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歐盟精細化數據立法下的數據保護與流通

近年來歐盟數據領域的立法重點產生了一定的價值轉向，歐盟法作為大陸法系的重要組成部分與我國法律體系一脈相承。研究歐盟數據立法進程所彰顯的法治精神和價值導向對于我國數據治理工作具有一定借鑒意義。以歐盟有關數據治理的憲章、公約、條約、戰(zhàn)略、法律與法案為分析文本，對歐盟系列規(guī)范性文本進行共時性與歷時性的雙維度研究以厘清其立法思路演變與路徑選擇。在研究過程中發(fā)現歐盟對于數據這一新型生產要素在被納入法律視野中后而產生的數據權這一概念存在著從傳統(tǒng)人格權向財產權的認知轉變，進而梳理出歐盟從傳統(tǒng)的數據保護轉向數據流通與賦能的立法嬗變趨勢，并得出對我國數據治理的三點啟示：數據戰(zhàn)略建構應追求結構體系化、數據權利創(chuàng)設應考慮利益多元化和數據流通模式設計應遵循場景類型化。

發(fā)表于：5/7/2024

生成式人工智能對個人信息保護的挑戰(zhàn)與治理路徑

以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術給各行各業(yè)帶來顛覆性變革，但也引發(fā)個人信息泄露、算法偏見、虛假信息傳播等個人信息侵權危機。傳統(tǒng)“基于權利保護”的路徑過于強調個人信息保護而阻礙人工智能產業(yè)的發(fā)展，“基于風險防范”的路徑則更加凸顯個人信息的合理利用價值，價值選擇上更優(yōu)。但以權利保護和風險保護共同治理，才能實現利益平衡并建立個人信息的長效保護機制。在個人信息處理規(guī)則上，以“弱同意”規(guī)則取代僵化嚴苛的知情同意規(guī)則；在目的限制原則上，以“風險限定”取代“目的限定”；在個人信息最小化原則上，以“風險最小化”取代“目的最小化”。在此基礎上，進一步加強生成式人工智能數據來源合規(guī)監(jiān)管，提升算法透明性和可解釋性，強化科技倫理規(guī)范和侵權責任追究。

發(fā)表于：5/7/2024

復雜背景下小尺寸多角度人臉檢測方法研究

為了提升復雜背景下小尺寸人臉檢測精度，提出了一種人臉檢測方法GhostNet-MTCNN。在多任務級聯卷積神經網絡（MTCNN）主干網絡上，將占用計算資源的普通卷積進行舍棄，利用GhostNet網絡中計算量更低的Ghost bottleneck模組替代卷積的作用，重新構建網絡特征提取功能，從而搭建一個新的模型。實驗結果表明，該方法可以有效平衡參數量和精度。在Easy、Medium、Hard三種驗證集上，與MTCNN相比在參數量僅增加0.62M的前提下精度分別提升了 5.6%、6.6%、7.8%，與MobileNetV3-MTCNN相比在參數量減少1.27M的同時精度又分別提升了1.6%、0.8%、0.5%。該研究能夠在復雜場景下提高模型對小尺寸、多角度人臉檢測精度，同時也能夠有效平衡參數量和檢測精度使其成為在邊緣設備部署中更優(yōu)的選擇。

發(fā)表于：5/7/2024

結合批規(guī)范化層的深度學習模型在水中目標識別中的應用

針對深度學習模型在訓練水聲樣本數據時會出現穩(wěn)定性差進而導致分類識別效果不佳的問題，從網絡的局部連接、空間位置排列以及模型設計的角度出發(fā)，研究在原有一維序列卷積核與一維序列池化的基礎上，引入批規(guī)范化層，構建了深度學習網絡模型。通過歸一化處理，達到加速網絡模型的收斂過程以及提高訓練過程中的穩(wěn)定性的目的。最終為驗證該模型的有效性，對3類水聲目標樣本數據進行網絡訓練和模型驗證，證明該模型對水聲目標數據分類識別有一定程度的性能提升。

發(fā)表于：5/7/2024

基于邊端協作的分布式數據分級管理技術

隨著智能應用在嵌入式裝備系統(tǒng)中的不斷普及與發(fā)展，對大數據的有效利用和深度融合提出了更高的要求。然而，嵌入式裝備類型多樣、大數據多源異構，由于缺乏統(tǒng)一的組織管理，業(yè)務應用間存在數據壁壘，并出現了數據孤島現象，導致大數據利用與開發(fā)困難。因此，在嵌入式裝備系統(tǒng)中，如何有效組織管理數據是亟待解決的難點。為此，以嵌入式裝備系統(tǒng)的數據統(tǒng)一管理和共享利用為導向，基于邊側與端側協作技術，從數據管理架構、數據分級協同管理方案、數據請求調度策略三個方面，探討了嵌入式裝備系統(tǒng)中分布式數據協作管理技術的可行性，以促進數據到信息、信息到知識、知識到決策的快速轉化，同時，通過管與用的緊密結合，推動嵌入式裝備系統(tǒng)中數據應用的開發(fā)。

