信息技术基础（第2版）课件 项目16 新一代信息技术

信息技术与网络基础

《信息技术基础》十四五教材配套PPT新一代信息技术概述项目16目录CONTENTS01项目描述02相关知识03项目实施药理学（第9版）学习目标掌握熟悉了解新一代信息技术的相关知识新一代信息技术的特点新一代信息技术的应用项目描述第一节01

新一代信息技术是以人工智能、量子信息、移动通信、物联网、区块链等为代表的新兴技术。它既是信息技术的纵向升级，也是信息技术之间及其与相关产业的横向融合。本主题包含新一代信息技术的基本概念、技术特点、典型应用、技术融合等内容。

本项目主要学习新一代信息技术及其主要代表技术的概念、特点和应用。项目描述01相关知识第一节0216.2.1新一代信息技术概述01

是新一代信息技术是国务院确定的七个战略性新兴产业之一，不只是指信息领域的一些分支技术如集成电路、计算机、无线通信等的纵向升级，而是信息技术横向渗透融合到制造、金融等其他行业，信息技术研究的主要方向将从产品技术转向服务技术。以信息化和工业化深度融合为主要目标的“互联网+”是新一代信息技术的集中体现。16.2.2新一代信息技术的战略地位01

早在2010年，国务院印发的《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》中列了七大国家战略性新兴产业体系，其中就包括“新一代信息技术产业”。文件指出，应加快建设宽带、泛在、融合、安全的信息网络基础设施，推动新一代移动通信、下一代互联网核心设备和智能终端的研发及产业化，加快推进三网融合，促进物联网、云计算的研发和示范应用；16.2.2新一代信息技术的战略地位01

着力发展集成电路、新型显示、高端软件、高端服务器等核心基础产业；提升软件服务、网络增值服务等信息服务能力，加快重要基础设施智能化改造；大力发展数字虚拟等技术，促进文化创意产业发展。16.2.2新一代信息技术的战略地位01

新一代信息技术发展推动了知识社会以人为本、用户参与的下一代创新（创新2.0）演进。创新2.0以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征。随着新一代信息技术和创新2.0的交互与发展，人们的生活和生产方式甚至社会组织形态都在悄然发生着变化，社会、经济各领域的建设应该把握这种趋势，推动科学2.0、技术2.0和管理2.0等新形态的演进和发展。项目实施第一节0316.3.1任务16.1：认识大数据2

目前，全球新一代信息产业正处于加速变更期，大数据技术和应用也处于创新突破期。数据是国家基础性战略资源，国内大数据市场需求正处于爆发期，因此抢抓机遇推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。1.大数据的概念16.3.1任务16.1：认识大数据

2

大数据（BigData）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。2.大数据的特征16.3.1任务16.1：认识大数据

2大数据的特征Volume(大量)Variety（多样）Value(低价值密度)Velocity(高速)Veracity（真实性)3.大数据的主要技术16.3.1任务16.1：认识大数据

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对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。主要有如下三种采集：数据库采集网络数据采集文件采集1）大数据采集3.大数据的主要技术16.3.1任务16.1：认识大数据

2

大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。2）大数据预处理3.大数据的主要技术16.3.1任务16.1：认识大数据

2

大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：基于MPP架构的新型数据库集群、基于Hadoop的技术扩展和封装、大数据一体机。3）大数据存储3.大数据的主要技术16.3.1任务16.1：认识大数据

2

从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。4）大数据分析挖掘4.大数据的应用领域16.3.1任务16.1：认识大数据

2

相信大数据在电商领域的应用，大家已经屡见不鲜了，淘宝京东等电商平台利用大数据技术，对用户信息进行分析，从而为用户推送用户感兴趣的产品，从而刺激消费。电商领域4.大数据的应用领域16.3.1任务16.1：认识大数据

2

“智慧城市”已经在多地尝试运营，通过大数据，政府部门得以感知社会的发展变化需求，从而更加科学化、精准化、合理化的为市民提供相应的公共服务以及资源配置。政府领域4.大数据的应用领域16.3.1任务16.1：认识大数据

2

用户画像的基础上，银行可以根据用户的年龄、资产规模、理财偏好等，对用户群进行精准定位，分析出潜在的金融服务需求。金融领域4.大数据的应用领域16.3.1任务16.1：认识大数据

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医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析、就诊行为分析等，辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。医疗领域4.大数据的应用领域16.3.1任务16.1：认识大数据

