COSINT-2025第五届全国开源情报技术大会

为推动开源情报技术的深入交流与创新发展，积极应对并引领新时代赋予的全新挑战与机遇，第五届全国开源情报技术大会（The 5th China Open Source Intelligence Technology Conference，COSINT-2025）将于2025年12月6日-7日在北京召开。大会由中国中文信息学会开源情报技术专业委员会主办，中国科学院计算技术研究所和拓尔思大数据有限公司联合承办。本次大会由黄殿中院士与郭世泽院士共同担任大会主席，将汇聚国内开源情报技术领域的著名专家学者，共同探讨开源情报技术的前沿技术及其在各领域的应用前景，为政产学研用各界代表搭建一个高水平的交流与合作平台，为推动开源情报技术的创新与应用贡献力量。

会议主题：人工智能赋能开源情报

大会议题

大会议题包括但不限于：

（一）开源情报安全传输与检测技术

开源情报的加密、解密技术前沿

高效安全的开源情报传输协议设计与实现

社交网络环境下开源情报安全传输技术

实时开源情报泄密风险监测技术与应用系统基于深度学习的网络信息检测与数据采集技术

（二）面向信息安全防御的开源威胁情报挖掘技术

开源网络威胁态势感知技术

基于网络流量的机器学习威胁情报识别技术

物联网环境中的威胁情报收集与应对技术

威胁情报技术在企业安全防护中的应用实践

社交网络环境下的威胁情报挖掘与分析技术

（三）开源情报智能信息处理与分析技术

开源情报自动化处理流程技术与研发

高效智能的开源信息采集与筛选技术

多源异构数据的智能融合与分析技术

智能决策支持技术与应用系统研发

开源生物大数据处理与分析

教育领域开源数据挖掘与分析技术

大宗商品供应链开源情报数据挖掘技术

（四）大模型与开源情报技术的融合创新

融合大模型的开源情报智能检索技术

基于大模型的开源情报智能分析与预测技术

大模型驱动的开源情报自动化处理与决策支持技术

大模型在公共安全领域的开源情报应用

大模型技术与开源情报技术的伦理与法律问题

组织委员会

大会主席：

黄殿中中国工程院院士，中国信息安全测评中心研究员

郭世泽中国科学院院士，中国人民解放军信息技术安全研究中心研究员

程序主席：

程学旗中国科学院计算技术研究所

施水才拓尔思信息技术股份有限公司

刘科伟中国中文信息学会开源情报技术专业委员会

组委会主席：

马谅拓尔思大数据公司

靳小龙中国科学院计算技术研究所

何亮清华大学，新疆大学

宣传主席：

陶竹林中国传媒大学

冯伟伟拓尔思大数据公司

管磊公安部第一研究所

赞助主席：

李建拓尔思信息技术股份有限公司

刘维秦中国科学院计算技术研究所

杨震北京邮电大学

财务主席：

靳晓辉中国中文信息学会开源情报技术专业委员会

出版主席：

杨良斌国际关系学院

竞赛委员会：

韩先培中国科学院软件研究所

张瑾中国科学院计算技术研究所

陈鹏中国人民公安大学

石峰四川警察学院

杨忠良北京邮电大学

以下内容为GPT视角对全国开源情报技术大会相关领域的研究解读，仅供参考：

全国开源情报技术研究现状

一、技术融合与智能化升级

人工智能与自然语言处理（NLP）的深度应用

国内研究机构正通过AI技术提升开源情报的自动化分析能力。例如，结合NLP技术实现多语言文本的情感分析、实体识别和主题建模，显著提高了从社交媒体、新闻网站等渠道提取情报的效率。部分研究聚焦于军事领域，通过构建专用数据集（如约10万条对话记录）微调大语言模型，解决了传统模型在军事问答任务中生成的不可靠信息问题，提升了情报认知的准确性。

