5%，结合此前的系列报告， 中美并驾齐驱之势日益巩固。 第二梯队中，英国（73.93 分）与德国（72.43 分） 分别排名第三、第四，二者虽与前两名存在差距，但 相较于排名第五的加拿大（41.81 分），相对优势仍很 明显。 研究前沿热度指数 Top20 的其他国家 / 地区可以 纳入第三梯队，其中部分相邻国家的分数差距极小。 加拿大、澳大利亚、法国、意大利、日本和西班牙的 研究前沿热度指数得分排名第五至第十名，第十一至 3.1 农业科学、植物学和动物学领域：中国大幅领先，美国排名第二，德国、沙特、英 国分列第三、第四和第五 在农业科学、植物学和动物学领域的研究前沿热 度指数得分排名中，中国以 18.63 分位列第一，是第 二名美国（7.61）的 2.45 倍，表现最为抢眼。德国、 沙特和英国得分接近，分列第三至第五名。从表 5 可 以看出，中国囊括所有 7 个指标的第一名，美国则包 揽第二。 表 7 排名第七，其他前沿排名相对靠后，且未参与新兴 前沿 1。沙特在热点前沿 3 排名第二，在热点前沿 2 和新兴前沿 1 等 2 个前沿排名第三，在热点前沿 6、7、 9 等 3 个前沿也排名在 Top10 之列。英国在热点前沿 1 排名第三，在热点前沿 6、8 等 2 个前沿排名第四， 在热点前沿 5 排名第五（表 7）。 2025 研究前沿热度指数 15 表 7 农业科学、植物学和动物学领域研究前沿热度指数

可信数据空间合规审计的实施主体与频率？ 33 46.用户投诉处理的机制与时限合规要求？ 33 47.数据使用费的定价原则与合规要求？ 34 48.运营日志的留存与查询权限合规要求？ 35 49.第三方服务提供商的合规评估要点？ 35 50.运营变更（如规则调整）的用户告知义务？ 36 六、跨域协作类 37 51.跨域数据共享的合规前提（如主体资格、授权）？ 37 52.跨行业标准对接的合规路径与方法？ 风险预警的技术实现（如AI监测、阈值触发）？ 67 94.风险处置的流程合规（如分级响应、记录）？ 68 95.数据合规风险转移的方式（如数据安全保险）？ 69 96.常态化风险防控的机制设计（如定期巡检）？ 69 97.第三方服务的风险防控要点（如合同约束、审计）？ 70 98.新技术应用的风险评估（如隐私计算、AI）？ 71 99.跨域数据风险的协同防控机制？ 72 100.风险事件的复盘流程与改进要求？ 72 ID）、统一元数据标准（如DCAT）实现数据来源、权属、血缘的全 链路追溯，为可信体系奠定基础；其次是数据安全与隐私保护，依 托同态加密、零知识证明、差分隐私等密码学工具，结合细粒度访 问控制（ABAC），保障数据“可用不可见”；第三是可信数据交换协 议，如跨域互操作框架（GAIA-X、ISO/IEC 20547）与智能合约，标 准化交换接口并自动执行权责规则；第四是数据治理与合规引擎， 集成数据分类分级、自动化合规检查（适配GDPR、数据安全法

需要搭建统一数据中台，强化非结构化数据清洗能力） （6）审计目标与机构战略是否协同不足？（如：绿色金融战略推进中未 匹 配 ESG 专项审计规划；需要将战略分解为可审计的 KPI 指标，嵌入年度计 划） （7）第三方机构合作管理是否松散？（如：外包 IT 审计未明确数据保密 协 议和技术标准；需要建立供应商准入清单，签订穿透式责任条款） （8）非现场审计工具功能是否存在闲置现象？（如：RPA 流程机器人仅 （30）跨部门协作流程是否低效？（如业务部门拖延提供数据，需要设定 数 据提报时效 KPI ，逾期自动触发预警并扣减考核分） （31）模型审计是否验证算法偏差？（如信用评分模型存在地域歧视，需 要 引入第三方技术审计，检查特征变量权重合理性（如剔除“户籍地”变量） （32）审计底稿是否结构化？（如手工填写导致信息缺失，需要使用标准 化 模板工具，强制要求填写字段（如风险等级、关联证据编号） （3 （6）普惠金融贷款数据报送是否存在虚构小微企业主体套取政策红利的行 为？（比对工商登记信息与授信客户清单，结合企业经营与纳税数据等综合判 断， 比对清单和建立识别机制等） （7）绿色信贷项目环境效益测算是否取得第三方认证，资金使用是否与环 评报告保持一致？（审查绿色债券发行文件，追踪专项资金划付凭证） （8）集团客户授信集中度是否穿透至实际控制人关联企业，隐性担保是否 纳入风险敞口计算？（绘制集团股权架构图，核查授信系统关联关系标识完整