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安防行业可实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，并能够进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，反馈内涵知识辅助决策判断。安防领域4.大数据的应用领域16.3.1任务16.1：认识大数据

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大数据技术可以预测未来交通情况，为改善交通状况提供优化方案，有助于交通部门提高对道路交通的把控能力，防止和缓解交通拥堵，提供更加人性化的服务。交通领域5.大数据的发展趋势16.3.1任务16.1：认识大数据

2有效推动技术创新目前以开源为主，大数据技术框架与多种技术和架构的融合正在不断形成。因此，企业有必要创造一种自主创新与开源相结合的利用大数据技术开发的新模式。展现数据资产价值在中国未来的发展之中，受终端不同类型和形式的影响，网络功能不断丰富，丰富的数据资产不断积累，形成互联网数据社会。因此，在企业发展之中合理运用大数据挖掘技术，可以充分展示数据资产的价值，从而支持企业自身的发展。利用大数据技术，可以将传统价值链从最初的生产驱动转变为需求驱动。企业通过研发、设计、生产等环节完善价值链，提高产品服务水平的能力，展现其智能化和柔性化的发展优势。1.云计算的概念16.3.2任务16.2：认识云计算

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云计算（CloudComuting）是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，在网络上配置为共享的软件资源、计算资源、存储资源和信息资源可以按需求提供给网上终端设备和终端用户。云计算是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势。有利于信息知识和创新资源，降低全社会创业成本，培育形成新产业和新消费热点，对稳定增长、调结构、惠民生和建设创新型国家具有重要意义。2.云计算服务的类型16.3.2任务16.2：认识云计算

3云计算的分类3.云计算服务的类型16.3.2任务16.2：认识云计算

3

IaaS（基础设施即服务），向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务。这种服务模式需要较大的基础设施投入和长期运营管理经验，但IaaS服务单纯出租资源，盈利能力有限。1）按交付资源及功能分类3.云计算服务的类型16.3.2任务16.2：认识云计算

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PaaS（平台即服务），向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务。PaaS服务的重点不在于直接的经济效益，而更注重构建和形成紧密的产业生态。1）按交付资源及功能分类3.云计算服务的类型16.3.2任务16.2：认识云计算

2

SaaS（软件即服务），向用户提供应用软件（如CRM、办公软件等）、组件、工作流等虚拟化的软件服务，SasS一般采用Web技术和SOA架构，通过Internet向用户提供多租户、可定制的应用能力，大大缩短了软件产业的渠道链条，减少了软件升级、定制和运行维护的复杂程度，并使软件提供商从软件产品的生产者转变为应用服务的运营者。1）按交付资源及功能分类3.云计算服务的类型16.3.2任务16.2：认识云计算

3

为了方便不同需求的用户，很多云计算服务商都会提供很多形式的云服务，这里面比较常见的就是公有云、私有云以及混合云，还有些服务商会提供社群云（社区云）等。2）按云服务提供者与用户关系分类3.云计算服务的类型16.3.2任务16.2：认识云计算

3

公有云是为广大用户、个人或企业提供的云基础设施。公有云就是第三方的公有云供应商为用户提供可通过互联网访问的虚拟环境中的服务器空间。然后，用户可以通过购买云服务器、数据存储和其他与云相关的服务等公有云服务来访问这些服务器。2）按云服务提供者与用户关系分类3.云计算服务的类型16.3.2任务16.2：认识云计算

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私有云是云计算的另一种形式。它为一个企业或组织提供专用的云环境。私有云可以由企业或组织内部的IT团队在该组织的防火墙后面进行内部操作，因此组织可以更好地控制其计算资源。私有云主要由企业使用，因此它也被视为一种企业云。2）按云服务提供者与用户关系分类3.云计算服务的类型16.3.2任务16.2：认识云计算

3

混合云是一种云计算模型，它通过安全连接组合一个或多个公有云和私有云环境，从而允许在不同云环境之间共享数据和应用程序。当在私有云上运行的应用程序遇到使用高峰时，它们可以自动“突发”到公有云环境以获得额外的按需容量。这被称为“云爆发”。由于额外的需求将在公有云上，因此无需担心提前配置硬件以满足高峰需求。2）按云服务提供者与用户关系分类4.云计算的特征16.3.2任务16.2：认识云计算

