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面向區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)交換的層次化訪問控制方法[其他][數(shù)據(jù)中心]

傳統(tǒng)的集中式訪問控制模型在某些場(chǎng)景下存在局限性，特別是在政府部門、軍事應(yīng)用等特殊場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)的安全管理需要考慮保密性、完整性等因素，并且需要靈活且嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制。此外，現(xiàn)有的層次化訪問控制方法對(duì)訪問層級(jí)區(qū)限的評(píng)估和驗(yàn)證過程存在單點(diǎn)故障問題，且存在訪問層級(jí)區(qū)限泄露的風(fēng)險(xiǎn)。為了克服這些限制，提出了一種面向區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)交換的層次化訪問控制方法，結(jié)合同態(tài)加密實(shí)現(xiàn)對(duì)訪問層級(jí)區(qū)限的保護(hù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法有效地遏制了用戶“越級(jí)”訪問數(shù)據(jù)主體的安全問題，且在一些關(guān)鍵的功能上符合預(yù)期的運(yùn)行效率。

發(fā)表于：9/26/2023

我國人工智能關(guān)鍵領(lǐng)域技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究[人工智能][其他]

依據(jù)現(xiàn)行新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)分類，分別以發(fā)布的有效標(biāo)準(zhǔn)和在研立項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)兩個(gè)維度系統(tǒng)梳理了人工智能涉及關(guān)鍵領(lǐng)域技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究現(xiàn)狀。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以得出，我國已初步建立人工智能關(guān)鍵領(lǐng)域技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系，尤其是智能語音和人機(jī)交互等關(guān)鍵領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化研究已經(jīng)走在了國際前列。但是仍存在標(biāo)準(zhǔn)研究與產(chǎn)業(yè)發(fā)展不匹配、安全標(biāo)準(zhǔn)研究不足、倫理道德標(biāo)準(zhǔn)滯后等突出問題，最后對(duì)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)化體系發(fā)展提出發(fā)展建議。

發(fā)表于：9/26/2023

生成式AI背景下著作權(quán)侵權(quán)樣態(tài)及其風(fēng)險(xiǎn)治理[人工智能][其他]

生成式AI作為最先進(jìn)科學(xué)技術(shù)的代表大跨步走進(jìn)人們生活的同時(shí)，也帶來了著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)問題。生成式AI不同于以往的專家系統(tǒng)那樣只進(jìn)行簡單的系統(tǒng)分析或者只關(guān)注現(xiàn)有數(shù)據(jù)，而是可以生成新穎內(nèi)容的人工智能。該技術(shù)的產(chǎn)生對(duì)現(xiàn)行的著作權(quán)制度造成了沖擊，對(duì)生成式AI技術(shù)的侵權(quán)樣態(tài)分析迫在眉睫。通過對(duì)生成式AI技術(shù)挑戰(zhàn)背景下著作權(quán)侵權(quán)樣態(tài)進(jìn)行分析，從而提出以下三條建議：面對(duì)數(shù)據(jù)輸入階段的侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)完善法定許可制度；面對(duì)數(shù)據(jù)分析階段的侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，要加強(qiáng)行政監(jiān)管；面對(duì)數(shù)據(jù)輸出階段的侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，要優(yōu)化平臺(tái)治理。

發(fā)表于：9/25/2023

創(chuàng)作型人工智能應(yīng)用下作者“數(shù)據(jù)控制權(quán)”的提出[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

當(dāng)人工智能使用作品作為數(shù)據(jù)來源并制造產(chǎn)物時(shí)，可能無法構(gòu)成合理使用?，F(xiàn)有著作權(quán)法僅規(guī)定了控制作品電子存儲(chǔ)行為的復(fù)制權(quán)，缺少對(duì)“數(shù)據(jù)使用”行為的控制。使數(shù)據(jù)處理者在獲得電子存儲(chǔ)的復(fù)制許可后，可以利用權(quán)利要素的缺失，自由使用創(chuàng)作型人工智能生成數(shù)據(jù)產(chǎn)物，對(duì)作者利益造成損害?；?，提出了作者的“數(shù)據(jù)控制權(quán)”，并通過案例分析、文獻(xiàn)研究等方式，論述“數(shù)據(jù)控制權(quán)”設(shè)立的正當(dāng)性、合理性并進(jìn)行框架建構(gòu)，填補(bǔ)著作權(quán)法中數(shù)據(jù)權(quán)利要素的缺失，對(duì)作品的數(shù)據(jù)權(quán)利進(jìn)行針對(duì)性的保護(hù)，同時(shí)也兼顧了作者與數(shù)據(jù)處理者的利益，為人工智能的數(shù)據(jù)使用的行為，提供了一種基于數(shù)據(jù)權(quán)和著作權(quán)相結(jié)合的保護(hù)思路。

發(fā)表于：9/25/2023

個(gè)人信息主體權(quán)利司法實(shí)現(xiàn)的解釋論展開[其他][其他]

