通过社工库、远控及自动网络爬虫相结合的碰撞分析方式对Twitter、Telegram、Facebook、Youtube、Twitter、Kakao Talk、Skype、LinkedIn、line、WhatsApp等app进行一定概率的身份落查，落查的信息包含：手机号、邮箱、言论等信息。

新时代，《网络安全法》与《数据安全法》出台，公民网络与数据安全意识增强，越来越多的机构、网络运营商/服务商及个人选择加密方式传输文件、访问数据。Gartner预测，到2025年95%的Web流量将实现加密，在这些流量中，潜伏着大量不法行为，比如：赌博网站、诈骗APP、涉政网站、反动信息、翻墙软件等。这些违法犯罪行为大多采用加密传输方式，具有隐蔽性强、反侦察意识强，捕获难度大。

基于自研高性能神经机器翻译引擎（iTS）。基于创新型的transformer改进模型，翻译质量更佳，翻译速度更快。iTS系统有效结合了序列自注意力模型和循环网络模型的优势，实现了两个模型的优势互补，与业界使用的标准transformer模型相比，在保证翻译质量的前提下，大大提升了翻译速度，能够满足更多的实时性翻译需求。

为保证高密级别网络中的数据不能流向低密级网络，但低密级网络中的数据可以流向高密级网络(数据机密性要求)，彻底解决高密级网络信息泄露的问题，只有采用无反馈的单向传输技术。赋华网络开发的安全隔离与信息交换系统采用了独特的“单向无反馈传输”技术，从物理链路层、传输层保证数据的绝对单向流动。系统采用64位高性能国产化信创CPU和自主知识产权的安全操作系统及独创性的DPU并行处理技术保障系统的高可靠性、高安全性和高稳定性。其中DPU并行技术包含输入、输出、SM234/RC4/RSA2048/AES加解密及DMA等专用加速引擎，保证其单向传输性能高达12Gbps。

互联网在方便人们工作、生活的同时，也存在大量的敏感数据。比如反动、敏感人物、武器、违禁物品、涉政、涉恐、涉疆藏港澳台等，给国家和民众带来威胁。在当前大数据时代下，靠人工来对这些泛数据进行逐一排查显然无法做到，而且网络中存在大量已经被核查的历史数据，重复检测显然会带来无法估量的无用工作量。因此，通过人工智能技术实现互联网敏感数据检测，对提高相关部门的工作效率以及敏感数据的精准发现具有重要的实际应用价值。

赋华高性能异构计算平台使科学家和工程师们能够使用需要高带宽、增强型网络和超高计算能力的应用程序，来解决复杂的科学、工程和业务问题。通过FAS，您可以在云中运行高性能计算以改善研究速度，还可以利用按需提供ASIC/FPGA/GPU/NPU等您所需的计算集群来节省巨额的资金投入，同时降低成本。