电子商务很多涉及到重要机密的活动信息都是通过网络进行传播的，因此在交易过程中，就必须要保证电子商务的安全。目前，我国采取的主要形式就是以电子数据进行存储，因此我们要保证电子数据的加密技术、认证技术以及安全认证协议的权威性。
2.1防火墙技术为了保障计算机网络的安全，就需要在网络里建立安全的网络通信监控系统――防火墙。它既是一种控制技术也可以成为软件产品，既能制作产品也能嵌入某些硬件产品中。所以所有来自Internet的传输信息不论是接收还是传输都必须经过防火墙，以保证信息安全。我们在进行防火墙使用的时候主要就是要查看防火墙自身是否感染病毒，因为我们在发送文件时候，都是通过防火墙来传输，因此就需要在每台主机上装上反病毒的监控软件。虽然防火墙不能够防止数据驱动式的攻击，但也能都提前对来历不明的数据进行杀毒或者程序编码辩证，起到预防一些表面看似无害的数据驱动式病毒的攻击。
2.4协议安全认证目前电子商务的安全套接层SSL协议和安全电子交易SET协议两种安全认证协议被广大用户认可并广泛应用。两者相辅相成，但是服务的对象又不相同，SSL协议以银行对企业或者企业对企业的电子商务为主要服务对象；SET主要服务应用层，是用来保证互联网上支付卡交易活动的安全性，主要还是以持卡消费和网上购物的电子商务为主。
3电子商务中云技术应用对信息安全的影响
随着云安全技术在计算机应用上的发展，很多关于云安全技术对信息安全的话题成为大家讨论的热点。所以从2007年开始，在全球普遍遭遇恶意软件攻击的压力下，传统的安全防御技术难以预防的时候，“云安全”技术逐渐代替传统防御技术，得到发展。
云安全技术主要有两个重要的特点，即是拥有强大的分布式运算能力和客户端安全配置精简化系统，这也是提高自身发展趋势的主要优势。该技术能够大大提高企业用户的信息安全性能，从而降级客户端的维护量。而且云技术在一定程度上高于传统防御威胁的评估能力，因此安全级别无疑不受客户认可。但是，云安全技术对电子商务安全产生也存在一定的影响，主要是：首先，就是“云安全”技术就技术而言，具有高安全防护能力，这也是无法改变的事实，因此安全级别具有显著优势。其次，就是在实际应用过程中，“云安全”技术有着非常强大的防护木马、恶意程序攻击的能力，能够降低企业管理和维护成本等消耗费用等。
随着计算机的迅速发展，用户的需求也会细化，因此云安全技术也要更加完善才能满足用户应用的需求。随着网络威胁的不断升级，云安全技术也要随之不断发展，才能最终达到所有用户的安全防护需求。
因此，虽然云计算既是连接互联网上一些强大的包括存储资源、计算资源、软件资源、数据资源、管理资源等信息资源，通过自身的服务方式为广大用户所用。但是由于不对用户进行集中控制，只按需付费导致用户感觉不到关心，一定程度上会阻碍自身的发展。因此对电子商务的发展也会产生深刻的影响。
4企业网络安全检测体系
网络入侵检测方式分为基于硬件和基于软件两种，不过在任务流程上二者是完全相反的。它们将网络接口的形式设置为混杂形式，方便对全部网段的数据实施全面监控，再做出剖析，从而将无害的攻击数据包辨别出来，做出记录，以便大家翻阅。
4.2入侵检测的任务形式基于网络的入侵检测，要在每个网段中部署多个入侵检测，依照网络构造的不同，其的衔接方式也各不相反。假如网段的衔接方式为总线式的集线器，则把与集线器中的某个端口相衔接即可；假如为替换式以太网替换机，由于替换机无法共享媒价，因而只采用一个对整个子网停止监听的方法是无法完成的。因而可以应用替换机中心芯片中用于调试的端口中，将入侵检测零碎与该端口相衔接。或许把它放在数据流的关键出入口，于是就可以获取简直全部的关键数据。
5结束语
电子商务能够安全运行，除了从技术角度防范是远远不够的，还需要改善电子商务立法，这样才能规范发展中的电子商务，解决现实中存在的各种问题，从而引导电子商务健康应用，促使我国电子商务能够快速发展。
参考文献：
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【关键词】云计算安全关键技术
所谓的云计算这属于一种商业计算模型，这也就是在大量计算机所组成的资源地上分布计算任务，以便能够将各项应用系统按照需求获得信息服务、计算力以及存储空间，从而实现发展网格计算、分布式计算以及并行计算。通常来说，云安全所包含的关键技术与风险应对策略主要应该从以下三个方面进行详细阐述：