3云计算的特征超大规模虚拟化高可靠性通用性高可扩展性按需服务及其廉价潜在的危险性5.云计算的应用领域16.3.2任务16.2：认识云计算

3金融云：利用云计算的模型构成原理，将金融产品、信息、服务分散到庞大分支机构所构成的云网络当中，提高金融机构迅速发现并解决问题的能力，提升整体工作效率，改善流程，降低运营成本。制造云：制造云是云计算向制造业信息化领域延伸与发展后的落地与实现，用户通过网络和终端就能随时按需获取制造资源与能力服务，进而智慧地完成其制造全生命周期的各类活动。教育云：教育云是“云计算技术”的迁移在教育领域中的应用，包括了教育信息化所必须的一切硬件计算资源，这些资源经虚拟化之后，向教育机构、从业人员和学习者提供一个良好的云服务平台。5.云计算的应用领域16.3.2任务16.2：认识云计算

3医疗云：医疗云是指在医疗卫生领域采用云计算、物联网、大数据、5G通信、移动技术以及多媒体等新技术基础上，结合医疗技术，使用“云计算”的理念来构建医疗健康服务云平台。云游戏：云游戏是以云计算为基础的游戏方式，在云游戏的运行模式下，所有游戏都在服务器端运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩后通过网络传送给用户。云存储：云存储是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。6.云计算的发展趋势16.3.2任务16.2：认识云计算

3云计算对数据处理的要求更高数据安全、隐私保护成为重要问题云计算应用领域更加多元化“云+人工智能”高可扩展性1.人工智能的概念16.3.3任务16.3：认识人工智能

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人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。概括而言，人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”好理解且目前争议性不大。虽然很多人也会讨论什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步等等，但总的来说，“人工系统”目前而言就是指通常意义下的人工系统。2.人工智能的特征16.3.3任务16.3：认识人工智能

4通过计算和数据，为人类提供服务对外界环境进行感知，与人交互互补云拥有适应和学习特性，可以演化迭代3.人工智能主要技术16.3.3任务16.3：认识人工智能

4

机器学习是实现人工智能的一种重要方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。与传统的编程语言开发软件不同，我们使用大量的数据送给机器学习，这个过程叫做“训练”。深度学习的基础是大数据，实现的路径是云计算。只要有充足的数据、足够快的算力，得出的结果就会更加准确。目前，基于大数据、云计算这种智能化操作路径，可以在深度神经网络框架下来更好解释。1）深度学习3.人工智能主要技术16.3.3任务16.3：认识人工智能

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人脸识别可以说是当前深度学习最为成熟的应用。人脸识别，是基于人的脸部特征信息，进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集，含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸来对检测到的人脸，进行脸部识别的一系列相关技术。1）深度学习3.人工智能主要技术16.3.3任务16.3：认识人工智能

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计算机视觉ComputerVision（CV）是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用。2）计算机视觉（CV）3.人工智能主要技术16.3.3任务16.3：认识人工智能

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自然语言处理NaturalLanguageProcessing（NLP）是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。在自然语言处理面临很多挑战，包括自然语言理解，因此，自然语言处理涉及人机交互的面积。在NLP诸多挑战涉及自然语言理解，即计算机源于人为或自然语言输入的意思，和其他涉及到自然语言生成。3）自然语言处理（NLP）3.人工智能主要技术16.3.3任务16.3：认识人工智能

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数据挖掘DataMining（DM）不是新产生的东西，它在很多年前就被提出了。随着近几年人工智能领域受到关注，数据挖掘也开始被人提起。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。4）数据挖掘（DM）4.人工智能的应用领域16.3.3任务16.3：认识人工智能

41）模式识别类

人脸识别门禁、人脸识别支付、公安系统通过摄像头人脸识别从而进行追逃布控、人证合一验证、交通车辆监控、OCR（文字识别，比如扫描名片自动提取信息等）、视频鉴黄、照片自动美颜（识别基础上加入一定处理）、基于图片的商品搜索（拍立淘、拍照购）等等。人脸类识别的AI应用近几年非常火爆，也诞生了很多创业公司。4.人工智能的应用领域16.3.3任务16.3：认识人工智能

41）模式识别类

语音识别与合成（用于语义交互产品，智能音箱）、聊天机器人（微软小冰）、智能助手（小度、小爱等）、机器翻译、网络舆情监控、敏感词过滤、文本分类、智能客服机器人等等。其中语音识别与合成的技术成熟度相对较高，涉及到语义理解的应用（聊天机器人）目前还相对初期。4.人工智能的应用领域16.3.3任务16.3：认识人工智能

