新兴高性能计算行业应用及发展战略

高性能计算在网络信息安全方面获得深入应用

网络信息安全已经成为国家安全的基石。近年来高性能计算技术也被广泛用于解决信息安全中面临的问题。典型应用场景，如模拟攻防对抗网络靶场、大数据隐私保护和入侵检测等。

网络靶场。这是一种为网络技术、信息安全攻防技术和信息安全构想等提供定量和定性评估的实验环境，具备可信性、可控性和可操作性强等特点。目前，网络靶场已经在美国、英国、澳大利亚和日本等国实施。在网络靶场中，往往需要支持不同安全等级环境下的计算机网络防御、侦查、攻击测试，需要靶场具有对虚拟节点的可扩展能力，以生成成千上万的测试节点。例如，互联网环境生成技术 LARIAT可用于模拟互联网上的 HTTP、HTTPS、TCP／IP、SSH 和 SMTP 等协议；为了给网络靶场中成千上万节点生成的大规模网络流量，LARIAT 分布式地配置在每一个节点上。

隐私保护。隐私保护是大数据时代面临的重大挑战。大数据技术往往具有两面性。一方面，研究人员可以通过大数据发现数据之间的内在关联，提供对事物的多视角洞察，给数据持有者更多的决策信息；另一方面，攻击者对大数据的内在联系的分析，往往使得数据的隐私难以得到有效的保障。在除去患者标记的某种疾病病例中，攻击者可以通过社保、出行记录、消费记录等数据来综合推断出患者的信息。因此，大数据中的数据隐私保护是至关重要的。

入侵检测。入侵检测和防御系统有一定的实时性，因此后台对于数据处理的性能要求较高。Erfani 等提出了一种深度置信网络和单边支持向量机混合的模型用于异常检测。从实验结果来看，采用高性能算法以后训练的时间减少为原来的 1／3，测试的时间减少为原来的 1／1 000。

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