........................................................................................147 7.1.2 第三方服务商协同............................................................................................. 40%时间用于资料核验等重复劳 动。精算建模周期从需求提出到交付平均需要 17 个工作日，严重 制约产品创新速度。核心系统面临三大挑战：①遗留系统改造成本 高昂；②异构数据源整合困难；③实时决策能力不足。 第三，监管科技（RegTech）要求倒逼升级。银保监办发 〔2022〕40 ” 号文明确要求 2025 年前完成关键业务环节智能化监 ” 控全覆盖 ，但行业现状显示：①反欺诈识别准确率普遍低于 65%；②合规审查自动化率不足 数据量 级/日 客户行为日志 APP/官网埋点 Flume 日志收 集 实时流式 1.2TB 医疗影像数据 合作医院 PACS 系统 DICOM 协议 传输 按需触发 20-50GB 第三方征信数据 央行征信接口 HTTPS API 调 用 定时批处 理 5-10GB 清洗转换阶段实施三级质检机制：原始数据层进行格式校验 （如保单号正则匹配）、业务逻辑层检查（如理赔金额不超过保

核心痛点集中在三个维度：首先，海量非结构化数据的处理能 力不足，医疗险中仅 CT 影像等医疗文件的人工解读就需要 2-3 小 时/案；其次，风险识别依赖经验判断，车险骗保案件漏检率高达 18%；第三，客户服务响应滞后，85%的保险公司尚未实现 7×24 小时智能问答。某头部寿险公司内部测试显示，传统 OCR+规则引 擎的医疗票据识别系统，在特病门诊单据上的关键字段提取错误率 达 21%。 传统人工处理 理想自动化处理 票据识别 12-25 分钟 <1 分钟 药品目录匹配 8-15 分钟 即时 处理环节 传统人工处理 理想自动化处理 责任条款核验 20-40 分钟 5-10 分钟 第三，跨系统协作产生的数据孤岛问题显著拉长处理周期。核 赔人员通常需要同时登录核心业务系统、医院数据平台、再保系统 等 4-6 个独立平台进行信息比对，仅系统切换操作就消耗日均工作 时间的 22% 个月的专项培训才能独立处理复 杂案件，导致人力资源供给弹性不足。其次，案件处理效率存在明 显波动性，在自然灾害等突发事件导致的理赔高峰期间，往往需要 临时调配 3-5 倍人力应对，产生巨额加班费用和外包成本。第三， 人工判断标准难以完全统一，即便在相同培训体系下，不同核赔员 对相似案件的审核结果差异率仍达 15%-20%，后续争议处理又额 外增加 10%-15%的复核成本。 成本构成项 占比区间 典型场景示例

aES+ 安全 GPT 依靠更高维度的检测能力能 够检出 全部 7 条攻击链。 安全专家 + 攻击大模型：构造 3W 高对抗样本 传统邮件安全厂商： 10.3% 大模型： 94.8% 第三方 VT 样本： GPT 钓鱼正报是友商的 4 倍多。 邮件安全网关默认配置：检出 80% 的样本未拦截。 钓鱼检测效果 强对抗攻击： GPT 检测优势 普通攻击： GPT 检测优势 运营大模型 SaaS 化 • 本地 化 • SaaS 化 • 本地 化 方式 2 ：深信服自有探针或第三方网络组件 / 设备， 通过 XDR ，对 接本地或 SaaS 检测大模型 • 分布式 XDR 只能对接本地检测大模型， SaaS XDR 只能对接 SaaS 检测大 模型 • 第三方组件对接效果需要具体评估 方式 1 ：深信服自有探针， 通过 SIP ， 对接本 地或 SaaS SaaS XDR 平台 第三方 网络组件 / 设备 安全 GPT - 检测大模型 安全 GPT - 检测大模型 深信服 STA 深信服 STA SIP 平 台 客户本地环境 流量、日志 上传平台 SaaS XDR 平台 分 布 式 XDR 平 台 安全 GPT- 运营大模型 ↓ 自然语言回答 任务拆解后的 API 交互 方式 2 ：深信服自有或第三方组件， 通过分布式 XDR

研究院、杭州拓扑宏半导体有限公司、哈尔 滨工程大学、广州有数数字科技有限公司、长沙翼游数据科技有限公司、高颂数科（厦门）智能 技术有限公司、中国科学院软件研究所、煤炭科学研究总院有限公司、公安部第三研究所、软通 智慧数据科技（深圳）有限公司、金联汇通信息技术有限公司、中电信数政科技有限公司、中汽 碳（北京）数字技术中心有限公司、中国联合健康医疗大数据有限责任公司、东北大学、上海数 据集团 trusted data space monitoring and management party 对可信数据空间内活动进行监督、规范和争议处理，保护各方合法权益，通常为政府主管部 门或授权监管的第三方主体。 3.9 数据 data 指任何以电子或其他方式对信息的记录。数据在不同视角下被称为原始数据、衍生数据、数 据资源、数据产品和服务、数据资产、数据要素等。 3.10 数据资源 指在一个分布式网络中，多个参与实体各自持有秘密数据，各方希望以这些数据为输入共 同完成对某函数的计算，而要求每个参与实体除计算结果、预期可公开的信息外均不能得到其 他参与实体的任何输入信息。主要研究针对无可信第三方情况下，安全地进行多方协同的计算 问题。 3.23 联邦学习 federated learning 指一种多个参与方在保证各自原始私有数据不出数据方定义的可信域的前提下，以保护隐 私数

