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犯罪恐惧感对隐私让渡意愿的影响研究[模拟设计][工业自动化]

海量的个人信息用于社会治理，虽然降低了犯罪恐惧感，但是也带来“去知觉化”的问题和隐私泄露的风险。为了促进数据私益和公益的平衡，基于2023年中国犯罪被害调查数据，围绕隐私权衡行为的影响因素展开实证研究。结果表明，犯罪恐惧感不仅直接降低了人们的隐私让渡意愿，还会通过降低警察信任感和官方媒体效力降低让渡意愿。因此，应当从减轻犯罪恐惧感入手，建立透明的信息利用机制，利用数据价值的同时规避隐私泄露风险，确保始终将群众作为受益者。

發(fā)表于：2025/7/29

生成式人工智能嵌入数字政府的数据安全风险及其法律规制[人工智能][信息安全]

生成式人工智能深度嵌入数字政府意义重大，但其引发的全周期数据安全风险不容忽视。通过解构数据“收集—处理—存储—输出”四阶段风险，发现收集阶段存在安全与质量隐患，处理阶段面临算法歧视与黑箱挑战，存储环节有数据泄露与归责困境，输出阶段则涉及数据失真与侵权风险。借鉴欧盟“先监管后发展”和美国“技术驱动立法”经验，提出分阶规制框架：收集阶段实行分类分级与源头审查，处理阶段强化伦理审查与清单管理，存储阶段构建软硬法协同标准与公私合作责任模式，输出阶段引入沙箱监管与数字确权。以此推动数字政府建设，实现科技、风险治理与安全法治的协同共进。

發(fā)表于：2025/7/29

高校数据安全治理的模型研究[模拟设计][工业自动化]

在分析我国高校数据安全面临的严峻挑战的基础上，提出了以目标为导向、内涵式发展、合理的指标体系、多元协同和基于业务场景的治理思路，通过数据安全治理能力、数据安全过程、业务场景三个维度将数据安全治理框架映射至高等教育领域，构建了贯穿数据生命周期的高校数据安全治理模型，指导数据高效、有序、可信流通，并建立了管理、技术、运营为一体的高校数据安全治理能力评估体系，支撑模型的应用发展，为提升高校数据安全治理水平提供科学的指引。

發(fā)表于：2025/7/29

工业大模型赋能制造业数字化转型的路径与对策[人工智能][工业自动化]

在全球制造业加速迈向数字化、智能化的背景下，工业大模型作为新一代智能技术，正成为推动制造业数字化转型的重要引擎。通过系统梳理工业大模型的概念、发展脉络和发展现状等基础理论，提出工业大模型赋能制造业数字化转型的理论框架，并详细阐述工业大模型在研发设计、生产制造、运维服务、经营管理和供应链管理等制造业典型应用场景的赋能作用。针对工业大模型在深度应用过程中所面临的高质量训练数据匮乏、工业场景分布碎片化、工业应用鲁棒性欠缺、关键场景风险需警惕和计算与系统能力不足等挑战，进一步探讨其赋能制造业数字化转型的方法路径，并从政策机制、示范引领、标准体系、自主创新、安全韧性和人才培养等多个维度提出对策建议，以期为工业大模型驱动制造业高质量发展提供有价值的参考和启示。

發(fā)表于：2025/7/29

基于区块链的现实世界资产数字化发行及交易技术研究[通信与网络][信息安全]

随着加密货币（Cryptocurrencies）发行及交易的火爆，其弊端也正日益凸显——由于没有现实世界资产的支撑，其价值只存在网络上，资产会在短时间造成大量损失，因而现实世界资产（Real-World Assets, RWA）数字化成为当前关注的重点。此外如何建立安全有效的发行交易模型，规避或降低已知的交易风险，是目前研究的难点。通过深入研究当前RWA数字化存在的两大发展路线，指出风险的存在是由于其数字化所建立的物理和数字空间市场割裂所导致的，据此提出了一种新的“轨道模型”，并构建了其发行与交易的数学模型，解决了传统RWA数字化中的并行市场割裂与系统性风险问题。

發(fā)表于：2025/7/29

数据库“不敢替”？不存在了！[其他][其他]

作为圈里最早的一批DBA，老顾是O记铁杆，他的工位里，最醒目的不是家人照片，而是历代O记认证证书。

發(fā)表于：2025/7/29

基于深度强化学习的以太坊 MEV 交易防护与交易排序优化[通信与网络][信息安全]

以太坊交易排序中的最大可提取价值（MEV）问题，使恶意交易者通过操控交易顺序获利，破坏了网络公平性并推高Gas费用。为抑制MEV行为和优化公平性，同时提升系统效率，提出了一种基于深度 Q 网络（DQN）的交易排序优化方法。通过设计合理的状态空间、动作空间与奖励函数，智能体能够自主学习最优排序策略。结合Geth私有链、Flashbots MEV-Explore与Ethereum Mempool数据，系统性验证了该方法的有效性。实验结果表明，DQN排序策略可将MEV提取率降至13%以下，平均Gas费用较传统策略降低约33.1%，公平性指数提升至0.78，显著优于现有方法。同时搭建的闭环实验系统为区块链交易公平性和效率优化提供了可行方案。

發(fā)表于：2025/7/28

基于超参数优化和LightGBM算法的DDoS攻击检测与分类[通信与网络][信息安全]

