安全科学的发展阶段

据考证，安全科学（Safety& Security Science）作为一门专门的学科领域，正式诞生于20 世纪70年代中期。特别是从20 世纪80年代开始，安全科学得到了快速发展与广泛关注。经过近半个世纪的发展，安全科学已成为一门独立的新学科，为社会安全发展与科学技术进步做出了巨大贡献。在笔者看来，从学科的研究对象、研究范式、研究方法论与研究内容角度看，安全科学发展至今，先后经历了4 大发展阶段，即“安全1.0——经验安全科学”“安全2.0——技术安全科学”“安全3.0——系统安全科学”与“安全4.0——计算安全科学（Computational Safety &Security Science）”。其中，计算社会科学是安全4.0 开启的安全科学新时代、新范式与新方向，是当前和未来安全科学发展和研究的新热点与新天地。

随着社会与科学技术的发展，新的安全问题、风险的出现，以及各类安全问题、风险的交织化和叠加化，近年来，安全科学研究与实践所面临的安全问题与体系越来越复杂，复杂巨系统安全问题与体系研究日趋重要。安全问题与体系的复杂性表现在多个方面，从低维转变到高维，从线性转变到非线性，从小型转变到宏大，从标量转变到矢量，这使传统的安全科学研究与实践方法之解析方法失去了原有的威力，已不敷应用，甚至无能为力。

计算安全科学

幸运的是，近年来，随着安全科学的发展与计算机运算能力的不断提高，为复杂安全问题与体系的研究提供了新手段。换言之，借助于计算机进行计算与模拟是研究复杂安全问题与体系的有效手段。正因此，以安全这样一个典型的复杂问题与体系为研究对象的新学科——计算安全科学也应运而生，并逐渐得到发展。总之，复杂性是科学发展的必然结果，“计算安全科学”的产生和发展也是必然趋势，它开创了一个新的安全科学研究视野，它对一些复杂安全科学问题的有效分析、解释，充分说明了“计算安全科学”的重要作用和理论及现实意义。

“计算安全科学”是计算××科学（如计算社会科学、计算传播学、计算医学、计算材料学与计算生物学等）学科发展大背景下的新型学科产物。在当今信息时代，特别是大数据时代，计算主义（用计算的视角去审视、分析和解决安全问题）和数据主义（用数据说话）在各个领域和不同学科中的广泛应用已是一个不争的客观事实了，只不过理论研究工作把这种实践应用上升到学术层面存在一定的滞后性，但各个学科提出与此相关联的概念只是早晚的事情。与其他学科领域相比，计算安全科学作为一个新的学术概念提出的较晚。近年来，海量安全数据获取日益便易，计算、信息、数据技术的飞速发展推动了安全科学工作者利用计算思维来研究安全问题，从而催生了“计算安全科学”这一安全科学领域的新兴前沿方向。

“计算安全科学”以安全现象的可计算性为基础（“计算安全科学”强调可计算性在安全科学研究当中的作用），以人工智能、数据挖掘、机器学习、推荐算法等计算机、信息与数据技术为主要工具，通过大规模地跟踪、搜集、挖掘、分析大量安全数据，来发现安全现象和安全现象背后更深刻的底层代码和基础模式，并分析这些安全模式的发生原因、运行机制、逻辑原理和最终效果。简言之，“计算安全科学”的中心课题是如何利用算法、大数据、云计算、区块链、人工智能等全新的技术工具来更好地解释安全现象、促进安全改善、优化安全促进方案和测量安全促进效果。由此可见，“计算安全科学”把安全科学所针对的各类系统当作安全信息处理的组织，通过先进的计算方法对系统的安全问题与体系进行综合性的研究。

安全科学发展过程

计算安全科学的主要技术支撑体系

“计算安全科学”，是安全科学与计算机科学、数据科学、数学、信息科学、情报科学、智能科学等多门学科的交叉学科，是一个正在快速兴起和发展的安全科学新领域。“计算安全科学”致力于寻找安全科学可计算化的基因，以安全数据分析、安全数据挖掘、数据科学等为主要分析工具，大规模地搜集并分析各类安全数据，挖掘各类安全问题（如安全事件）背后的模式与规律，分析模式背后的生成机制与基本原理。“计算安全科学”不仅仅是一种现象和趋势，更重要的在于它是探讨安全问题的新理论、新方法乃至新范式。“计算安全科学”为安全科学的研究和实践带来了全新的视角和范式，它丰富着安全科学的经典理论，重构着安全科学的学科知识，有助于培养安全科学的创新人才。

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