浙江大学教授，视觉感知教育部-微软重点实验室副主任,城市安全治理实时数智化技术浙江省工程研究中心执行主任宋明黎，在本次论坛上以《利用超大规模图数据高性能智能安全计算平台加强灾害监测预警和防范》为题作报告。                                               

自然灾害普查涵盖复杂海量的致灾因子和承灾体时空数据，迫切需要提升对各类下游防灾减灾救灾业务需求的安全、高效、精准数智化服务能力。由于传统数据治理和服务技术固有的局限性，导致我们面临诸多挑战 ：相关数据安全保障缺少系统支撑，安全性有待提升 ；面对超大规模时序数据处理效率低、精准度不足；数据推理、应急决策的智能化不够。上述挑战本质上是由一系列技术难题导致：时空感知方面，多元数据分散割裂；关联计算方面，海量数据条件下特征要素分析难；智能精准方面，多样化动态场景的智能化支撑难；数据安全方面，缺乏全方位全流程支撑范式。针对当前灾害普查数据应用在安全可信、分析效率、智能精准等三方面仍旧难以合理平衡难题，以时空多模态实时计算和区块链可信安全数据治理为核心，为普查数据应用提供融合感知、实时计算、精准分析与安全使用支撑，打造自然灾害普查数据安全、高效、精准服务数智化平台。该平台会从网络安全、数据安全、用户行为、安全态势等进行全方位安全防护。一方面结合区块链进行采集、流转、审核、审批、存证实现全过程数据可信防护，另一方面，基于隐私联邦学习与在线学习，在避免直接披露敏感数据的同时还能够防御模型推理攻击，实现对连续数据和模型服务过程的新型数据和模型安全保护。