针对分布式拒绝服务攻击(DDoS)数据流量样本容量大、数据特征多的特点以及检测分类准确率低的问题，提出了一种基于LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）算法的DDoS攻击检测与分类方法。在CICDDoS2019数据集预处理和特征筛选的基础上，构建LightGBM检测模型和多分类模型。同时在模型预训练时，采用随机网格搜索与贝叶斯超参数优化技术实现超参数自动调优。实验结果表明，该模型在检测与分类任务上能达到98.34%的准确率。该研究为DDoS攻击提供了一种高效且简易的检测与分类思路。

發(fā)表于：2025/7/28

巡检无人机网络安全风险建模与量化评估研究[通信与网络][信息安全]

针对巡检无人机网络安全风险，构建评估模型并进行量化评估，为其安全防护提供支持。研究方法上，综合运用文献研究、案例分析、理论建模及实验验证法，首先识别风险，然后结合层次分析法（AHP）与模糊综合评价法构建风险评估模型，同时构建量化评估指标体系，明确评估方法与标准。实验选取不同型号无人机在多种场景测试，收集处理120组数据。研究结果显示，所构建体系在90%以上场景评估结果与实际相符，能准确评估风险。研究结论为巡检无人机安全防护提供理论与实践指导依据。

發(fā)表于：2025/7/28

民用无人机商用密码技术应用与安全性评估研究[通信与网络][信息安全]

针对无人机网络安全现状和挑战，深入研究了商用密码技术在民用无人机网络安全防护中的作用，提出了商用密码应用与测试验证方案。该方案构建了无人机系统在实际业务环境中的运行场景，设计了密码应用验证流程，对身份认证、数据传输、数据存储等环节进行了功能及性能测试，对无人机劫持场景进行了对比测试。测试数据显示，应用商用密码后，无人机系统的安全性得到有效提升；加密处理时延对性能影响较小，保证了实时通信性能；国密算法和国际算法性能持平。该研究为无人机密码应用提供了技术支撑，有利于无人机网络安全能力提升。

發(fā)表于：2025/7/28

半导体创新推动能源格局演变的三种方式[人工智能][智能电网]

　　能源格局正在经历迅速且具有历史意义的变革。到 2030 年，全球可再生能源发电量预计将超过 17,000 太瓦时，较 2023 年增长近 90%。显而易见，可再生能源已不再是遥不可及的梦想；它不仅真实存在，更在持续发展壮大。可再生能源正在规模化发展，电气化进程持续加速，自动化应用不断拓展，而能够支撑这一演进的半导体技术至关重要。

發(fā)表于：2025/7/24

负责任的赋能技术实现边缘AI全面适用[人工智能][汽车电子]

　　当部分人仍在探索AI的应用方式时，恩智浦已着眼未来，提出关键问题：如何确保AI以安全、可靠且负责任的方式运行？通过与技术、政府及商界精英的合作，使其真正落地，正是负责任AI（Responsible AI）成为焦点的关键。

發(fā)表于：2025/7/24

多芯粒异构集成的雷达探测微系统设计[模拟设计][安防电子]

超宽带探测雷达，因其高分辨率、高抗干扰能力和强穿透性等优点而获得了广阔的发展前景及市场。当前生命探测雷达趋于复杂化，这导致雷达系统体积、重量变大，限制了其在复杂救援、探测现场的应用。系统级封装技术（SiP）有效地解决了上述问题，它将多个具有不同类型的电子元器件组装成为能实现特定功能的单个标准封装体。与板级设计相比，实现相同的功能，SiP只需要占据PCB面积的10%~40%，功耗的70%~80%左右。基于微系统方案设计了一套小型化生命探测雷达系统，实现了较好的便携性，为各类仪器小型化设计提供了解决方案。

發(fā)表于：2025/7/24

基于双锁相环的高分辨率步进频探地雷达设计[模拟设计][其他]

步进频探地雷达（Ground Penetrating Radar，GPR）因其宽带宽的优势在浅表层高分辨率探测中得到了广泛的发展和应用。然而，传统的步进频GPR硬件实现较为陈旧，无法同时满足高分辨率、小体积、低成本、稳定可靠和使用灵活的现代化要求。针对上述要求，设计了双锁相环发射机和数字固定中频结构接收机，实现了一套新型的高分辨率步进频GPR硬件系统。为解决超宽带步进频率信号谐波干扰问题，设计了新型的带通滤波器组。多组环回和实地探测实验的结果表明，该系统分辨率优于5 cm，探测深度至少2.5 m，能够满足现代GPR的多重要求，为步进频GPR硬件的研发提供了有价值的参考。

發(fā)表于：2025/7/24

基于FMEA的多电力设备故障预测维护算法[模拟设计][智能电网]

针对大型电厂多个异常运行开关柜的维修问题，当前维护方案往往忽视了设备内部复杂部件间紧密相连的相互作用，这对于包含各种运动和固定的零部件的开关柜而言，其适用性显得尤为不足。鉴于此，提出了一种预测性维修调度策略，此方法旨在双重目标下寻求最佳平衡点。首先，采用FMEA技术，得出更为贴近实际的失效概率预测。随后，设计了一套综合风险评估体系，该体系不仅考虑了开关设备故障可能给电网带来的损失，还全面评估了维护活动所伴随的成本与效益。为验证该方法的实效性，选取一个10千伏变电站作为研究案例，通过数据分析发现，相较于传统的基于时间间隔的维护策略，提出的方法在成本效率上实现了36%的显著提升。

發(fā)表于：2025/7/24