再次是虚拟化安全。从一方面来看是虚拟化软件安全，这种软件层在裸机上进行直接部署，这样所能够提供的能力是对虚拟服务器进行创建、运行以及销毁。保持着可用性与完整性的虚拟化层这有着极其重要与关键的保持创建可用性与完整性的公有云；从另外一方面来看则是虚拟服务器安全，通常来说，在虚拟机软件之上的虚拟服务器，这就是在虚拟服务器上面运用物理服务器的安全原理和实践，并且要做到对虚拟服务器所具备的特点兼顾，所采取的措施对具备TPM安全模块的物理服务器进行选择，在对服务器进行构建当中，必须在所有的虚拟服务器分别分配出一个独立的硬盘分区，还应该严密监视虚拟服务器的运行状态，以便做到对各个虚拟器当中的防火墙日志与系统日志进行实时监控，从而能够做到对所存在的安全隐患及时发现，及时关闭不需要运行的虚拟机。
参考文献
【关键词】控制系统；安全；防范对策
1工业控制系统介绍
工业控制系统（IndustrialControlSystems，ICS）是指由各种自动化控制组件以及对实时数据进行采集、监测的过程控制组件，共同构成的确保工业基础设施自动化运行、过程控制与监控的业务流程管控系统。其核心组件包括数据采集与监控系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、远程终端（RTU）、智能电子设备（IED），以及确保各组件通信的接口技术。
目前工业控制系统广泛的应用于我国电力、水利、污水处理、石油天然气、化工、交通运输、制药以及大型制造行业，其中超过80%的涉及国计民生的关键基础设施依靠工业控制系统来实现自动化作业，工业控制系统已是国家安全战略的重要组成部分。
2工业自动化控制系统信息安全定义及现状
工业自动化控制系统信息安全中最为基础的部分就是工业以太网，所以工业以太网网络首先得必须保证7*24*365天的可用性，必须能够不间断的可操作，能够确保系统的可访问性，数据能够实时进行传输，需要有完备的保护方案。
2.2数据窃取
2.3数据篡改
数据篡改是对计算机网络数据进行修改、增加或删除，造成数据破坏。
2.4破坏工厂导致停产
通过病毒或其他攻击手段对包括PLC、DCS在内的工业控制系统进行攻击，导致其无法正常工作从而影响企业的正常生产。
3建立工业控制系统安全的防范对策
3.1基于终端的工业系统安全防御体系
工业网络中同时存在保障工业系统的工业控制网络和保障生产经营的办公网络，考虑到不同业务终端的安全性与故障容忍程度的不同，对其防御的策略和保障措施应该按照等级进行划分，实施分层次的纵深防御体系。按照业务职能和安全需求的不同，工业网络可划分为：满足办公终端业务需要的办公区域；满足在线业务需要DMZ区域；满足ICS管理与监控需要的管理区域；满足自动化作业需要的控制区域。
3.2办公网络终端的安全防御
办公网络相对于工业控制网络是开放的，其安全防御的核心是确保各种办公业务终端的安全性和可用性，以及基于终端使用者的角色实施访问控制策略。办公网络也是最容易受到攻击者攻击并实施进一步定向攻击的桥头堡，实施有效的办公网络终端安全策略可最大限度的抵御针对ICS系统的破坏。办公网络通用终端安全防御能力建设包括：木马等病毒威胁系统正常运行恶意软件防御能力；基于白名单的恶意行为发现与检测能力；终端应用控制与审计能力；基于角色的访问控制能力；系统漏洞的检测与修复能力；基于系统异常的恢复能力；外设的管理与控制能力；基于终端行为与事件的审计能力；终端安全的应急响应能力。
3.3工业控制网络终端的安全防御
工业控制网络具有明显的独有特性，其安全防御的核心是确保控制系统与监控系统的可用性，以及针对ICS系统与管理员、ICS系统内部自动化控制组件间的访问控制策略。同时需要确保控制系统在发生异常或安全事件时，能够在不影响系统可用性的情况下，帮助管理员快速定位安全故障点。
同时，在确保控制系统可用性的前提下，工业控制网络终端安全防御能力建设需要做到如下几个方面：基于行业最佳实践标准的合规保证能力；基于白名单策略的控制终端恶意软件防御能力；基于白名单的恶意未知行为发现与检测能力；基于ICS协议的内容监测能力；基于控制系统的漏洞及威胁防御能力；基于可用性的最小威胁容忍模型建设能力；基于事件与行为的审计能力；基于可用性的系统补丁修复能力；终端安全的应急响应能力。
