为，及时阻断潜在威胁。1.4互联网信息服务安全管理体系互联网信息服务安全管理体系是组织内部对安全风险进行识别、评估、控制与响应的系统性机制。该体系通常包括安全政策、安全制度、安全流程、安全工具和安全文化建设等多个层级。安全管理体系需与组织的业务流程紧密结合，确保安全措施与业务需求相匹配。信息安全管理体系（ISO27001）是国际上广泛认可的安全管理标准，为互联网信息服务安全提供了框架性指导。企业应建立常态化安全评估机制，定期开展安全审计与风险评估，确保安全措施持续有效。1.5互联网信息服务安全风险评估互联网信息服务安全风险评估是指对信息系统面临的安全威胁、脆弱性及潜在影响进行系统分析的过程。风险评估通常包括威胁识别、漏洞分析、影响评估和风险等级划分等步骤，是制定安全策略的重要依据。2021年《中国互联网安全风险评估报告》指出，网络攻击、数据泄露、系统故障等是主要的安全风险类型。风险评估需结合定量与定性方法，采用风险矩阵法、定量风险分析等工具进行评估。通过定期开展风险评估，可以及时发现潜在安全问题，为安全防护措施的优化提供数据支持。第2章互联网信息服务安全技术措施2.1数据加密与传输安全数据加密是保障信息在传输过程中不被窃取或篡改的关键技术，常用加密算法包括AES（高级加密标准）和RSA（非对称加密算法）。根据《互联网信息服务安全指南》（GB/T36341-2018），推荐采用AES-256进行数据加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。传输层安全协议如TLS（传输层安全协议）和SSL（安全套接字层）能够有效防止中间人攻击，通过加密通信通道和身份验证机制，保障数据在互联网上的安全传输。2020年国家网信办发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》中指出，应采用加密技术对用户数据进行脱敏处理，防止敏感信息泄露。实践中，企业应定期对加密算法进行更新和测试，确保其符合最新的安全标准，如NIST（美国国家标准与技术研究院）发布的FIPS140-2安全标准。采用协议可有效提升网站的安全性，据统计，2022年全球超过80%的网站使用，显著降低了数据泄露风险。2.2用户身份认证与访问控制用户身份认证是保障系统安全的基础，常用技术包括多因素认证（MFA）和生物识别技术。根据《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），MFA应至少采用两种不同认证因素，如密码和动态验证码。访问控制技术包括基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC），能够有效管理用户权限，防止越权访问。2021年《个人信息保护法》实施后，用户身份认证需符合《个人信息保护法》和《数据安全法》的要求，确保用户数据在认证过程中的合规性。企业应定期对访问控制策略进行评估，结合用户行为分析（UBA）技术，提升系统对异常行为的识别能力。采用OAuth2.0和OpenIDConnect等标准协议，可实现跨平台的用户身份统一认证，提升系统的安全性和用户体验。2.3网络安全防护体系网络安全防护体系应涵盖防火墙、入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等技术，形成多层次防御机制。根据《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），应部署至少三级防护体系。防火墙技术应支持基于策略的访问控制，结合IP地址、端口、协议等信息进行流量过滤，有效阻断恶意攻击。入侵检测系统（IDS）可实时监控网络流量，识别异常行为，如DDoS攻击、SQL注入等，及时发出告警。