随着信息时代的到来，数据安全成为世界各国共同关注的问题。俄罗斯政府也给予该问题高度重视。普京总统曾多次强调数据保护在推进俄罗斯经济社会数字化进程中的重要性。俄罗斯国家数据安全治理制度体现在四个重要方面：信息安全贯穿俄罗斯国家数据安全治理始终，个人数据安全突出俄罗斯国家数据安全治理特点，网络数据安全凸显网络安全与国家安全的密切关系，人工智能数据安全则是俄罗斯国家数据安全治理发展新方向。俄罗斯数据安全治理机构的权责分为三个层次：俄联邦总统（总统办公厅和国务委员会）、联邦会议、宪法法院为第一层，俄罗斯联邦中央政府及其分支部门为第二层，俄罗斯联邦地方政府及其分支部门为第三层。在相关制度的保障下，俄罗斯为保障数据安全治理从提升数据安全防御策略、打造数据安全人才培养体系、加强该领域国际合作等层面实施了一系列举措。未来一段时间，俄罗斯国家数据安全将重点聚焦于人工智能数据安全的发展。

人工智能技术在很多领域都取得了初步成功，它擅长通过算法、算力和数据解决完全信息环境下的确定性问题。人工智能技术在不断发展普及且日益广泛地服务和赋能人类生产生活的同时，也带来了难以忽视的安全风险。人工智能自身安全是具有挑战性的领域。明确人工智能安全的重要性，是开启人工智能赋能新时代之路的首要条件。

以2003—2021年间CNKI数据库中CSSCI期刊收录的有关数字化治理研究的1727篇文献为数据来源，借助文献计量法和可视化分析软件CiteSpace，可从文献的外部特征和内部特征两个维度，考察国内数字化治理研究的发展历程、热点主题及演进趋势。国内数字化治理研究总体上呈快速上升趋势，影响力不断提升，热点主题涵盖对数字化本身的治理和利用数字化技术治理两个维度，但研究合作网络有待进一步加强。

近年来，生成对抗网络（generative adversarial networks，GANs）技术研究成果呈指数级增长，生成对抗网络使用零和博弈论将2个相互竞争的神经网络结合起来，使其能够产生更加清晰、离散的输出。在计算机视觉、医疗、金融等领域的图像和视频处理及生成、数据集增强、时间序列预测等方面已取得重大进展。主要介绍了生成对抗网络的基本框架、理论以及实现过程，分析了近年来主流研究现状，通过回顾生成对抗网络变体及其应用场景列举了亟待改进的问题。此外，还着重讨论了如何采用生成对抗网络隐私措施与处理敏感数据，以及生成对抗网络技术在相关领域的未来发展趋势。

大数据背景下，信息技术手段在各个行业和领域中得到了广泛应用，在推动行业快速发展的同时，也使得其性能和要求不断提高。在经济统计中，通过大数据和云计算的相互结合，能够切实提高工作的效率和质量。但是就目前来看，经济统计工作并没有很好地适应大数据发展的要求，存在很多亟待解决的问题。本文结合大数据与经济统计的概念，分析了大数据对于经济统计的影响，结合经济统计在工作中存在的问题，探讨了大数据在经济统计中的应用策略，以供参考。

服务能力是通信运营商一项重要的软实力，对自身长远发展有着十分大的影响，当向客户提供优质的各项服务时，可以形成生产力，继而为产品与品牌形象加分，凭借优质服务获得客户的高度信赖，反之则极易影响到运营商的健康发展。为此，运营商必须始终清楚认识到优质服务的重要性，并不断去优化和创新服务理念与模式，确保客户始终可以获得优质服务。文章从多个方面分析了运营商有效提升客户满意度的策略措施，以期为相关人员提供参考。

卫星通信系统具有大部分通信系统没有的优势，在通信事业的发展中占据着重要的地位。卫星通信系统与数字光纤等相互辅助，在通信中发挥了极大作用，伴随着科学技术的日益更新，卫星通信系统在众多高科技中脱颖而出，受到了大众的欢迎。

算力网络的普及是智能时代的重要标志。随着5G、IoT、人工智能等技术的逐步成熟，新基建成为我国下一步基础设施建设的大方向。国家发改委在2020年4月对新基建的含义进行了阐述，在“信息基础设施”中明确提出“算力基础设施”的概念。今年2月启动的“东数西算”，加速了全国一体化算力网络国家枢纽节点的建设步伐。《2021—2022全球计算力指数评估报告》显示，算力指数每提高一个点，数字经济和GDP分别增长3.3‰和1.8‰。算力已经成为数字经济时代的核心生产力。目前，算力网络系统架构规划大多侧重如何运营、如何打通服务的提供方和消费者、如何将“网云融合”改造升级为“算网一体”等内容。笔者认为，高效的算力资源层是算力网络这座大厦的根基，底层处理芯片、数据传输等物理层产品和技术的支撑能力不容忽视。算力网络的有效实施除了资源整合、服务创新，还亟须新核心技术的突破。

本文主要是提出面向云网融合业务的一种一体化运维管理系统，具体从应用场景、业务需求、监控对象、技术架构、系统功能、硬件估算等多方面进行设计，包括告警和业务监控、报表分析、配置管理、系统管理等。

以行业信息化应用架构的演变为主线，简述了应用架构的发展与演进，并基于目前应用架构的问题与困境，探讨研发管理未来的发展趋势，重点解析了研发管理如何从信息化向数字化演进，寻求最适合企业自身业务的应用架构。