大数据与分布式计算框架的支撑作用

开源情报处理依赖大数据技术处理海量异构数据（如文本、图像、视频）。国内团队采用Hadoop、Spark等分布式计算框架，结合云计算服务，实现了对卫星图像、监控视频等数据的高效分析。例如，通过机器学习算法自动识别卫星图像中的军事设施，或从社交媒体数据中挖掘潜在威胁模式，为决策提供实时支持。

二、应用场景的多元化拓展

国家安全与军事领域的核心应用

开源情报已成为国家安全体系的重要组成部分。研究机构通过分析公开数据（如全球事件报道、地缘政治动态），构建威胁评估模型，辅助政府制定安全策略。军事领域则利用开源情报监控敌方动态、追踪网络攻击源头，并结合知识图谱技术实现情报的智能化关联分析，提升作战决策的时效性。

公共安全与灾害管理的创新实践

在公共安全事件中，开源情报通过整合多源数据（如新闻报道、社交媒体帖子）构建事件画像模型。例如，利用主题聚类和情感分析技术，实时监测事件演变趋势，为应急响应提供数据支持。此外，地理空间分析技术结合卫星数据，被应用于灾害评估和物流规划，优化了资源调配效率。

商业与金融领域的风险管控

金融机构借助开源情报跟踪市场趋势、评估信用风险。通过分析新闻、社交媒体和财务报表数据，构建欺诈检测模型，提前预警潜在金融犯罪。部分企业还利用开源情报进行竞争情报分析，识别行业动态和竞争对手策略，为战略决策提供依据。

三、技术挑战与伦理问题

数据真实性与隐私保护的平衡

开源情报面临数据来源复杂、真实性难以验证的问题。例如，社交媒体中的虚假信息可能误导分析结果，而过度收集公开数据可能涉及隐私侵权。国内研究正探索数据溯源技术（如区块链）和隐私计算框架，以在保障数据可用性的同时维护用户权益。

技术适应性与标准化建设的滞后

随着新型通讯工具和数据格式的出现，开源情报工具需快速迭代以支持新平台。然而，国内在技术标准化方面仍存在不足，如情报分析流程缺乏统一规范，导致跨机构协作效率低下。部分研究呼吁建立开源情报成熟度评估体系，涵盖代码质量、社区治理等维度。

四、政策支持与生态构建

国家战略的顶层推动

“十四五”规划明确将开源纳入战略性发展方向，工信部等部门通过政策引导和资金扶持，推动开源生态建设。例如，支持开放原子开源基金会发展，培育具有国际影响力的开源社区，促进技术自主可控。

产学研用协同创新

国内高校、科研机构与企业形成合作网络，加速技术转化。例如，清华大学、上海交通大学等高校在开源软件教学和研究中发挥引领作用，而华为、阿里巴巴等企业通过贡献核心代码（如OpenHarmony、openEuler）推动开源项目国际化。此外，资本市场对开源领域的投资热度持续攀升，2023年上半年融资总额达53亿元，为技术创新提供了资金保障。

五、未来发展趋势

智能化服务模式的深化

开源情报将向“数据驱动决策”转型，通过AI技术实现情报生产的自动化和精准化。例如，自动学习算法可实时分析社交网络动态，预测潜在威胁；NLP技术将支持多语言情报的跨平台整合，提升全球监测能力。

国际合作与标准化推进

面对跨国安全挑战（如网络攻击、恐怖主义），国内研究机构正加强与国际组织的协作，制定统一的数据收集和处理标准。同时，通过参与RISC-V等开源硬件生态建设，推动全球技术治理体系的完善。