入侵防御系统（IPS）在IDS基础上，具备实时阻断攻击的能力，可有效防御恶意流量，减少系统风险。根据2022年《中国互联网安全发展报告》，网络安全防护体系的建设应结合企业实际情况，制定动态调整策略，确保防护能力与攻击威胁同步升级。2.4互联网信息服务安全监测与预警安全监测应涵盖日志审计、流量分析、威胁情报等手段，通过自动化工具实现对系统安全状态的持续监控。威胁情报系统（ThreatIntelligenceSystem）可提供实时的攻击模式和攻击者行为分析，帮助识别潜在威胁。2021年《国家网络空间安全战略》提出，应建立覆盖全国的网络安全监测体系，实现对关键信息基础设施的实时监控和预警。企业应结合大数据分析技术，对日志数据进行深度挖掘，识别潜在的安全事件，如数据泄露、系统入侵等。建立安全预警机制，一旦发现异常行为，应立即启动应急响应流程，减少安全事件造成的损失。2.5互联网信息服务安全审计与合规安全审计是确保信息系统符合安全规范的重要手段，应定期进行日志审计和安全事件审计。审计工具如SIEM（安全信息与事件管理）系统可整合多源日志数据，实现对安全事件的自动化分析与报告。《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）明确要求，信息系统应定期进行安全审计，确保符合等级保护要求。审计结果应形成报告，作为企业安全合规性的重要依据，便于监管部门审查和审计。2023年《数据安全法》实施后，企业需建立数据安全审计机制，确保数据处理活动符合法律要求，防范数据泄露和滥用风险。第3章互联网信息服务安全运营与管理3.1互联网信息服务安全运营流程互联网信息服务安全运营流程遵循“预防为主、防御与处置相结合”的原则，依据《互联网信息服务安全指南》（GB/T38700-2020）要求，建立覆盖全生命周期的运营机制，包括风险评估、系统监控、漏洞管理、应急响应等关键环节。通过自动化工具和人工审核相结合的方式，实现对用户行为、数据访问、系统日志等关键信息的实时监控，确保系统运行的稳定性和安全性。安全运营流程需建立标准化的操作规范，如《信息安全技术互联网信息服务安全通用要求》（GB/T38700-2020）中明确的“安全事件分类与响应流程”，确保各环节衔接顺畅。每月进行安全运营复盘，结合《信息安全技术互联网信息服务安全评估规范》（GB/T38700-2020）中的评估指标，分析运营成效并优化流程。通过引入第三方安全服务，提升运营效率，如采用“安全运营中心（SOC）”模式，实现多维度的安全防护和快速响应。3.2互联网信息服务安全事件响应依据《互联网信息服务安全事件应急处置指南》（GB/T38700-2020），安全事件响应需在24小时内启动，确保事件快速定位、隔离和处置。事件响应流程包括事件发现、分类、分级、处置、报告和复盘等阶段，遵循“先隔离、后处理、再恢复”的原则，减少对业务的影响。事件响应需配备专门的应急团队，按照《信息安全技术互联网信息服务安全事件应急处置规范》（GB/T38700-2020）中的标准，制定详细的响应预案和流程。事件处置完成后，需进行事后分析，依据《信息安全技术互联网信息服务安全事件分析规范》（GB/T38700-2020）进行复盘，优化后续应对措施。通过建立事件数据库和分析工具，实现事件的自动化跟踪与分析，提升响应效率与准确性。3.3互联网信息服务安全培训与意识提升依据《信息安全技术互联网信息服务安全培训规范》（GB/T38700-2020），安全培训需覆盖用户、管理员、技术人员等不同角色，内容包括安全政策、操作规范、应急处理等。培训方式应多样化，如线上课程、实战演练、案例分析、模拟攻防等，确保培训内容与实际操作相结合。