3.4工业网络终端安全管控平台建设
为确保安管平台的可用性和时效性，可基于云计算与虚拟化技术对管理平台进行建设，目前较成熟的私有云安全技术、虚拟终端管理技术、数据灾备技术，都可为ICS系统统一管理提供良性的技术支撑。在客户端系统资源优化方面，先进的私有云平台可将信息终端繁重的功能负载迁移到云端执行，为系统的关键应用提供宝贵的计算资源，实现工业系统调度与计算资源的最大利用。
4结语
工业自动化控制系统本身的动态演化中的安全性是一个动态的过程和设备的变化，系统升级，将导致工业自动化、控制系统以及各种安全攻击的安全威胁，技术复杂，技能也不断发展，预防难度也越来越大，因此不能达到100%信息安全，需要继续实施的各个阶段，工业自动化控制系统的生命周期，持续改进。
[1]胡建伟.网络安全与保密[M].西安电子科技大学出版社，2003.
【关键词】移动互联网；恶意软件；样本自动化分析
1引言
我国移动互联网正处在快速发展的历史机遇中，手机应用软件（APP）层出不穷、繁荣发展。但由于安卓系统的开源和开放性，手机木马、手机病毒等各类恶意APP也开始出现并迅速增粘，安卓平台的安全形势越来越不容乐观。
根据360安全中心的《2012年中国手机安全状况报告》显示，2012年360互联网安全中心新增手机恶意软件样本174977款，同比2011年增长1907%，感染人次71664334人次，同比2011年增长160%；其中，Android平台以新增样本123681款，占全部新增样本数量的71%，感染量达51746864人次，占恶意软件感染总次数的78%，成为手机恶意软件的主要感染平台。2012年12月，其更以单月新增30809款达到历史新高。
2手机恶意软件自动分析检测技术发展
对手机恶意软件的样本进行分析和鉴定，需要有一套自动化的分析和检测系统。目前，对手机恶意软件样本的自动化分析技术主要包括两类。
（1）静态扫描技术：包括两种，一种是传统的特征码扫描匹配技术，另一种是基于数据挖掘的样本识别与分析技术，例如项目承担单位实现了基于机器学习的样本人工智能分析技术，亦即：在建立大量已知黑白样本的训练集基础之上，采用人工智能机器学习算法，对程序文件的静态、行为等特征进行抽取，建立一定的机器学习模型，经过对新样本的不断训练，训练模型将在检出率和误报率之间达到一个较好的平衡，从而实现对未知恶意软件的智能启发式识别能力。
（2）动态行为分析技术：即在一个特定的模拟环境中，监控应用软件的行为，建立恶意软件行为的动态模型，形成一系列恶意软件行为的规则库，通过实时监控识别未知的可疑恶意软件。
3360移动互联网恶意软件检测分析平台
3.1系统总体架构
360移动互联网恶意软件自动化分析系统的总体设计方案如图1所示。
3.1.1终端恶意软件查杀
对于普通用户来说，由于软件信息不够透明，用户可能仍无法定性软件是否真的为恶意，因此仅有主动防御对于根除恶意软件是不够的。采用云安全系统设计，用户可以通过与服务器的交互进行“云查杀”――由手机客户端提取该软件的特征码信息，上传至服务端进行即时校验，然后返回该软件的具体信息向用户展现，帮助用户做出准确判断。
3.1.2服务器端手机恶意软件样本自动化分析检测
主要包括三部分技术实现：静态的智能终端恶意代码识别技术；智能终端恶意代码样本收集和特征提取技术；基于动态分析的权限识别技术的实现。
3.2云端手机恶意软件自动化分析检测技术
360在云端实现软件安全性分析与权限检测的技术实现方法如图2所示。
（1）静态的智能终端恶意代码识别技术
恶意代码的识别技术主要分为两类：基于静态特征的恶意代码识别技术、基于动态分析的恶意代码识别技术，本工具研究中将采取静态分析和动态分析结合的技术路线。
通过反编译软件包的源代码并对源代码进行扫描，找出具有恶意代码特征的片段，并对其进行分析。关键分析涉及吸费行为、个人隐私、联网行为等可能出现安全问题的行为，如图3所示。
（2）基于动态行为监控分析的识别技术