發(fā)表于：5/7/2024

數字生態(tài)建設的數網業(yè)安全一體化融合研究

數字生態(tài)建設推進生態(tài)環(huán)境監(jiān)測業(yè)務創(chuàng)新，也同樣導致網絡安全威脅面擴大、數據安全風險態(tài)勢加劇。針對生態(tài)環(huán)境數字化轉型的新環(huán)境，將網絡安全場景化防護與生態(tài)數據生命周期的安全管控深度融合，引入基于零信任機制的應用接入與訪問控制技術、網絡數字化重構以及大數據AI分析等技術，創(chuàng)新性開展生態(tài)環(huán)境數據分類分級建設，對包括衍生數據在內的生態(tài)數據實施分類施策、分級管控，深化網絡安全與數字化建設協同運營，實現數字生態(tài)監(jiān)測體系安全穩(wěn)定運行，提升數字生態(tài)的社會化供給能力。

發(fā)表于：5/7/2024

基于BERT-LSTM模型的WebShell文件檢測研究

針對基于傳統(tǒng)規(guī)則的WebShell文件檢測難度大，采用文本分類的思想，設計了一種基于BERT-LSTM模型的WebShell檢測方法。首先，對現有公開的正常PHP文件和惡意PHP文件進行清洗編譯，得到指令opcode碼；然后，通過變換器的雙向編碼器表示技術（BERT）將操作碼轉換為特征向量；最后結合長短期記憶網絡（LSTM）從文本序列角度檢測特征建立分類模型。實驗結果表明，該檢測模型的準確率為98.95%，召回率為99.45%，F1值為99.09%，相比于其他模型檢測效果更好。

發(fā)表于：5/7/2024

基于SPARTA框架的HAS4決賽攻擊路徑分析

太空網絡面臨的安全威脅越來越多，美國自2020年起，連續(xù)四年舉辦黑掉衛(wèi)星(Hack-A-Sat，HAS)挑戰(zhàn)賽，并發(fā)射真實衛(wèi)星“月光者”用于HAS比賽。太空攻擊研究與戰(zhàn)術分析框架SPARTA是針對太空網絡安全的對抗戰(zhàn)術和技術知識庫。借助SPARTA框架，詳細分析了第四屆HAS決賽中攻擊使用的戰(zhàn)術技術，對于深入理解SPARTA框架、太空網絡安全具有一定借鑒意義。

發(fā)表于：5/7/2024

分布式新型儲能場景下電力系統(tǒng)網絡安全防護體系研究

分布式儲能系統(tǒng)結構繁雜，設備數量規(guī)模龐大。闡述了分布式新型儲能應用場景下電力系統(tǒng)可能面臨的設備、網絡、數據安全與隱私保護、供應鏈等方面的網絡安全風險，并對其信息安全威脅以及信息安全需求進行分析，最后針對不同的網絡安全風險提出相應的應對建議并給出新型儲能電力系統(tǒng)網絡建設方案，結合區(qū)塊鏈技術保障新型儲能系統(tǒng)的數據安全。

發(fā)表于：5/7/2024

基于貝葉斯攻擊圖的油氣生產物聯網系統(tǒng)風險評估

針對油氣生產物聯網系統(tǒng)動態(tài)風險評估問題，提出一種基于貝葉斯攻擊圖的油氣生產物聯網系統(tǒng)風險評估模型。首先通過對系統(tǒng)進行風險分析，得到入侵證據及系統(tǒng)漏洞，結合入侵證據和漏洞利用成功概率，采用EM算法對訓練數據進行數據補全并動態(tài)更新貝葉斯攻擊圖的條件概率參數表，通過條件概率表可計算得出先驗概率，結合入侵證據計算得到節(jié)點的后驗概率，進而得到系統(tǒng)的風險值，考慮資源利用的相關性對風險值進行最終修正。仿真結果分析證明了該模型的有效性和準確性。

發(fā)表于：5/7/2024

推動工業(yè)數據產權登記助力工業(yè)數據要素資產化

日前，由中國計算機學會（CCF）主辦的“2024中國數字經濟產業(yè)發(fā)展大會”在蘇州成功舉行,本次大會旨在加快發(fā)展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，探索加快產業(yè)數字化轉型路徑。工業(yè)是國民經濟的支柱產業(yè)，國家數據局推動數據要素乘數效應行動計劃，在12個典型行業(yè)和領域中，工業(yè)制造位列首位。在大會期間，中國工業(yè)互聯網研究院副總工程師田野接受本刊專訪，就工業(yè)數據治理及工業(yè)數據資產化相關問題進行解讀。

發(fā)表于：5/7/2024

微軟發(fā)現嚴重安全漏洞：受影響安卓應用安裝量超40億次！

發(fā)表于：5/6/2024

奇安信曝光安卓惡意軟件 Wpeeper

5 月 5 日消息，安全公司奇安信日前發(fā)布新聞稿，揭露了一款名為 Wpeeper 的安卓木馬，黑客將相關木馬隱藏在各種應用中，并上傳至 Uptodown App Store 等第三方市場中，一旦不知情的用戶下載安裝，黑客便能夠在受害者的手機上遠程執(zhí)行代碼。

發(fā)表于：5/6/2024

鎖定家用路由器發(fā)動攻擊，安全公司Lumen曝光惡意木馬 Cuttlefish

5 月 5 日消息，安全公司 Lumen 近日發(fā)布報告，揭露了一款專門針對家用路由器進行攻擊的“Cuttlefish”木馬，該木馬據稱能夠從 LAN 網絡流量中挖掘用戶賬號密碼及各種身份信息。

發(fā)表于：5/6/2024

群光二度澄清：近期黑客攻擊中遭竊數據均來自已上市產品

群光二度澄清：近期黑客攻擊中遭竊數據均來自已上市產品，并非機密資料

發(fā)表于：4/30/2024