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论我国数据要素市场化配置立法困境与进路[其他][其他]

当前全球数据量呈现出爆发式的增长，数据的流动属性和资源属性不断增强，我国出台多部重要文件旨在促进数据要素流动，构建数据要素市场体系。然而,我国现有法律体系存在适配不足的问题，导致在数据要素市场化配置过程中数据确权有待进一步完善，数据权属难以清晰界定。以深圳、上海、广东、温州等地为代表的地区或以立法形式探索对数据权益进行保护，或以资产凭证等形式优先解决明确产权数据的权属问题，释放数据潜能。但要彻底解决当前权属问题无法一蹴而就，在借鉴土地、劳动力、技术与资本的立法经验下，提出数据立法未来的路径主要为创设新的数据法定权利，甚至探索为数据创设新的部门法。

發(fā)表于：2022/5/16 下午1:50:00

嵌入式软件测试平台的设计与实现[其他][其他]

嵌入式软件因为运行环境的差异性造成测试工具各不相同，各个测试工具独立使用，缺乏完整的工具方案。针对该问题，研制了嵌入式软件测试平台，可提供嵌入式软件测试的完整工具支持，包括全周期测试工具链、测试工作流建模、测试工作流自动执行、将各测试工具输出的测试结果合并为完整的质量报告、存储测试工件的工程仓库。该平台把各种测试工具集成为一个完整的测试平台，提高了嵌入式软件测试的完整性和效率。用户还可以根据需要扩展测试工具、工作和质量报告，实现嵌入式软件测试的复用机制。

發(fā)表于：2022/4/29 下午2:41:00

区块链在药品追溯中的应用研究[其他][其他]

针对当前药品系统中数据存储中心化且易篡改，提出基于Fabric和IPFS的药品追溯方案。利用星际文件系统(IPFS)开展链上链下相结合，实现存储空间扩展，融合物联网技术开展数据采集，通过智能合约对生产加工、运输、使用进行全程监控。基于区块链的药品追溯方案保障了药品系统数据的不可篡改性和可溯源性，实现药品安全问题过程可追溯，快速找出问题环节，明确责任主体，并对问题药品进行处理。同时，增加了权限控制机制，满足国家对药品系统数据的管理需求。

發(fā)表于：2022/4/29 下午2:35:00

基于动态时间跨度与聚类差异指数的用户行为异常检测算法[人工智能][其他]

在保证实时性与模型的适应性的条件下对居家人士的行为进行分析，提出了一种基于动态时间跨度与聚类差异性指数的用户行为异常实时检测算法。该算法利用动态时间跨度与聚类差异性指数对实时数据流进行概念漂移检测，在数据流发生概念漂移的情况下，利用局部离群因子（LOF）来检测用户发生行为异常的时间点。通过动态时间跨度对分类模型不断更新，有效提升了模型的适用性。通过实验验证了该算法能够在保证实时性的情况下正确检测出概念漂移，并给出用户行为发生异常的时间点。该研究成果为实现智能家居环境下用户行为异常检测提供了新思路，可为居家人士提供有效服务和安全保证。

發(fā)表于：2022/4/29 下午2:31:00

基于深度强化学习的电动汽车协调充电算法[人工智能][汽车电子]

针对具有多个目标的多辆电动汽车协调充电问题，包括降低用户的充电成本并保证足够的电池电量，同时避免变压器过载，提出一种基于多智能体深度强化学习的分布式算法。该算法首先将上述问题建模为马尔可夫决策过程，然后采用一种通信神经网络模型进行信息交互，实现了全局信息在多个智能体上的分布式计算。最后，通过仿真验证了该算法在住宅充电区域的有效性和可扩展性。

發(fā)表于：2022/4/29 下午2:26:00

智慧校园背景下的网络安全问题与对策[通信与网络][通信网络]

在智慧校园的发展与建设过程中，如何应对网络安全新形势，保证校园健康可持续发展已经成为一个重要课题。通过分析智慧校园架构与网络安全新特征，研究智慧校园背景下面临的网络安全管理与技术风险，阐述智慧校园网络安全体系建设需求，提出适于智慧校园的网络安全规划、网络安全风险管控和网络安全体系建设对策，在保障网络安全的同时促进智慧校园建设稳健发展。

發(fā)表于：2022/4/29 下午2:16:00

一种基于Simhash算法的重复域名数据去重方法[其他][数据中心]

随着数字科学技术的发展，各领域需要传输和存储的数据量急剧上升。然而传输和存储的数据中重复数量占据了很大的比例，这不仅会增加使用数据的成本，也会影响处理数据的效率。域名是一种存储量大而且对处理速率有极高要求的数据，为了节约域名解析系统的存储成本，提高传输效率，本文在原有数据去重技术的基础上，引入了Simhash算法，结合域名数据的结构特征，改进数据分词和指纹值计算方式，提出了一种基于Simhash算法的重复域名数据去重方法。实验结果表明，相比于传统的数据去重技术，该方法对删除重复域名数据效率更高，具有较好的实际应用价值。

發(fā)表于：2022/4/29 下午2:01:00

基于OpenStack云平台的Docker容器安全监测方法研究[其他][其他]

随着虚拟化技术和容器技术的兴起，容器安全问题引起了社会和企业的广泛重视。针对传统的监控方式对Docker容器信息监控不全面、易产生监控黑洞等问题，提出一种针对OpenStack云平台下的Docker容器安全监测方法，该方法针对性强，资源占用率小，除了实现传统监测功能外，通过采用Logistic-ARMA预警模型和BERT序列标注，还可以实现对DoS攻击、容器逃逸等恶意攻击的有效监测，且根据容器规模不同可实现自定义的预警功能。经过实验验证，该方法在大规模容器网络中威胁预测准确率可达85%以上。

發(fā)表于：2022/4/29 下午1:55:00

基于LSTM的DNS隐蔽信道检测方法[其他][其他]

DNS滥用已成为网络空间安全治理中面临的最具挑战性的威胁之一。针对现有检测方法多以DNS请求流量为研究对象，忽略了响应流量特征的问题，提出一种基于长短期记忆网络(Long-Short Term Memory，LSTM)的DNS隐蔽信道检测方法。综合分析请求与响应流量特征，提取响应流量中时间戳、TTL、响应分组长度等特征点，并构建LSTM模型进行训练。实验结果表明，该方法在准确率、F1评分等指标方面取得了良好的结果，较现有方法有显著提高。

發(fā)表于：2022/4/29 下午1:46:00

电力大数据密态多源协同安全应用研究[通信与网络][信息安全]

重点介绍了电力大数据在应用过程中存在的主要问题，并结合身份认证、外包计算、全同态加密等新兴技术，给出了电力大数据密态多源协同安全框架，该框架可以让电力大数据安全地流通并实现外包计算，从而构建一个安全的计算环境。随后提出的多方协作安全可信环境体系可完成身份认证，提高安全性的同时简化身份认证流程，提出的电力大数据密态安全计算关键技术可以提高同态加密的运算效率，并提升安全性，同时将该两技术进行结合提出了外包计算密码技术框架及其工作流程。最后通过与常用的同态加密库SEAL进行对比，验证了所提出的以“同态构型”加密算法为核心的密态多源协同安全应用框架具有运行效率高、扩展性好的特点，适用于大数据的安全外包计算等场景中。

發(fā)表于：2022/4/29 下午1:42:00