42）计算智能（大数据）类

金融领域的风控、广告精准投放、产品个性化推荐、基于行为模型的反欺诈、搜索引擎的优化、商品的智能排序等等。这类应用目前相对比较成熟，涉及领域也非常广泛了。4.人工智能的应用领域16.3.3任务16.3：认识人工智能

42）计算智能（大数据）类

金融领域的风控、广告精准投放、产品个性化推荐、基于行为模型的反欺诈、搜索引擎的优化、商品的智能排序等等。这类应用目前相对比较成熟，涉及领域也非常广泛了。4.人工智能的应用领域16.3.3任务16.3：认识人工智能

43）智能决策类

无人车是典型的智能决策案例，L4-L5级别的无人车会基于周围的环境（环境的分析也涉及到图像类识别的技术）、高精度地图等信息，综合决策出下一步的驾驶行为，“无人化”级别的无人船、无人飞机、移动机器人等也属于这一类的应用，这类AI应用研发难度很大，目前还处于比较初级的阶段。5.人工智能的发展趋势16.3.3任务16.3：认识人工智能

41）人工智能在网络安全中的应用

现代企业环境中的网络攻击面是巨大的，并且它还在继续快速增长。这意味着，分析和改善一个组织的网络安全态势需要的不仅仅是人类的干预。人工智能在各个领域都有很好的应用前景，而网络安全正是其中的一项重要内容。5.人工智能的发展趋势16.3.3任务16.3：认识人工智能

42）代码/无代码人工智能

人工智能，通常扮演人类大脑的角色，主要负责发出命令，具备“思考”与“学习”的能力。一方面，AI结合机器学习、深度学习，拥有了自主学习能力；另一方面，其通过计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术具备了认知能力；另外，AI还可以通过大数据不断矫正自己的行为，从而有预测、规划、调度以及流程场景重塑的能力。5.人工智能的发展趋势16.3.3任务16.3：认识人工智能

43）人工智能与元宇宙

近年来，与大数据、人工智能、虚拟现实、区块链等其他新一代信息技术的不断融合与接轨，使得元宇宙话题更为火热。其中，人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。1.物联网的概念16.3.4任务16.4：认识物联网

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物联网（TheInternetofThings）是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网连接，进行信息的交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。2.物联网关键技术16.3.4任务16.4：认识物联网

51）RFID技术

RFID技术是物联网“让物说话”的关键技术。物联网中的RFID标签存储标准化的、可互操作的信息，并通过无线数据通信网络自动采集到中心信息系统中，实现物品的识别。2.物联网关键技术16.3.4任务16.4：认识物联网

52）传感器技术

传感器技术在物联网中，传感器主要负责接收对象的“语音”内容。传感器技术是从自然源中获取信息并对其进行处理、转换和识别的多学科现代科学与工程技术。它涉及传感器的规划、设计、开发、制造和测试，信息处理和识别，改进活动的应用和评估。2.物联网关键技术16.3.4任务16.4：认识物联网

53）无线网络技术

在物联网中，要与人无障碍地通信，必然离不开能够传输海量数据的高速无线网络。无线网络不仅包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络，还包括短距离蓝牙技术、红外线技术和ZigBee技术。2.物联网关键技术16.3.4任务16.4：认识物联网

54）人工智能技术

人工智能是一种用计算机模拟某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考和规划等)的技术。关于人的。在物联网中，人工智能技术主要是对物体的“语音”内容进行分析，从而实现计算机自动处理。2.物联网关键技术16.3.4任务16.4：认识物联网

55）云计算技术

物联网的发展离不开云计算技术的支撑。物联网终端的计算和存储能力有限，云计算平台可以作为物联网的大脑，实现海量数据的存储和计算。2.物联网关键技术16.3.4任务16.4：认识物联网

55）云计算技术

物联网体系结构分为三层，分别是感知层、网络层和应用层。

感知层是物联网识别物体、采集信息的来源，由各种传感器构成，包括温湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知重点。

网络层负责传递和处理感知层获取的信息，是整个物联网的中枢。由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台组成。

应用层是物联网和用户的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。3.物联网的特征16.3.4任务16.4：认识物联网