12 月 1 号正式实施，进入等 保 2.0 时代。 6 7 等级保护依据的法律、法规  《网络安全法》第二十一条明确要求：“国家实行网络安全等级保护制度”。  《网络安全等级保护条例》第三条【确立制度】国家实行网络安全等级保护制度，对网络 实施分等级保护、分等级监管（征求意见稿）。  《关键信息基础设施安全保护条例》（征求意见稿）。  《关于开展信息安全等级保护安全建设整改工作的指导意见》（公信安 家安全、社会秩序和公共利益。 第二级 指导保护级： 此类信息系统受到破坏后，会对公民、法人和其他组织的合法权益造成 严重损害，会对社会秩 序、公共利益造成 一般损害， 不损害 国家安全。 第三级 监督保护级： 此类信息系统受到破坏后，会对国家安全、社会秩序造成 损害 , 对公共利益造成 严重损害， 对公民、法人和其他组织的合法权益造成 特别严重的损害。 无需备案，对测评周期无要求 无需备案，对测评周期无要求 警告；拒不改正或者导致危害网 络安全等后果的，处一万元以上十万元以下罚款，对直接负责的主管人员处五 千元以上五万元以下罚款。 关键信息基础设施的运营者不履行本法第三十三条、第三十四条、第三十 六条、第三十八条规定的网络安全保护义务的，由有关主管部门责令改正，给 予警告；拒不改正或者导致危害网络安全等后果的，处十万元以上一百万元以 下罚款，对直接负责的主管人员处一万元以上十万元以下罚款。

..........................................................................................119 8.2 第三方内容平台接入规范.......................................................................................... 秒以上。 某省医保平台在集中缴费期因语音系统崩溃，单日投诉量增加 120%。 数据安全与合规风险 语音交互涉及身份证号、住址等敏感信息，但部分系统缺乏端到端 加密，存在数据泄露隐患。2023 年第三方测试显示，40%的政务 语音应用未通过 ISO/IEC 27001 安全认证。 多模态协同能力缺失 服务流程常需跨平台跳转（如从语音导航切换至在线填表），但当 前系统多采用孤立架构。测试表明，用户需平均重复 大模型在智能语音讲解公共服务应用中展现出多维 度技术优势，其核心能力通过以下关键特性实现落地转化： 语言理解与生成能力 基于千亿参数规模的预训练架构，模型 在公共服务场景的语义解析准确率达到 92.3%（第三方测试机构数 据），支持 47 种方言的实时转译。在故宫博物院试点中，实现讲 解文本的自动生成效率较传统方案提升 6 倍，同时保持专业文献的 术语准确率。 多模态处理能力 模型集成语音-文本-图像联合分析模块，在景

即时通讯的钓鱼攻击接 入内网 控制域控、堡垒机、云 平台、单点登录等系统 以点打面 使用弱口令、密码复用、 密码猜测攻击获取权限 攻击核心主机获取重要 系统权限 利用第三方运维、内部 违规员工非法外联入侵 专网 攻击第三方，利用第三 方接入网络攻击目标单 位 搜索多网卡主机、 4A 系 统、网闸等设备纵向渗 透 攻击供应链，挖掘漏洞 或利用已分配权限进入 内网 攻击手机 App 、微信小 APP 第三方共享 平台发现大量敏感信息，为寻找攻击突破口提供了便捷，进而成功拿下多个重要成果。 四是网络暴露面过宽且漏洞大量存在。很多防守方互联网暴露面点多面广，老旧系统大量存在，攻击者可以通 过基层单位防护薄弱、管理存在缺陷等问题进入内网。 通过攻防演练裁判视角总结网络安全存在的主要问题，内网安全十分薄弱 网络安全存在的突出问题 五是供应链风险巨大。产品供应商、软件开发商、第三方运维 防守服务内容 防护梳理 实战对抗 理论推演 梳理防护目标：核心目标、 重点目标、 DMZ 区暴露 设备、安全防护设备等； 梳理安全防线：第一道防 线网络边界，第二道防线 应用系统，第三道防线主 机，第四道防线控制系统； 梳理隔离措施 : 网络访 问控制明细；应用访问控 制明细；不同网络是否有 违规外联通道；梳理对外 提 供服务的资产 清单；集权类系统访问控