《個(gè)人信息保護(hù)法》第50條規(guī)定了個(gè)人信息權(quán)益的司法保護(hù)程序，但在該條第2款的性質(zhì)及其與相關(guān)條款的適用關(guān)系層面仍存疑惑。從解釋論的視角出發(fā)，該條系對(duì)個(gè)人信息主體訴權(quán)的確認(rèn)而非請(qǐng)求權(quán)規(guī)范，第2款前句是個(gè)人信息主體行使訴權(quán)的前置要件，但并不適用于所有個(gè)人信息權(quán)利之訴。當(dāng)不存在任何侵害行為時(shí)，個(gè)人信息主體需向個(gè)人信息處理者行使個(gè)人信息主體權(quán)利且被拒絕后，才能尋求司法救濟(jì)；當(dāng)個(gè)人信息權(quán)益受到侵害或存在侵害之虞，但不存在損害結(jié)果時(shí)，個(gè)人信息主體的請(qǐng)求權(quán)基礎(chǔ)為相應(yīng)的個(gè)人信息主體權(quán)利，不以向個(gè)人信息處理者提出請(qǐng)求且被拒絕作為起訴的受理?xiàng)l件；當(dāng)個(gè)人因個(gè)人信息權(quán)益被侵害且存在損害結(jié)果時(shí)，可依據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》第69條直接提起訴訟并要求賠償。

發(fā)表于：9/25/2023

數(shù)據(jù)流通的歐盟戰(zhàn)略及其鏡鑒[其他][數(shù)據(jù)中心]

歐盟近年來著重?cái)?shù)據(jù)流通，其相關(guān)戰(zhàn)略可提煉為數(shù)據(jù)主權(quán)、單一市場(chǎng)與共同空間。數(shù)據(jù)主權(quán)是歐盟因應(yīng)數(shù)據(jù)博弈的核心戰(zhàn)略，內(nèi)松外嚴(yán)的數(shù)據(jù)流動(dòng)模式為其理念。單一數(shù)據(jù)市場(chǎng)是維護(hù)數(shù)據(jù)主權(quán)的關(guān)鍵路徑，歐盟制定系列法案意圖建設(shè)“公平、自立，跨地域、跨領(lǐng)域”的數(shù)據(jù)市場(chǎng)。共同數(shù)據(jù)空間是建設(shè)數(shù)據(jù)市場(chǎng)的助推機(jī)制，歐盟將基于基礎(chǔ)設(shè)施打造若干數(shù)據(jù)空間。對(duì)此，中國須理性鏡鑒，立足國情而非削足適履，建構(gòu)扎根中國大地的數(shù)據(jù)流通制度體系。

發(fā)表于：9/25/2023

商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競爭行為的司法規(guī)制研究*[其他][數(shù)據(jù)中心]

當(dāng)前大量存在的不正當(dāng)商業(yè)數(shù)據(jù)抓取、流量劫持、數(shù)據(jù)封鎖、惡意干擾等行為，嚴(yán)重干擾了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代商業(yè)活動(dòng)的有序發(fā)展，并出現(xiàn)了表現(xiàn)形式多樣化與動(dòng)態(tài)化的變化趨勢(shì)。針對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競爭行為的司法實(shí)踐印證了《反不正當(dāng)競爭法》第2條及第12條的法律保障效果，同時(shí)也暴露出現(xiàn)有規(guī)定的概括性、條款之間規(guī)范的界限不明確、對(duì)“不正當(dāng)競爭關(guān)系”認(rèn)定不當(dāng)?shù)葐栴}。為進(jìn)一步加強(qiáng)商業(yè)數(shù)據(jù)不正當(dāng)競爭行為司法規(guī)制，應(yīng)通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)以規(guī)范反不正當(dāng)競爭法的適用，明確“競爭關(guān)系”作為司法適用的前提，構(gòu)建有利于引導(dǎo)商業(yè)數(shù)據(jù)合理利用的多元化法治體系。

發(fā)表于：9/25/2023

基于知識(shí)圖譜技術(shù)的上市企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)[其他][信息安全]

隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，面對(duì)海量的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建知識(shí)圖譜等自然語言處理應(yīng)用需求逐漸增長。產(chǎn)業(yè)信息的有效管理和挖掘有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇，產(chǎn)業(yè)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)可以為監(jiān)管部門提供產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警手段。針對(duì)以上問題，本文以知識(shí)圖譜相關(guān)知識(shí)為科學(xué)依據(jù)，提出了基于知識(shí)圖譜技術(shù)的產(chǎn)業(yè)文本數(shù)據(jù)實(shí)體標(biāo)注準(zhǔn)則，對(duì)海量上市公司產(chǎn)業(yè)信息進(jìn)行知識(shí)抽取，形成自上而下的三維產(chǎn)業(yè)知識(shí)圖譜。同時(shí)研究了上市企業(yè)產(chǎn)業(yè)知識(shí)圖譜特定產(chǎn)業(yè)鏈知識(shí)的內(nèi)在聯(lián)系，總結(jié)規(guī)律并結(jié)合產(chǎn)業(yè)鏈往年時(shí)序圖特征信息實(shí)現(xiàn)圖譜推理，成功的對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈中上市企業(yè)市值等信息進(jìn)行了預(yù)測(cè)和分析。