安全意识提升需通过定期考核和认证，如《信息安全技术互联网信息服务安全培训评估规范》（GB/T38700-2020）中提到的“安全意识考核”机制，提升员工的安全责任意识。培训内容应结合最新的安全威胁和法律法规，如《网络安全法》《数据安全法》等，增强员工的合规意识和风险防范能力。建立安全文化，通过内部宣传、安全日、安全竞赛等方式，营造全员参与的安全氛围，提升整体安全防护水平。3.4互联网信息服务安全团队建设依据《信息安全技术互联网信息服务安全团队建设规范》（GB/T38700-2020），安全团队需具备专业资质，如信息安全工程师、安全分析师等，确保团队能力与业务需求匹配。团队建设应注重人员结构优化，包括技术、管理、运营等多维度人才，形成“技术+管理+运营”复合型团队。安全团队需定期进行能力评估，依据《信息安全技术互联网信息服务安全团队能力评估规范》（GB/T38700-2020）中的指标，确保团队持续提升。建立团队协作机制，如跨部门协同、项目制管理、绩效考核等，提升团队整体效率与响应能力。通过引入安全运营中心（SOC）模式，实现团队专业化、自动化和高效化，提升整体安全运营能力。3.5互联网信息服务安全绩效评估依据《信息安全技术互联网信息服务安全绩效评估规范》（GB/T38700-2020），安全绩效评估需从多个维度进行，包括安全事件发生率、响应时间、系统可用性、合规性等。评估方法应采用定量与定性相结合的方式，如通过安全事件统计、系统日志分析、安全审计报告等，全面评估安全运营成效。安全绩效评估需建立持续改进机制，依据《信息安全技术互联网信息服务安全绩效评估标准》（GB/T38700-2020）中的指标，制定优化方案并落实执行。评估结果应纳入绩效考核体系，激励团队持续提升安全管理水平，形成“以评促改”的良性循环。通过引入数据可视化工具，实现安全绩效的实时监控与分析，提升评估的科学性与可操作性。第4章互联网信息服务安全合规与监管4.1互联网信息服务安全合规要求根据《互联网信息服务安全指南》（GB/T36341-2018），互联网信息服务需遵循“最小化原则”，即仅提供必要的信息服务，不得超出用户授权范围。信息服务提供者应建立完善的用户身份认证机制，如基于OAuth2.0的授权体系，确保用户数据安全与隐私保护。信息内容需符合国家相关法律法规，如《网络安全法》《个人信息保护法》等，不得传播违法信息或侵犯他人合法权益的内容。互联网信息服务应定期进行安全风险评估，采用ISO27001信息安全管理体系，确保信息系统的安全性和可控性。信息服务提供者需建立数据分类分级管理体系，根据数据敏感度实施差异化的安全防护措施，如对用户隐私数据采用加密存储与传输。4.2互联网信息服务安全监管机制国家网信部门负责统筹协调互联网信息服务安全监管工作，建立“属地管理、分级负责”的监管体系。监管机制包括内容审核、技术监测、用户举报等多维度手段，如利用算法进行关键词过滤与内容识别。互联网信息服务需接受第三方安全审计，如通过国家网络安全审查委员会进行合规性审查。监管机构可依法对违规行为实施行政处罚，包括但不限于罚款、责令整改、暂停服务等。监管机制还应建立信息共享平台，实现跨部门、跨区域的数据互通与协同治理。4.3互联网信息服务安全监督检查监督检查通常由网信部门组织，采用“随机抽查”与“专项检查”相结合的方式，确保监管的公正性与权威性。检查内容涵盖信息内容合规性、数据安全防护、用户隐私保护等多个方面，如检查是否落实《数据安全法》相关要求。检查过程中应采用定量与定性相结合的方法，如通过系统日志分析、用户反馈调查等方式评估服务合规性。检查结果需形成报告并公开，接受社会监督，确保监管透明度与公信力。对于发现的违规行为，监督检查部门应依法责令整改，并记录整改情况，作为后续监管依据。4.4互联网信息服务安全违规处理违规行为包括但不限于传播违法信息、侵犯用户隐私、未落实安全防护措施等，处理方式包括警告、罚款、暂停服务、吊销许可证等。