十大信息安全龙头公司

1齐安新
启安信成立于2014年，2020年在上交所上市。它专注于空间安全市场，为企业用户提供新一代企业级安全产品和服务。已经发展成为国内领先的基于大数据、人工智能、安全运营技术的安全提供商。
2深信不疑
成立于2000年，2018年在创业板上市，是一家专注于企业级安全、云计算、IT基础设施和物联网的产品和服务提供商。旗下拥有深信智能安防、深信云、深信新It三大业务品牌及子公司新锐科技，致力于承载各行业用户数字化转型过程中的基石工作。
3华为
成立于1987年，是全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商。拥有规模领先的基础通信设施，致力于构建万物互联的智能世界，在电信运营商、企业、终端、云计算等领域构建了端到端的解决方案优势。
4天荣信科技集团
成立于1995年，是中国较早的安全企业，也是中国自主研发防火墙的创始人。目前已成为国内领先的安全、大数据、云服务提供商。天荣信多年来在国内安全防火墙领域处于领先地位，在安全硬件和整体安全市场更具竞争力。
5金星
成立于1996年，是国内具有完全自主知识产权的安全产品、可信安全管理平台、安全服务和解决方案的强大综合提供商。2010年在深圳中小企业板上市。启明星辰在入侵检测或入侵防御、统一威胁管理、安全管理平台、数据安全、运维安全审计、数据库安全审计与防护等市场占据领先地位。
6新华三
紫光的数字化转型服务品牌专注于新IT技术创新领域，专注于新IT解决方案和产品的研发、生产、咨询、销售和服务。新华三具备计算、存储安全等数字化基础设施的整体能力，提供包括云计算、大数据、智能连接、新安全、物联网、边缘计算、人工智能、5G等一站式数字化解决方案，以及端到端的技术服务。
7腾讯安全
腾讯安全作为互联网安全领导品牌，致力于成为产业数字化升级过程中的安全战略官。腾讯安全构建了以腾讯安全大脑为核心的自适应闭环安全防护体系，包括基础安全防护体系、安全运营中心和业务安全服务体系。
8吕蒙科技
成立于2000年，2014年在深交所上市，为金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业及各类企业用户提供全线安全产品、全方位安全解决方案和系统化安全运营服务。吕蒙科技有八个实验室:星云、吴歌、傅莹、天极、舒天、天元、平行和威胁情报。
9安恒信息
成立于2007年，2019年在科创板上市，是一家专注于信息安全领域的信息安全产品和服务提供商。是国内信息安全领域的佼佼者。公司专注于云安全、大数据安全、物联网安全、智慧城市安全和工业安全，拥有数百名一线安全专家和一条具有创新自主知识产权的安全产品线。
10亚信安全
是国内安全软件领域的佼佼者。亚信安全以身份安全为基础，以云边缘安全和端点安全为重点，以安全中心为枢纽，以威胁情报为支撑，构建“全云、全联动、全智能”的产品技术战略。公司依托四大产品服务体系，构建预测、防护、检测、响应的动态自适应安全模型。

随着全球信息化的浪潮，信息化产业不断发展、延伸，已经深入了众多的企业及个人，SOA系统架构的出现，将给信息化带来一场新的革命。

纵观信息化建设与应用的历程，尽管出现过XML（标准通用标记语言的子集）、Unicode、UML等众多信息标准，但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型，这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起，往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现，这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实，使信息化建设的ROI（投资回报率）大大降低，ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据，将数据转换为与目标系统相兼容的格式，然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后，要产生应用价值，还需另外的数据展现工具予以实现，如此复杂的数据应用过程，必定产生高昂的应用成本。

结构化的数据管理尚可通过以上方法，予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面，这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统，而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中，经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品，相互之间的功能也是经常重叠，并且无法集成。

随着信息化建设的深入，不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统，又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。

在激烈竞争且多变的市场环境下，企业的管理模式很难固化，应用传统的信息化软件，当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。

SOA系统架构的出现，信息化变革

微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说，从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统，到80年代应用于PC的CS架构，一直到90年度互联网的出现，系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后，SOA被誉为下一代Web服务的基础框架，已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。

SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念，不再是各自独立的架构形式，能够轻松的互相联系组合共享信息。

可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能，能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。

松散耦合方式，只要充分了解业务的进程，就可以不用编写一行代码，通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥，只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度，并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程，以记录管理的内容，指定过程的流转方向。

更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成，加强了信息的协同相关性。同时，复杂、成本高昂的数据集成，也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。

在具体的功能实现上，SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等，从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看，SOA协同软件中的信息管理功能，全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途，但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分，因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部；同时，信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图，因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比，关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。

人工智能云计算在2020年科创板上市的公司有：
1、腾讯云：提供AI、大数据、云计算等服务；
2、百度云：提供AI、云计算、大数据、物联网等服务；
3、阿里云：提供AI、云计算、大数据、物联网等服务；
4、网易云：提供AI、云计算、大数据、物联网等服务；
5、中信云：提供AI、云计算、大数据、物联网等服务；
6、华为云：提供AI、云计算、大数据、物联网等服务；
7、联想云：提供AI、云计算、大数据、物联网等服务；
8、京东云：提供AI、云计算、大数据、物联网等服务；
9、浪潮云：提供AI、云计算、大数据、物联网等服务；
10、微软云：提供AI、云计算、大数据、物联网等服务。