全国开源情报技术研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、国家安全与军事领域

威胁监测与态势感知

应用场景：通过分析全球新闻、社交媒体、卫星图像等公开数据，实时监测地缘政治冲突、恐怖活动、跨国犯罪等动态。

案例：利用NLP技术自动识别社交媒体中的极端言论，结合地理空间分析定位潜在威胁区域；通过卫星图像对比发现军事设施扩建，预警地区安全风险。

网络空间安全

应用场景：追踪网络攻击源头、分析黑客组织活动模式，为防御策略提供依据。

案例：结合开源代码仓库（如GitHub）和暗网数据，挖掘网络攻击工具的传播路径，提前阻断攻击链。

情报关联分析与决策支持

应用场景：构建知识图谱，将碎片化情报（如人物关系、事件时间线）关联，辅助战略决策。

案例：在军事演习中，通过整合多源情报模拟敌方行动，优化作战方案。

二、公共安全与灾害管理

突发事件响应

应用场景：利用社交媒体、新闻报道等实时数据，构建事件画像模型，快速评估灾害影响范围。

案例：地震发生后，通过分析推特、微博等平台的求助信息，定位受困人群，指导救援资源调配。

公共卫生监测

应用场景：追踪疫情传播路径、监测疫苗接种舆情，辅助公共卫生政策制定。

案例：结合搜索引擎数据和社交媒体情感分析，预测流感爆发趋势，提前部署医疗资源。

城市安全治理

应用场景：通过监控摄像头、传感器数据，分析交通拥堵、犯罪热点等城市问题。

案例：利用开源交通数据优化信号灯配时，减少拥堵；通过犯罪记录分析划定高风险区域，加强巡逻。

三、金融与商业领域

市场趋势预测

应用场景：分析新闻、财报、社交媒体情绪，预测行业波动和投资机会。

案例：通过监测消费者对新能源车的讨论热度，评估市场需求变化，指导企业产能调整。

信用风险评估

应用场景：整合企业公开信息（如法律诉讼、经营数据），构建信用评分模型。

案例：金融机构利用开源数据识别P2P平台的风险信号，提前预警暴雷事件。

竞争情报分析

应用场景：跟踪竞争对手产品动态、营销策略，制定差异化竞争方案。

案例：电商企业通过分析竞品价格、用户评价，优化自身定价和促销策略。

四、能源与基础设施领域

能源市场监测

应用场景：跟踪国际油价、政策变动，分析对国内能源企业的影响。

案例：结合OPEC会议报道和社交媒体舆情，预测原油价格波动，指导炼油厂采购策略。

基础设施安全

应用场景：监测桥梁、管道等设施的公开维护记录，评估老化风险。

案例：通过分析政府招标数据和施工报告，发现某地区管道维护滞后，预警泄漏风险。

环境监测与合规

应用场景：追踪企业环保排放数据、政策法规更新，确保合规运营。

案例：利用卫星图像和政府公开报告，监督化工企业废水排放，推动环境治理。

五、科技与制造业领域

技术趋势追踪

应用场景：分析专利数据库、学术文献，识别新兴技术方向。

案例：通过监测AI领域论文发表量和引文网络，预测技术成熟度曲线，指导企业研发投资。

供应链风险管理

应用场景：跟踪供应商财务状况、地缘政治风险，保障供应链稳定。

案例：结合海关数据和新闻报道，发现某芯片供应商所在国政策变动，提前切换备选供应商。

产品质量监测

应用场景：分析用户评价、召回公告，改进产品缺陷。

案例：汽车企业通过监测车主论坛反馈，发现某车型发动机故障高发，启动召回程序。

六、文化与传媒领域

舆情分析与品牌管理

应用场景：实时监测社交媒体、新闻评论，评估品牌声誉和公众情绪。

案例：快餐企业通过分析推特上的食品安全投诉，快速回应危机，挽回公众信任。

内容创作与传播优化

应用场景：结合热点话题和用户行为数据，定制传播策略。

案例：影视公司通过分析豆瓣评分和微博话题热度，调整宣传重点，提升票房。

七、农业与食品领域

农产品市场预测