建立系统底层模块是指对现有的系统源代码进行改造，加入安全检测模块。检测工具可以对软件运行过程中的发送扣费信息、非法链接、非法内容、盗取用户隐私数据的行为进行检测、记录和处理。其流程如图4所示。
使用Hook技术对调用系统敏感API的行为进行检测。应用程序请求系统服务时，首先调用智能终端上的系统函数库，然后由系统函数库对智能终端设备内核API进行系统调用。在进行用户级调用和系统调用时设置监听拦截器，对应用程序调用信息进行监听、收集，将这些信息传递给检测引擎，检测引擎提取软件行为库中的软件行为模型与监听拦截的系统调用信息进行比对，将比对信息传递给分析引擎，分析引擎对这些信息进行分析，得出软件的行为特征。其流程如图5所示。
4基于海量用户群体智慧的恶意行为分析
手机恶意软件的自动化检测技术仍处于其发展初期阶段。由于手机应用的特点，应用的部分敏感行为需要结合用户实际操作场景才能做出准确判断，这给完全自动化的检测带来的障碍。
我们正在尝试在360手机卫士软件中引入用户举报反馈机制，由海量用户对特定应用软件进行涉及用户隐私信息的敏感操作进行判定，并将判定结果及上下文信息回传至云端，在云端形成海量用户对应用软件行为的判定数据，并进一步通过数据挖掘的方法，实现对软件恶意行为的分析。其基本原理如图6所示。
360手机终端主动防御模块，对用户每款软件的行为判决，回传到云端。云端有了亿万用户对各款软件的投票之后，能够根据真实用户对软件行为的评判，利用群体智慧，完成软件的恶意行为分析。
基于大数据的云计算，包括三个核心模块。
3）采用多种维度的计算方法，如二分法、参与度/覆盖度排名、90%置信区间等算法，结合用户特征参数，综合计算软件的恶意行为的可信度。
随着移动互联网恶意软件的爆发式增长，恶意软件自动化分析技术的需求日益强烈。在传统的PC互联网安全领域的静态分析和基于行为监控的动态分析方法，依然适用于手机恶意软件的自动化分析。与此同时，针对手机应用的特性，对于软件恶意行为的判定依赖于用户操作场景，给自动化分析带来障碍。
在此方面，奇虎360公司开始尝试依据海量终端用户对特定敏感行为的举报，通过数据挖掘的方法提升样本自动化分析的能力。
基金项目：
本文研究工作得到“新一代宽带无线移动通信网”国家科技重大专项课题《移动应用软件的认证管理软件开发》（2012ZX03002029）支持。
作者简介：
卞松山（1981-），男，毕业于北京工业大学，获得通信工程专业学士学位，现任北京奇虎科技有限公司核心安全团队技术经理，主要从事手机应用软件的安全分析检测的产品技术研发工作。
关键词：知识工程；知识发现；知识管理；应用
0引言
在1977年第五届国际人工智能联合会议上，美国斯坦福大学计算机系教授Feigenbaum作了关于“人工智能的艺术”（TheArtofArtificialIntelligence）的讲演，提出“知识工程”这一名称，并指出“知识工程是应用人工智能的原理与方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。恰当地运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题”[1]。
知识工程的发展大体经历了三个时期。
⑴实验性系统时期，从1965年至1974年。
1965年Feigenbaum教授与其他科学家合作，研制出DENDRAL专家系统。这是一种推断分子结构的计算机程序，该系统贮存有非常丰富的化学知识，它所解决问题的能力达到专家水平，甚至在某些方面超过同行专家的能力，其中包括它的设计者。DENDRAL系统标志着“专家系统”的诞生。
⑵MYCIN时期，从1975年至1980年。
20世纪70年代中期MYCIN专家系统研制成功，这是一种用医学诊断与治疗感染性疾病的计算机程序“专家系统”。MYCIN专家系统是规范性计算机专家系统的代表，许多其他专家系统都是在MYCIN专家系统的基础上研制而成的。MYCIN系统不但具有较高的性能，而且具有解释功能和知识获取功能，可以用英语与用户对话，回答用户提出的问题，还可以在专家指导下学习医疗知识，该系统还使用了知识库的概念和不精确推理技术。MYCIN系统对计算机专家系统的理论和实践，都有较大的贡献。