根据《网络安全法》第61条，违规者需承担民事责任，如赔偿损失、公开道歉等。对于严重违规行为，如涉及国家安全或社会公共利益，可依法移送司法机关处理。违规处理应遵循“过罚相当”原则，确保处罚与违法行为的严重程度相匹配。处理结果需向公众公开，增强社会对互联网信息服务安全的信任度。4.5互联网信息服务安全标准与认证互联网信息服务需符合国家制定的行业标准，如《互联网信息服务业务安全评估规范》（GB/T36342-2018）。信息服务提供者可申请第三方安全认证，如通过ISO27001、ISO27701等国际标准认证。认证机构需具备国家认可的资质，确保认证结果的权威性与有效性。安全认证应覆盖信息内容、数据安全、用户隐私保护等多个维度，确保服务全面合规。企业可通过认证提升自身安全水平，同时获得政府及公众的认可，促进互联网行业的健康发展。第5章互联网信息服务安全风险防范与应对5.1互联网信息服务安全风险识别互联网信息服务安全风险识别是保障信息内容安全的基础工作，通常采用风险矩阵法（RiskMatrixMethod）和威胁建模（ThreatModeling）等方法，用于识别潜在的网络攻击、数据泄露、内容违规等风险。根据《互联网信息服务安全指南》（2023年版），风险识别应涵盖技术、管理、法律、社会等多个维度，通过定期开展安全审计和漏洞扫描，及时发现系统性风险点。例如，某大型互联网平台在2022年通过风险识别发现其用户数据存储系统存在未加密的API接口，导致数据泄露风险显著增加。识别过程中需结合行业特点和用户行为模式，采用大数据分析和技术，提高风险识别的准确性和时效性。通过风险识别，可为后续的风险评估和防控策略提供科学依据，确保风险防控措施的针对性和有效性。5.2互联网信息服务安全风险评估方法互联网信息服务安全风险评估通常采用定量与定性相结合的方法，包括风险等级评估（RiskLevelAssessment）和安全影响评估（SecurityImpactAssessment）。根据《信息安全技术信息安全风险评估规范》（GB/T22239-2019），风险评估需明确风险来源、影响范围、发生概率及后果严重性，综合评估风险等级。例如，某社交平台在2021年通过风险评估发现其用户评论系统存在高风险的SQL注入漏洞，该漏洞可能导致用户数据被篡改或泄露。风险评估结果应形成风险清单，明确风险类型、影响程度、优先级等，为后续的防控措施提供决策支持。评估过程中需参考行业标准和国内外典型案例，确保评估方法的科学性和可操作性。5.3互联网信息服务安全风险防控策略互联网信息服务安全风险防控策略应涵盖技术防护、管理制度、人员培训、应急响应等多个方面，形成多层次、立体化的防护体系。根据《互联网信息服务安全指南》（2023年版），应采用防火墙、入侵检测系统（IDS）、数据加密、访问控制等技术手段，构建安全防护屏障。例如，某电商平台通过部署Web应用防火墙（WAF）和漏洞扫描工具，有效降低了Web服务的攻击面，减少了潜在的安全隐患。风险防控策略应结合业务需求和技术能力，制定分阶段、分层级的防控措施，确保防控措施的可实施性和可持续性。防控策略需定期更新，结合技术演进和威胁变化，形成动态调整机制，提升整体安全防护能力。5.4互联网信息服务安全风险应对机制互联网信息服务安全风险应对机制应包括风险预警、应急响应、恢复重建、事后分析等环节，形成闭环管理流程。根据《信息安全技术信息安全事件分类分级指南》（GB/T22239-2019），风险应对应遵循“预防为主、反应及时、恢复优先、事后总结”的原则。例如，某网络平台在2020年遭遇DDoS攻击后，通过建立应急响应团队、启用流量清洗技术、恢复系统并进行安全加固，有效控制了损失。应对机制需明确责任分工、流程规范和沟通机制，确保在风险发生时能够快速响应和处理。