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基于混合專家模型的云原生教育培訓平臺動態(tài)安全防御體系研究[人工智能][信息安全]

針對云原生教育培訓平臺面臨的復雜動態(tài)安全威脅，以及傳統(tǒng)防御機制存在的環(huán)境感知薄弱、智能決策缺失、泛化能力不足和隱私合規(guī)沖突等缺陷，提出基于混合專家模型的動態(tài)安全防御體系。該體系構建四層協同防護框架：時空圖神經網絡建模流量時空特征；多模態(tài)卷積神經網絡融合容器化異構數據；聯邦學習組件實現隱私保護下的知識共享；大語言模型生成可執(zhí)行防御策略。核心創(chuàng)新包括設計可微分門控網絡（Top-2稀疏激活）實現攻擊特征到最優(yōu)專家模型的動態(tài)路由，并建立威脅強度指數驅動的Kubernetes資源彈性調度機制。該研究為云原生教育平臺提供了可彈性擴展的安全防護范式，其方法論對構建自適應安全體系具有理論價值與實踐意義，為智能主動防御體系發(fā)展奠定基礎。

發(fā)表于：10/28/2025 1:28:39 PM

商業(yè)數據反不正當競爭保護的實踐困境與規(guī)則優(yōu)化[其他][其他]

商業(yè)數據是數字經濟下經營者參與市場競爭的的重要資源。目前，針對商業(yè)數據不正當競爭行為的裁判依據主要是《反不正當競爭法》第2條和第12條，該援引條款具有高度抽象性，致使出現司法實踐中原則性條款的過度使用、不正當競爭行為的認定標準不明等問題。對商業(yè)數據不正當競爭行為的規(guī)制應當跳出賦權保護模式的桎梏而選擇更具競爭法特征的行為規(guī)制路徑。結合商業(yè)數據的特性，在總結當前司法實踐不足，并充分借鑒域外經驗的基礎上，通過在反不正當競爭法中設置商業(yè)數據專條，立足弱權利保護。如此既增強了數據權益保護的有效性，又激勵了數據的流通與利用。

發(fā)表于：10/15/2025 4:35:02 PM

世界主要國家個人數據開發(fā)利用模式對比研究[其他][其他]

個人數據是數據要素的重要組成部分，能夠支撐豐富的場景應用，具有極高的應用價值。同時個人數據涉及個人隱私，對其開發(fā)利用必須首先落實安全和隱私保護要求。世界主要國家圍繞個人數據開發(fā)利用進行了諸多探索并形成了一系列經驗，聚焦美國、歐盟、韓國、日本和新加坡等國家和地區(qū)的個人數據開發(fā)實踐，總結各國的主要制度安排和實踐模式，在此基礎上對個人數據管理模式、數據經紀模式、數據信托模式進行對比分析，剖析政府和市場主體所發(fā)揮的作用，以期為我國開展相關實踐提供參考。

發(fā)表于：10/15/2025 4:26:16 PM

網絡輿情中個人信息傳播的成因、風險透視及治理[其他][其他]

網絡輿情中個人信息傳播的現象已較為普遍，對個人和社會秩序產生一定的影響。在數字化進程日益加深的現代社會，實現該現象的有效治理具有重要意義。網絡輿情中的個人信息之所以被廣泛傳播，原因在于社會公眾對于個人信息的好奇，通過曝光個人信息可引領輿論導向，以及算法技術的不當使用。網絡輿情中的個人信息傳播會導致個人信息安全及人格尊嚴難以得到有效維護，擾亂網絡公共秩序并模糊輿論焦點，同時使得技術使用無序狀態(tài)呈現加速化趨勢。網絡輿情中個人信息傳播的治理，需重塑網絡輿情中個人信息保護的價值取向，在事前完善風險防范措施，事中敦促平臺為個人信息安全保駕護航，事后實現法律措施兜底，以此達到多方位協同治理。

發(fā)表于：10/15/2025 4:18:11 PM

正當程序框架下的算法行政：挑戰(zhàn)紓解與規(guī)制重構[其他][其他]

算法自動化決策的融入為行政治理活動開辟了一種新興的權力運作與治理模式，即“算法行政”范式。該范式標志著大數據時代背景下，政府采納算法自動化決策手段，以實現高級別的自動化行政治理。算法行政帶來精準、高效等優(yōu)勢的同時，也因其自身的特性為正當程序原則帶來了風險與挑戰(zhàn)。算法行政所依賴的治理工具——算法自動化決策，因其自學性、黑箱性及極速性特征，在形式合法、民主過程等關鍵環(huán)節(jié)存在缺陷，易引發(fā)公眾對算法行政治理模式正當性的質疑。故而，將算法行政置于正當程序的審視框架之中顯得尤為重要。為此，亟需構建一套集事前預防、事中監(jiān)督及事后救濟于一體的程序性規(guī)制體系，以紓解算法行政活動面臨的挑戰(zhàn)并實現規(guī)制重構。

發(fā)表于：10/15/2025 4:09:01 PM

HF和波動參數輔助的優(yōu)化XGBoost室內定位方法[通信與網絡][通信網絡]

