信息化基础知识在软件设计师考试中通常属于上午综合知识科目中的记忆型考点分值不一定很高但概念多、容易混淆适合通过“理解框架 记忆关键词”来掌握。2026年软件设计师中级考试仍沿用《软件设计师考试大纲》2018年审定通过版考试采用计算机化考试两科连考满分均为75分全国合格标准一般为45分两科须同次通过。一、信息化的内涵信息化是指以计算机、通信、网络等信息技术为基础推动社会生产方式、管理方式和生活方式发生深刻变化的过程。它不是简单地购买软硬件而是把信息技术融入组织战略、业务流程、管理制度和资源配置之中从而提高效率、降低成本、增强竞争力。信息化通常包含三个层面技术层面建设网络、数据库、应用系统、云平台等信息基础设施。业务层面利用信息技术优化业务流程实现数据共享和协同办公。管理层面通过信息化推动管理创新、制度创新形成数字化治理能力。二、国家信息化体系要素国家信息化体系通常包括六个要素信息技术应用信息化建设的龙头体现信息化成果。信息资源信息化的核心要素是重要战略资源。信息网络信息传输、交换和共享的基础设施。信息技术和产业信息化的物质基础和产业支撑。信息化人才信息化建设的关键因素。信息化政策法规和标准规范信息化健康发展的保障。这六个要素相互联系信息资源是核心信息网络是基础信息技术和产业是支撑信息技术应用是牵引信息化人才是关键政策法规和标准规范是保障。三、常用信息技术标准标准是为了在一定范围内获得最佳秩序对活动或其结果规定共同和重复使用的规则、导则或特征的文件。信息技术标准可分为国际标准、国家标准、行业标准、地方标准和企业标准。常见标准代号包括标准类型常见代号说明国际标准ISO、IEC、ITU国际标准化组织、国际电工委员会、国际电信联盟国家标准GB、GB/T强制性国家标准、推荐性国家标准行业标准如SJ、YD、GA等电子、通信、公安等行业标准地方标准DB 地区代码地方性技术规范企业标准Q/ 企业代号企业内部使用的技术标准考试中常考标准代号辨析、强制性与推荐性标准区别以及标准化对软件质量、互联互通和安全合规的意义。四、信息安全基础信息安全主要围绕保密性、完整性、可用性、可控性、不可否认性等目标展开。1. 加密与解密技术加密技术可分为对称加密、非对称加密和散列算法。对称加密加密密钥和解密密钥相同速度快适合大量数据加密。典型算法包括 DES、3DES、AES 等。非对称加密使用公钥和私钥配对公钥公开私钥保密。典型算法包括 RSA、ECC 等。散列算法将任意长度数据映射为固定长度摘要不可逆常用于完整性校验。典型算法包括 MD5、SHA 系列、SM3 等。2. 认证技术认证用于确认用户、设备或系统的身份常见方式包括口令认证、数字证书认证、生物特征认证、多因素认证等。3. 数字签名数字签名通常结合散列算法和非对称加密实现。发送方先对报文生成摘要再用私钥对摘要签名接收方用发送方公钥验证签名。数字签名可以实现身份认证、完整性保护和不可否认性。4. 数字摘要数字摘要是原始数据的“指纹”即使原始数据发生微小变化摘要也会明显不同。它常用于文件校验、数字签名和完整性保护。五、网络安全技术网络安全技术主要用于保护网络环境中的系统、数据和通信安全。防火墙部署在网络边界根据访问控制策略过滤进出流量可阻止非法访问但对内部攻击和加密流量中的威胁防护有限。入侵检测系统 IDS监测网络或主机行为发现可疑活动并告警一般不直接阻断。入侵防御系统 IPS在检测到攻击时可主动阻断防护能力更强。病毒防护通过特征库、行为分析、沙箱等技术查杀病毒、木马、勒索软件等恶意代码。其他技术还包括 VPN、访问控制、安全审计、漏洞扫描、日志分析等。六、计算机安全等级及相关法律法规我国网络安全领域的重要法律包括《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等。考试常结合安全等级保护、个人信息处理规则、数据分类分级等内容考查。网络安全等级保护将信息系统划分为不同安全保护等级不同等级对应不同的安全保护要求。等级越高系统重要性越强安全保护要求也越严格。在个人信息保护方面处理个人信息应当遵循合法、正当、必要原则明确处理目的和方式并取得个人同意对敏感个人信息还应采取更严格的保护措施。七、知识产权知识产权包括著作权、专利权、商标权等。软件设计师考试中著作权和专利权考查较多。软件著作权软件作品完成后通常自动产生著作权。考试中常考著作权归属、保护期限、侵权判定。例如委托开发、职务开发、合作开发中权利归属可能不同未经许可复制、传播、修改他人软件可能构成侵权。专利权保护发明创造需依法申请并获得授权。软件相关专利通常要求具有技术方案和技术效果。商标权保护商业标识防止混淆和假冒。侵权判定主要看是否存在未经许可使用、复制、传播、修改、销售等行为以及是否属于合理使用或法定例外情形。八、软件开发新进展信息化发展推动软件技术不断更新考试也越来越关注新技术应用。云计算提供 IaaS、PaaS、SaaS 等服务模式支持弹性扩展、按需付费和资源池化。大数据具有数据量大、类型多、处理速度快、价值密度低等特征常用 Hadoop、Spark 等技术生态。人工智能包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等正在影响软件测试、代码生成、智能运维等领域。微服务与云原生微服务将系统拆分为独立部署的服务容器化、API 网关、服务治理、DevOps 等成为重要实践方向。低代码/无代码通过可视化方式降低开发门槛提高应用交付效率。区块链与物联网区块链强调可信记录与共识机制物联网强调感知层、网络层和应用层协同。九、备考建议复习信息化基础知识时不建议只死记硬背。可以先理解“信息化是什么—为什么需要标准—如何保障安全—受哪些法律约束—未来向哪里发展”这条主线再记忆标准代号、加密算法分类、安全设备作用、著作权归属等高频点。配合历年真题练习尤其注意选项中的细微差别例如对称与非对称算法混淆、IDS 与 IPS 功能混淆、国家标准与行业标准代号混淆等。