事后应对应进行全面复盘，分析事件原因、改进措施和防范建议，形成经验教训，提升整体安全管理水平。5.5互联网信息服务安全风险预警与响应互联网信息服务安全风险预警应基于实时监控和数据分析，采用异常检测算法（AnomalyDetectionAlgorithm）和威胁情报（ThreatIntelligence）等技术手段，实现风险的早期识别。根据《信息安全技术信息安全事件分类分级指南》（GB/T22239-2019），预警机制应包括风险监测、风险评估、风险预警、风险响应等环节，形成闭环管理。例如，某金融平台通过部署驱动的威胁检测系统，成功预警并阻止了多起恶意攻击行为，避免了重大损失。风险预警应与应急响应机制联动，确保在风险发生时能够迅速启动应对流程，最大限度减少损失。风险预警与响应需结合法律法规和行业规范，确保预警信息的准确性和响应措施的合法性与有效性。第6章互联网信息服务安全案例分析与实践6.1互联网信息服务安全典型案例根据《互联网信息服务安全指南》（2023年修订版），典型案例包括网络谣言传播、数据泄露、非法信息传播等，其中某平台因未及时过滤非法内容，导致大量用户被误导，造成社会影响恶劣。2021年某社交平台因未落实内容审核机制，被国家网信办通报，其违规内容数量达120万条，用户投诉量高达30万次，反映出内容安全治理的薄弱环节。2022年某电商平台因未及时识别并下架违规商品，引发消费者投诉，最终被监管部门处以罚款并责令整改，体现了平台责任落实的重要性。某新闻网站因未履行信息真实性核查义务，被认定为“传播虚假信息”，其用户量从100万下降至50万，说明内容真实性对用户信任的影响显著。根据《网络空间安全法》规定，平台需建立内容安全监测机制，定期开展风险评估，确保信息传播符合法律法规要求。6.2互联网信息服务安全实践应用实践中，平台需建立多层防护体系，包括内容审核、技术监测、人工审核等，以实现对非法信息的实时拦截。采用技术进行内容识别，如自然语言处理（NLP）和图像识别，可有效提升审核效率，减少人工误判率。实施分级分类管理，对不同类别的信息进行差异化处理，确保敏感信息得到更严格的管控。建立用户反馈机制，通过用户举报、投诉渠道及时处理问题，提升用户满意度和平台公信力。与公安、网信办等机构合作，共享信息资源，形成联合治理机制，增强执法效率。6.3互联网信息服务安全最佳实践最佳实践包括制定明确的合规政策，确保平台内容符合《网络安全法》《互联网信息服务管理办法》等法规要求。建立健全内容审核流程，涵盖内容采集、审核、发布、监控等环节，确保全过程可控。引入第三方安全审计，定期评估平台安全状况，确保技术措施与管理措施同步升级。推行“一把手”责任制，由平台负责人全面负责安全管理工作，提升责任落实力度。强化用户隐私保护，落实数据加密、访问控制等措施，保障用户信息不被滥用。6.4互联网信息服务安全经验分享经验表明，平台应注重技术与管理的结合，技术手段是基础，管理机制是保障。建立常态化的安全培训机制，提升员工安全意识和技能，是保障安全的重要环节。通过案例分析和经验交流，可以不断优化安全策略，提升平台应对复杂风险的能力。安全治理需持续改进，不能一劳永逸，需根据技术发展和监管要求动态调整策略。经验显示，用户信任是平台安全的核心，提升用户满意度有助于形成良性循环。6.5互联网信息服务安全未来发展趋势随着和大数据技术的发展，内容安全监测将更加智能化，实现自动识别和实时预警。未来将更加注重隐私保护与数据安全，数据跨境流动将面临更严格的监管要求。互联网信息服务安全将向“全链条、全要素、全场景”发展，覆盖内容、技术、管理、用户等多个维度。随着5G、物联网等新技术的普及，安全威胁将更加多样化，需构建更完善的防御体系。国家将加强监管和技术标准建设，推动行业规范化发展，提升整体安全水平。