5物联网的特征全面感知可靠传递智能处理4.物联网的应用领域16.3.4任务16.4：认识物联网

5物联网的应用领域智慧物流智能交通智能零售智能医疗智慧能源环保智慧农业智慧城市4.物联网的发展趋势16.3.4任务16.4：认识物联网

5

通讯技术特别是5G的发展大大缩小了设备和云端的距离，可以充分利用云端强大的计算能力减轻设备端的压力，形成“瘦终端，胖云端”的结构，有利于各类云服务的应用场景。

IPv6的逐渐普及将对未来物联网设备有很大的意义，未来的物联网设备会直接通过IPv6地址直接寻址，不用通过NAT或者网关地址转换，并且可以通过IPv6探测节点移动和动态网络质量调整的机制满足更多的物联网应用场景。1）新技术的发展和物联网的融合4.物联网的发展趋势16.3.4任务16.4：认识物联网

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边缘计算技术的发展可以把传统云端计算下放到边缘端完成，有利于数据的稳定性和处理速度，在工业生产、数字金融等领域有广泛的应用。

模式识别和深度学习的发展，特别是在语音识别和图像处理上的应用，使得物联网领域增加了很多应用场景。比如通过语音识别技术控制设备，让语音作为入口，或者在智能大屏应用上对人脸识别的相关应用。1）新技术的发展和物联网的融合4.物联网的发展趋势16.3.4任务16.4：认识物联网

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区块链技术大大提高了物联网数据的可信度，提高了物联网设备间的去中心化协同。如智能制造、车联网等领域实现安全性和数据可信度的升级。

数字孪生技术可以利用传感器，数学建模等数据建立数字世界对物理世界的映射，可以提高物联网管理平台的运行效率，也有利于物联网设备部署的效率。1）新技术的发展和物联网的融合4.物联网的发展趋势16.3.4任务16.4：认识物联网

5

由于特殊的应用场景，物联网存在先天碎片化的问题。物联网赋能不同行业的转型升级，不同的应用场景和需求碎片化导致物联网的碎片化包括：连接协议多样、物联网平台林立、硬件和芯片各异等。不同厂商设备和产品之间的互联互通和互操作性很差，碎片化是解决“数字化”的最大难题，因此碎片化现像依然严峻。2）碎片化现象严峻4.物联网的发展趋势16.3.4任务16.4：认识物联网

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近年来随着芯片行业的发展，物联网芯片能力越来越强，主频从10MHz到1GHz、RAM从100KB到500MB不等，内核从单核到多核甚至多核异构。国内外不同芯片厂商推出各种各样物联网芯片，导致物联网开发越加困难。物联网操作系统是最好的解决硬件碎片化问题的最佳方法，物联网操作系统可以屏蔽各种硬件的差异，用户选择一个友好的操作系统无异于事半功倍。特别是在目前中美贸易战的国际大格局下，国产物联网操作系统势必迎来一个快速发展的窗口期。3）物联网操作系统1.区块链的概念16.3.5任务16.5：认识区块链

6区块链（BlockChain）技术是一种不依赖第三方、通过自身分布式节点进行网络数据的存储、验证、传递和交流的一种技术方案。因此，有人从金融会计的角度，把区块链技术看成是一种分布式开放性去中心化的大型网络记账薄，任何人任何时间都可以采用相同的技术标准加入自己的信息，延伸区块链，持续满足各种需求带来的数据录入需要。可以用一枚硬币来表示区块链，硬币的一面是表示价值的加密数字货币或通证，另一面是进行价值转移的分布式账本与去中心网络，如图16-9所示。分布式账本与去中心网络也常称为“链”，它可被视为一个软件平台；而表示价值的通证常被称为“币”。通证存储在链上，通过链上的代码（智能合约）来管理。2.区块链核心技术16.3.5任务16.5：认识区块链

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第一种核心技术被称分布式存储技术。例如peer-to-peer（p2p）技术。这种技术依赖于使用者和带宽，不再依赖于少数的服务器。这保证了数据存储的效率，可靠性以及安全性，有效防止了系统单点崩溃。1）分布式存储技术2.区块链核心技术16.3.5任务16.5：认识区块链

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第二种核心技术是密码学。其中非常著名的技术就包括非对称加密技术和哈希算法。在这非对称加密技术中，加密和解密使用的将是不同的密钥，加密时使用公钥，解密则使用私钥，保证了用户信息的安全性，也提高了效率。哈希算法，也称为散列算法。散列算法可以将信息以更高的效