应用场景：跟踪天气数据、进出口政策，预测农产品价格波动。

案例：结合气象预报和港口数据，预测大豆到港量，指导饲料企业采购策略。

食品安全溯源

应用场景：分析供应链公开信息，追踪问题食品来源。

案例：通过监测批发市场检测报告和消费者投诉，快速定位污染批次，减少召回损失。

八、国际关系与外交领域

外交政策分析

应用场景：跟踪他国政策声明、领导人言论，评估外交关系变化。

案例：结合联合国投票记录和双边贸易数据，预测某国对华政策转向，调整外交策略。

跨国企业合规

应用场景：监测目标市场法规更新、社会舆论，规避经营风险。

案例：科技企业通过分析欧盟数据保护法案解读，调整数据跨境传输方案，避免罚款。

全国开源情报技术领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、知名研究机构

中国科学院计算技术研究所

地位：国内顶尖科研机构，长期深耕开源情报技术。

贡献：联合主办第五届全国开源情报技术大会，推动政产学研用协同创新；与拓尔思等企业合作，构建智能化分析平台与软件生态。

研究方向：数据挖掘、智能分析、多源数据融合等核心技术。

中国中文信息学会开源情报技术专业委员会

地位：国内开源情报技术领域的权威学术组织。

贡献：主办第五届全国开源情报技术大会，汇聚专家学者探讨前沿技术与应用场景。

研究方向：制定行业标准、推动技术规范化发展。

北京开源芯片研究院

地位：聚焦开源芯片与智能计算生态。

贡献：在2025 CCF中国开源大会上，与高校、企业共同探讨RISC-V生态机遇，为开源情报提供底层算力支持。

研究方向：开源芯片架构、高性能处理器安全。

上海开放处理器产业创新中心

地位：推动开源处理器技术产业化。

贡献：参与RISC-V生态建设，为开源情报技术提供硬件基础设施支持。

研究方向：开源处理器设计、生态兼容性优化。

二、知名企业品牌

拓尔思信息技术股份有限公司

地位：国内AI+数据智能龙头，中文全文检索技术首创者。

贡献：

推出拓天大模型及智能体平台，在国防、政务、金融等领域落地40余个项目。

开源情报业务2024年营收同比增长111.89%，服务90家防务类新客户。

技术优势：全球开源情报数据治理、多模态情报分析、大模型+知识图谱融合。

渊亭科技（DataExa）

地位：军事大模型领域领军企业。

贡献：开发“天机军事大模型”，综合运用生成式AI与军事大数据，服务作战指挥、情报分析等70余个场景。

技术优势：自然语言处理、多源情报融合、战场态势预测。

Thales Group（泰雷兹集团）

地位：法国航空航天、国防与安全领域巨头。

贡献：提供开源网络情报工具，服务于军事与国防领域。

技术优势：多源数据解析、地理空间情报分析、高并发情报处理。

Palantir Technologies

地位：全球大数据分析标杆企业。

贡献：以Apollo平台保障软件安全部署，服务政府与金融机构。

技术优势：异构环境数据整合、实时威胁监测、决策支持系统。

Recorded Future

地位：网络安全与威胁情报领域专家。

贡献：通过机器学习处理开放网络数据，发布《中国军事情报中的生成式人工智能》报告。

技术优势：暗网数据挖掘、技术来源情报分析、预测性建模。

Expert System

地位：自然语言理解（NLU）技术领导者。

贡献：为政府与商业客户提供非结构化信息管理解决方案。

技术优势：语义学+机器学习融合、复杂情报解析、多语言支持。

Maltego

地位：开源情报可视化分析工具提供商。

贡献：提供数据转换库与图形化分析平台，适用于链接分析与数据挖掘。

技术优势：多源数据关联、动态情报图谱、用户友好界面。

全国开源情报技术领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、技术研发类岗位