不管是物联网、云计算还是大数据时代，都是我们信息时代的发展基石，那么它们到底是个什么东西呢？一起了解下吧！

当我们进入到互联网时代的时候，不管你是听一首歌，还是浏览一个网页，关于你的各种数据就已经开始存在着了，那么如何存储这些大数据？并且如何灵活的运算和分析这些数据？这都是大数据平台所要做的事情，提供一个媒介来看管这些数据，在大数据平台，开发者们或可以将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”中提供的服务。

所以接下来，我们要讲的就是云平台，都说企业上云，这“云”到底是什么呢？其实，我们可以把云看做是一个容量无限大的仓库一样，这也是云计算不断发展下的产物，为企业提供一些建模，开发，集成，运行，管理等一系列的IT解决方案，在“云”上，可以实现资源的调动，存储等，以此来保障整个IT系统不崩盘，顺利的运行。

物联网是互联网发展成熟后的一个必然趋势，互联网的包括的范围还是非常的有限，但是物联网不同，它要把一台冰箱，甚至马路上的一个小灯泡都能通过物联网技术连接起来，赋予他们新的智能化的东西。可以这么说，万事万物都在物联网的“掌控”之中。

大数据 说的是一种移动互联网和物联网背景下的 应用场景 ，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息， 侧重于海量数据的 存储、处理与分析 ，从海量数据中发现 价值 ，服务于生产和生活。

物联网 是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行 信息交换 ，即物物相息，以实现智能化识别和管理，物联网的发展目标是 实现万物互联 ， 应用创新 是物联网发展的核心，智能手表/手环、无人驾驶、无人商店、智能工业、智慧城市等等都物联网的应用场景， 基于物联网延展出来的 边缘计算 已经开始兴起。

云平台 则是各种资源的 虚拟化、优化配置与管理 ，在此之上提供开箱即用的应用服务给用户，典型分为 IaaS、PaaS、SaaS 三种模式，其中IaaS、SaaS发展的比较快，IaaS方面的赛道已被头部玩家锁定。目前PaaS的发展也在快速发力， 中台概念的普及推动着PaaS的发展， 基于PaaS开发SaaS ，或者 SaaS附带高扩展能力的PaaS 都是典型的形态 。

云平台和物联网、大数据是密切相关 ，物联网提供海量数据采集、基本处理的抓手与通道，云平台提供虚拟基础环境、运行环境、开发环境、应用平台，大数据提供数据处理模型、计算、加工、分析以及更高级的趋势分析、智能预警等，我国工业2025、工业互联网发展对这三块需求都比较旺盛，前景一片光明。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

在信息化、互联网+时代，它们分属不同的技术研发方向领域。

数据处理分析决策领域，称发展由局部孤立数据到大数据；通信网络链接领域，称发展由互联网到物联网；应用软件技术服务领域，称发展由终端应用到云集约分布应用。显然，数字信息技术发展终将殊途同归。

物联网、大数据、云应用服务、人工智能、区块链，它们是紧密关联的，物联网生成大数据，对大数据的处理分析，需要集约多进程的分布式应用服务；基于大数据的综合决策，需要人工智能辅助；数据的真实性、安全性，需要区块链保障。

产业数字化转型，全部产业将升维到数字产业；再进行全数智产业集约优化生态闭环，则所有异构平台，必将集约融合为”物联网大数据云服务”平台，实现大一统。

在物联网系中，纲是智慧中国、智慧政府、智慧城市；节点是云平台，分布式应用服务、分布式存储、分布式记帐；目是连接万物的末梢(移动、固定)终端，目终端通过授权链接，可访问纲和节点服务。

首先，分属三个不同的行业，但都属于大平台级别。相互独立，却又相互交融；

其次，简单点理解大数据以内容为主，提练数据为当下或未来服务；物联网以物为主，万物互联为核心；云以存储/集中服务为主，民主集中制是特色。

但是这三者相互关联。物联网可以产生大数据，要用云平台；同时，大数据也对物联网和云平台的应用也有支撑作用。

最后，当这三者发展到均衡一定程度，人工智能化才能真正实现。

万物互联给人感觉庞大且有距离感。但其实，它离你并不遥远：街头密集的共享单车、越来越多的智能穿戴和智能家居……当物联网应用于生活的方方面面，包括移动医疗、工业物联网、智能零售、环境监测、资产跟踪等等，它将极大地方便我们的生活、提高工作效率

京东方物联网解决方案以人工智能、大数据、云计算为技术支撑，聚焦细分市场，为客户提供智慧零售⌄智慧金融、数字医院、商务办公、智慧家居、智慧交通、智慧政教、智慧能源等物联网细分领域整体解决方案。目前北京大兴国际机场就随处可见京东方提供的航显设备及解决方案；北京最高新地标中国尊也采用了京东方智慧显示系统解决方案；京东方还将智慧金融解决方案应用于中国工商银行等多家银行；为数字医院提供数字病房系统、智慧门诊系统以及超高清远程会诊系统解决方案等等。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

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