第7章互联网信息服务安全发展趋势与挑战7.1互联网信息服务安全发展趋势互联网信息服务安全正朝着智能化、自动化方向发展，借助（）和机器学习技术，实现对用户行为的实时监测与风险预警，提升安全响应效率。随着5G、物联网等新兴技术的普及，互联网服务场景日益复杂，安全威胁呈现多点分布、动态变化的特点，推动安全技术向全链路防护演进。数据隐私保护成为关键趋势，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）及中国《个人信息保护法》等法规的出台，促使企业加强数据加密、访问控制和权限管理。零信任架构（ZeroTrustArchitecture）逐步成为主流，通过最小权限原则、持续验证和多因素认证等手段，构建更加安全的网络环境。行业间协同治理机制日益完善，如中国互联网协会、国际电信联盟（ITU）等组织推动制定行业标准，提升整体安全水平。7.2互联网信息服务安全面临的挑战技术更新速度快，传统安全措施难以应对新型攻击手段，如深度伪造（Deepfake）、内容（GC）等，导致安全防护能力滞后。用户行为复杂多变，社交平台、短视频、直播等场景中，用户身份伪造、恶意行为频发，安全防护需覆盖用户行为分析、内容审核等多个维度。跨境数据流动带来合规风险，不同国家对数据保护的法律要求差异大，导致数据跨境传输面临法律和安全双重挑战。恶意代码、勒索软件等威胁持续升级，APT攻击（高级持续性威胁）频发，攻击者利用漏洞进行长期渗透，威胁系统稳定性和数据安全。安全投入与收益不平衡，部分企业因成本限制，未能有效部署先进安全技术，导致安全防护能力不足。7.3互联网信息服务安全未来发展方向安全与服务融合，推动“安全即服务”（SaaS）模式，实现安全能力的即需即用，提升用户体验与服务效率。安全能力向智能化、预测性方向发展，利用大数据分析和行为建模，实现风险预测与主动防御。安全标准与合规要求持续更新，推动国际标准互认，提升全球范围内的安全协作与信任。安全技术与业务场景深度融合，如安全分析、区块链溯源等技术在内容审核、身份认证中的应用。安全治理从被动防御转向主动管理，通过安全运营中心（SOC）实现全天候、全链条的安全监控与响应。7.4互联网信息服务安全技术演进网络安全防护技术不断升级，从传统的防火墙、IPS扩展到驱动的威胁检测系统，如基于行为分析的异常检测（BehavioralAnalysis）。数据安全技术涵盖数据加密、访问控制、脱敏处理等，结合同态加密（HomomorphicEncryption）实现数据在传输与存储过程中的安全保护。隐私计算技术快速发展，如联邦学习（FederatedLearning）和差分隐私（DifferentialPrivacy）在数据共享与分析中的应用，提升数据利用效率与隐私保护。安全评估与认证体系日益完善，如ISO27001、NISTSP800-208等标准的推广，推动企业实现安全合规化。安全工具不断迭代，如自动化安全扫描工具、端到端加密通信等，提升安全检测与响应的自动化水平。7.5互联网信息服务安全国际合作国际组织如国际电信联盟（ITU）、联合国教科文组织（UNESCO）推动建立全球安全治理框架，促进各国在安全标准、技术共享和执法协作上的合作。多边安全协议逐步完善，如G7、G20等机制推动跨国安全合作，应对全球性安全威胁。数据跨境流动成为国际合作重点，如《数据安全法案》（DSA）、《数字服务法》（DSA）等推动数据主权与安全的平衡。技术合作加强，如开源安全工具、跨国安全研究联盟，提升全球安全技术的共性能力。安全治理需兼顾技术发展与社会影响，推动安全与伦理并重，保障互联网健康发展与用户权益。第8章互联网信息服务安全未来展望与建议1.1互联网信息服务安全未来展望未来互联网信息服务安全将朝着“智能化、精准化、协同化”方向发展，随着、大数据和区块链等