知识工程的研究，目前在美国开展得较为活跃和深入，特别是在斯坦福大学。
人工智能的研究表明，专家之所以成为专家，主要在于他们拥有大量的专门知识，特别是长时期从实践中总结和积累的经验技能知识。从知识工程的发展历史可以看出，知识工程是伴随“专家系统”的研究而产生的。实际上，知识工程的焦点就是知识。知识工程领域的主要研究方向包含知识获取、知识表示和推理方法等，其研究目标是挖掘和抽取人类知识，用一定的形式表现这些知识，使之成为计算机可操作的对象，从而使计算机具有人类的一定智能。
目前，知识工程已广泛应用于数据处理、诊断、监视、预测、规划、设计等方面，并取得了良好的效果。本文将综述近年来国内外知识工程的应用情况，并展望其前景。
1基于知识发现的应用
知识发现（KnowledgeDiscovery，KD）是1989年提出的新兴、交叉、边缘学科领域。
知识发现的目的是向使用者屏蔽原始数据的繁琐细节，从原始数据中提炼出有意义的、简洁的知识，直接向使用者报告。知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识，从数据资源中发现知识宝藏[2]。
知识发现的潜在应用十分广阔。从工业到农业，从天文到地理，从预测预报到决策支持，KD都发挥着越来越重要的作用。许多计算机软件开发商都已经推出了其数据挖掘产品，如IBM、Microsoft、SPSS、SGI、SLPInfoware、SAS（ObjectBusiness）等。它们被广泛应用于商业、农业、医学生物、金融保险、通讯、国防等多个方面。
基于知识发现的专家系统（ESKD）成功运行于农业、铝电解；基于知识发现的智能决策支持系统（IDSSKD）成功运行于国际电子商务中心（北京）的外贸加工业务中。
我国著名知识工程专家杨炳儒教授构建了由理论基础、4条机制（理论支柱）、8个新过程模型、17种新技术方法组成的，多层递阶、综合集成的，基于内在认知机理的知识发现理论体系KDTICM。
KDTICM及其衍生的新型智能系统成功地应用于蛋白质结构预测、农业、现代远程教育网、气象、国际商务、铝电解生产、税务、数字资源整合等八个领域，有效地验证了KDTICM，并解决了一批领域中的典型问题。尤其体现在解决生物信息学领域国际性难题的重要核心作用——取得蛋白质2级结构预测精度的国际领先地位[3]。
2知识工程在工业工程中的典型应用
2.1在工业设计中的应用
工业企业随着知识积累形式的“老龄化”和客户需求的“年轻化”，产品的设计要求和种类都变得越来越复杂及繁多。以往单纯依靠CAD系统和知识数据库之问文件形式的交互方式，使得CAD系统和知识数据库之间出现了“断层”，无法满足工程师知识积累运用的合理传递和管理要求。为此，严雯琦设计了KWE系统[4]。
KWE在工业设计中起到了知识系统集线器的作用，它相当于一个交互平台，为其他产品设计活动提供了实时数据调度。通过该系统，能进行产品整体模型的搜集和再生，标准件的选择，质量标准的分析校验，也能提品制造工艺流程的模拟，也为工程师提供信息共享的平台[5]。
2.2在机械产品参数化设计中的应用
当今机械工程领域，CAD/CAM技术飞速发展，伴随着产品研发体系的不断完善，知识的延续与再利用作为一种全新的设计理念应运而生。知识工程思想在设计软件中得到了完美的体现。CATIAV5的知识顾问模块能使设计人员在可视化的环境下，高速高效地进行三维零件的特征参数化设计造型，完成的参数化设计造型能根据按人机交互方式输入的设计变量来控制特征的修改。
2.3在工艺决策方面的应用
工艺过程设计是产品设计和制造的桥梁，包括加工方法选择、制造资源选择、加工活动排序等多个决策环节。现代集成制造背景下的工艺决策，处于产品制造数据、信息和知识集成的大环境中，所涉及的信息越来越复杂，知识变得无处不在，而孤立和面向数据的工艺决策方法，显得越来越难以适应这种复杂应用环境。不少研究采用了诸如单一的产生式规则、遗传算法、人工神经网络等方法研究工艺决策的解决方法，但这类研究中往往较少涉及工艺决策对象、工艺决策过程和工艺决策知识之间的关联和方便地对它们进行扩展的机制。北京航空航天大学研究了集成制造信息建模基础上的工艺决策方法，但尚缺少知识角度的建模研究、统一的决策机制和对模型的充分利用。工艺过程设计中决策问题求解的本质在于不断改变对象即工艺过程的状态以使其满足后续指导加工的要求，知识是对这种变化的抽象描述，包括变化的过程和变化的动力，问题求解中对象、规则是与过程密不可分的。