針對復雜室內環(huán)境下接收信號強度測量數據中包含噪聲使其呈現波動性導致定位精度低的問題，提出一種基于混合濾波(HF)、波動參數輔助的優(yōu)化極限梯度提升(XGBoost)室內定位方法。首先采用HF的方法對數據子集進行優(yōu)化，降低噪聲的影響，得到初始數據庫；另外，考慮到波動不能完全消除，引入能夠反映數據變化程度的波動參數；其次，針對XGBoost算法性能易受初始參數的影響，采用粒子群(PSO)算法對其進行尋優(yōu)，并將波動參數與優(yōu)化后的數據作為算法輸入訓練生成定位模型；最后，將目標點處信息輸入到模型中完成位置估計，同時將該點數據保存到數據庫中完成更新。實驗結果表明，與傳統(tǒng)算法相比，所提算法具有良好的定位效果，在1 m、2 m和3 m范圍內，定位準確率分別提升9.2%、14.1%和18.45%。

發(fā)表于：10/15/2025 4:01:12 PM

可解釋的深度網絡抗噪音干擾性逐層評估方法[其他][其他]

在復雜應用場景中，深度神經網絡易受噪音數據干擾，如何客觀、有效、可靠地評估深度網絡的抗噪音干擾性已成為智能化技術開發(fā)的關鍵問題之一。然而，現有的評估方法只能對網絡抗噪音干擾性進行整體評估，且不具備可解釋的理論依據。為了解決上述問題，基于閔可夫斯基差線性可分性度量，提出一種深度神經網絡逐層抗噪音干擾性評估方法，實現了神經網絡抗噪音干擾性的可解釋性評估。該方法可以對深度網絡各隱層數據映射行為進行定量分析，解析噪音干擾對網絡各隱層的影響機理，進而建立面向網絡隱層的可解釋抗噪音干擾性評估方法。

發(fā)表于：10/15/2025 3:30:12 PM

大規(guī)模異構數據遷移的自適應清洗與智能轉換框架[其他][其他]

在數字化轉型背景下，傳統(tǒng)集中式數據庫向分布式架構遷移面臨異構數據模型語義沖突、業(yè)務連續(xù)性要求、人工轉換低效等核心挑戰(zhàn)。提出智能轉換框架AUTOMIG，其核心創(chuàng)新在于深度挖掘數據內在關聯的智能決策機制與適應大規(guī)模異構環(huán)境的高效執(zhí)行引擎。AUTOMIG創(chuàng)新性地利用圖神經網絡自動發(fā)現隱含于數據庫模式中的復雜表間關聯，并結合多目標優(yōu)化模型智能決策最優(yōu)存儲方案，提升跨模型轉換的自動化程度。同時，框架設計獨特的雙模式日志捕獲與流批協同清洗管道，實現對海量歷史數據與高頻實時變更數據的低延遲、高可靠同步與清洗。該框架成功實現了在容器化平臺上的部署并以大規(guī)模教育培訓系統(tǒng)數據遷移為典型應用案例實踐驗證。結果表明其圖神經網絡驅動的關聯發(fā)現顯著提升了復雜查詢性能，而雙模式協同執(zhí)行引擎則大幅縮短了遷移總耗時并優(yōu)化了資源利用效率，為企業(yè)數字化轉型提供了可靠的技術支撐和實踐路徑。

發(fā)表于：10/15/2025 3:17:00 PM

基于區(qū)塊鏈的文物數字資源版權保護框架設計[其他][信息安全]

針對文物數字化資源版權保護難題，構建基于區(qū)塊鏈的版權管理框架，解決傳統(tǒng)中心化管理模式下版權所有者模糊、授權流程繁瑣、侵權追溯困難等問題。采用聯盟鏈架構，設計版權存證、授權管理、侵權追溯模塊實現全流程管理。通過哈希算法實現文物數字化資源的唯一標識與存證，智能合約自動化執(zhí)行授權流程，數字指紋與鏈上數據協同完成侵權行為精準定位與證據固化。該框架有效保障了文物數字化資源版權的合法使用與傳播，為文化遺產數字化保護提供可信技術方案。

發(fā)表于：10/15/2025 3:06:13 PM

基于零信任架構的工業(yè)終端安全防護技術研究[通信與網絡][信息安全]

工業(yè)系統(tǒng)涉及的設備、產品門類繁雜，工業(yè)信息系統(tǒng)安全邊界逐漸模糊，外部攻擊和內部威脅日益嚴重。聚焦解決工業(yè)互聯網邊緣管理存在的安全隱患，研究適應于不同種類終端、不同接入和交互方式的統(tǒng)一身份認證、持續(xù)信任評估、動態(tài)訪問控制技術，構建了面向工業(yè)信息安全的零信任安全防護架構，能夠規(guī)避非法仿冒接入、安全漏洞利用、數據監(jiān)聽竊取等安全風險，監(jiān)測接入工業(yè)設備的通信行為特征，實現接入可信、協議安全、持續(xù)評估的防護目標，從而提高工控網絡邊界主動防御能力。

發(fā)表于：10/14/2025 5:25:47 PM