开源情报系统开发工程师

职责：设计、开发开源情报收集、处理与分析系统，涉及爬虫技术、数据清洗、API接口开发等。

技能要求：精通Python/Java等编程语言，熟悉Scrapy、BeautifulSoup等爬虫框架，掌握数据库优化与微服务架构。

典型企业：联想（天津）招聘智算存储工程师，要求具备开源Ceph对象存储开发经验或社区代码贡献。

AI与机器学习工程师

职责：利用自然语言处理（NLP）、图像识别等技术优化开源情报分析模型，提升自动化水平。

技能要求：熟悉PyTorch/TensorFlow框架，具备大规模参数调优与算力优化能力。

典型企业：拓尔思推出拓天大模型，需AI工程师优化情报分析效率。

区块链情报工程师

职责：通过区块链技术追踪数据来源，确保情报可信度，应用于金融反欺诈、供应链溯源等领域。

技能要求：理解区块链原理，能开发去中心化身份验证系统。

行业趋势：随着数据主权立法加强，区块链在情报合规中的应用需求增长。

二、情报分析类岗位

开源情报分析师

职责：从社交媒体、新闻网站、政府公开数据等渠道收集信息，撰写分析报告支持决策。

技能要求：熟悉多源数据分布特点，掌握Python进行数据爬取与处理，具备英语或其他外语阅读能力。

典型企业：北京格普科技招聘网络开源情报分析师，要求独立完成外交、政治、安全等专题报告。

威胁情报分析师

职责：监控网络攻击源头、分析黑客组织活动模式，为防御策略提供依据。

技能要求：熟悉暗网数据挖掘、技术来源情报分析，能使用IBM AI Fairness 360等工具检测模型偏见。

典型企业：安几科技（上海）招聘威胁情报分析师，要求2年以上本科背景，薪资范围25-50k·14薪。

地理空间情报分析师

职责：结合卫星图像、地理信息系统（GIS）分析地缘政治风险或灾害影响。

技能要求：掌握QGIS、ArcGIS等工具，能解读遥感数据。

应用场景：气候情报分析中追踪极端气候对农业的影响，协助企业预测供应链风险。

三、安全与合规类岗位

数据隐私合规师

职责：确保开源情报收集符合GDPR、《个人信息保护法》等法规，设计数据跨境传输方案。

技能要求：熟悉全球数据主权立法，具备法律合规意识。

行业趋势：地缘政治冲突催生跨境情报分析需求，合规能力成为岗位核心要求。

网络安全工程师

职责：保护开源情报系统免受网络攻击，设计安全架构。

技能要求：精通防火墙、入侵检测系统（IDS）配置，能应对DDoS攻击。

典型企业：山石网科（北京/苏州）招聘威胁情报工程师，要求5-10年本科背景，薪资25-45k·14薪。

四、数据科学与大数据类岗位

大数据运维工程师

职责：管理开源情报数据存储与处理集群，优化Hadoop/Spark性能。

技能要求：熟悉分布式系统设计，能解决数据倾斜问题。

典型企业：某上海世界500强公司招聘大数据运维工程师，要求3年以上本科背景，薪资20-30k。

数据科学家

职责：利用统计模型与机器学习算法挖掘开源数据中的潜在价值。

技能要求：掌握R/Python数据分析，能构建预测性模型。

应用场景：在公共卫生领域分析疫情传播趋势，为政府决策提供支持。

五、跨领域复合型岗位

行业解决方案架构师

职责：结合开源情报技术与行业知识（如制造业质检、医疗影像分析），设计定制化解决方案。

技能要求：具备“专业+技术”组合能力，如法律+区块链、医学+数据分析。

薪资水平：年薪40-120万，需求集中于高端制造与半导体领域。

ESG数据分析师

职责：通过开源数据评估企业劳工权益合规性、环境影响等ESG指标。

技能要求：理解可持续发展战略，能解读卫星影像与公开报告。

行业趋势：全球可持续发展战略推动ESG分析需求，要求候选人具备多领域知识。