知识工程，其知识表达、使用和获取三个方面的理论方法，可以充分支持工艺决策问题对于问题描述、知识驱动和智能处理的要求，利用知识工程解决工艺决策问题将是一个突破的新方向。为此，学者沈伟等提出了基于知识工程的工艺决策方法[6]。
3知识工程在教育领域的应用
4知识工程的新兴应用领域
4.1在电子政务中的应用
基于知识工程的电子政务系统是指把知识工程理论与电子政务理论相结合，以知识工程思想来实现涉及多个知识领域和多层推理的小城镇电子政务系统。这里，知识工程实现了电子政务系统的知识获取以及推理功能，使得电子政务系统进行分工合作，共同完成更高层次的推理，提高系统的效率，实现了高度的实用性和易用性。
学者张凤霞等曾针对电子政务建设面临的业务差异显著、分布范围广、办公模式缺乏智能性和分析能力等问题，研究了基于知识工程的小城镇电子政务系统模型。智能型电子政务集成了软构件、知识工程、多Agent以及多决策支持系统等技术，主要实现三个方面的目标：①提供可复用性构件和高效资源整合的基层政务信息服务平台；②基于知识工程的多Agent协作办公模式；③面向基层电子政务的决策支持服务[9]。
4.2在电子商务中的应用
电子商务模式是管理科学学术界和企业咨询界的一个热点。商务模式创新最大限度地为挖掘技术创新的商业潜力提供了转化机制和桥梁，已成为各国有企业竞争的一个重要的领域。
4.3在虚拟企业中的应用
虚拟企业是一种新型的知识创新组织，这种组织必须建立完善的知识创新专家系统，以对知识的获取、识别、共享、集成进行有效地管理。
学者刘程等分析了虚拟组织知识共享特点，并从技术层面解决了虚拟组织的知识共享问题。利用本体技术解决虚拟组织间的语义异构和结构异构，并在此基础上构建了基于本体的知识共享模型[11]。文献[12]探讨了基于本体实现虚拟组织知识共享的基本原理。
4.4本体与知识共享
知识共享是知识工程中的技术之一，有利于产生创新性的知识。本体论阐明了区分不同类型物体的标准，也阐明了这些不同类型物体的联系。简言之，在知识共享范畴中，本体论就是一个概念化的规范，它的作用是使知识可以共享和重用。
本体论包含着描述一个领域的概念、公理、联系，而高级本体论则仅限于原子的（meta）、普通的（generic）、抽象的（abstract）和哲学的（philosophical）概念，高级本体论比本体论普遍，它能用于领域中一个很广的范围。这些就是IEEE制定的高级本体论标准（SUO，StandardUpperOntology）。
世界范围的本体论项目有两种主要的形式：一种是面向基于知识库的（Knowledgebaseoriented），CYC本体论就是这类，同属这类的还有斯坦福大学知识系统实验室的“知识共享成果”（KnowledgeSharingEffort）；另一种是基于延伸的词典/字典（Extendedthesaurus/dictionarybased），倾向于机器翻译的，如普林斯顿大学米勒研究的WordNet，这是一个在线的词汇参考系统，日本电子词典研究机构的EDR电子词典，由新墨西哥州立大学、南加州大学和卡内基梅隆大学共同研究开发的Pangloss系统等[13]。
由于本体是高度共享的概念模型，以形式化的方法进行表示，并且能被计算机系统直接处理，使得它在异构系统之间的互操作方面得到广泛的应用。目前，基于本体的跨组织知识共享系统的解决思路，多采用领域为各个组织分别建立不同的本地本体系统。领域标准定义的本体作为本地本体系统的扩展，提供领域共享词汇和统一视图，解决不同本地本体系统之间的语义异构性，同时满足不同本地本体系统之间的相互查询需求[14]。
知识工程是一个浩大的人工智能系统工程，其中，知识的获取、知识的表示和知识的运用是它最为重要的三大部分。本文从知识发现、在工业工程方面的应用、在教育领域的应用、新兴应用等视角对知识工程的应用进行了综述。
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