發(fā)表于：9/25/2023

基于三維人臉數(shù)據(jù)增強(qiáng)的深度偽造檢測(cè)方法[測(cè)試測(cè)量][數(shù)據(jù)中心]

隨著深度偽造技術(shù)的發(fā)展，深度偽造視頻的制作及傳播變得越來越容易，給社會(huì)帶來了巨大的安全風(fēng)險(xiǎn)，深度偽造檢測(cè)算法成為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要方向。聚焦于提出一種泛化性能更好、效率更高、可解釋性更強(qiáng)的深度偽造檢測(cè)算法，主要針對(duì)DFDC、FaceForensic++及CelebDF三個(gè)深度偽造視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并以這三個(gè)數(shù)據(jù)集集中訓(xùn)練出檢測(cè)模型，首先使用人臉檢測(cè)算法MTCNN提取人臉圖像，進(jìn)而將EfficientNet網(wǎng)絡(luò)與Transformer架構(gòu)相結(jié)合作為檢測(cè)模型，通過采用三維人臉數(shù)據(jù)增強(qiáng)、注意力機(jī)制以及全局局部融合方法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。模型在未使用型集成、知識(shí)蒸餾等方法的基礎(chǔ)上，達(dá)到了與最優(yōu)檢測(cè)效果相當(dāng)?shù)臋z測(cè)水平。

發(fā)表于：9/25/2023

金融數(shù)據(jù)安全：應(yīng)對(duì)新興技術(shù)挑戰(zhàn)的策略與實(shí)踐[其他][信息安全]

隨著科技的快速發(fā)展和新興技術(shù)的廣泛應(yīng)用，金融行業(yè)正面臨著前所未有的安全挑戰(zhàn)。金融數(shù)據(jù)的安全性對(duì)于金融機(jī)構(gòu)和客戶而言至關(guān)重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)泄露或被黑客攻擊可能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失、信譽(yù)受損以及其他嚴(yán)重后果。通過研究對(duì)金融數(shù)據(jù)安全帶來的影響和威脅，探討新興技術(shù)對(duì)金融數(shù)據(jù)安全所帶來的挑戰(zhàn)，并提出應(yīng)對(duì)策略和解決方案。該研究成果對(duì)于確保金融數(shù)據(jù)的安全性、維護(hù)金融行業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。

發(fā)表于：9/25/2023

基于數(shù)據(jù)元件與數(shù)據(jù)金庫打造安全可信金融數(shù)據(jù)空間[其他][數(shù)據(jù)中心]

基于中國電子提出的數(shù)據(jù)元件與數(shù)據(jù)金庫理念，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)被科學(xué)合理地切分為數(shù)據(jù)資源市場(chǎng)、數(shù)據(jù)元件市場(chǎng)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“資源化、資產(chǎn)化、資本化”。安全可信金融數(shù)據(jù)空間通過搭建多對(duì)多的安全可信數(shù)據(jù)空間架構(gòu)模型，融合公共數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù)，以信用為手段，以金融科技為抓手，搭建政府、組織、企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)安全流通橋梁，實(shí)現(xiàn)多主體在線供給需求對(duì)接，支撐數(shù)據(jù)要素實(shí)現(xiàn)安全、高效流通和跨域流通，形成符合經(jīng)濟(jì)學(xué)原理的市場(chǎng)化配置體系。

發(fā)表于：9/25/2023

基于領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)的測(cè)控任務(wù)評(píng)定系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

隨著航天技術(shù)的不斷進(jìn)步，尤其是近年來商業(yè)航天的快速發(fā)展，高密度航天發(fā)射成為常態(tài)，測(cè)控系統(tǒng)作為航天發(fā)射場(chǎng)的重要業(yè)務(wù)系統(tǒng)之一，該系統(tǒng)運(yùn)行的能力與效率將極大影響航天發(fā)射任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果，因此有必要實(shí)施對(duì)測(cè)控任務(wù)過程的決策與評(píng)定研究?？紤]到未來測(cè)控任務(wù)快速評(píng)定呈現(xiàn)少人化、通用化、自動(dòng)化與智能化的發(fā)展趨勢(shì)，提出了一種基于領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的測(cè)控任務(wù)評(píng)定系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想。通過深入分析測(cè)控任務(wù)評(píng)定業(yè)務(wù)，結(jié)合領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)和微服務(wù)架構(gòu)特點(diǎn)，經(jīng)過領(lǐng)域模型設(shè)計(jì)、微服務(wù)識(shí)別、微服務(wù)實(shí)現(xiàn)等步驟進(jìn)行全系統(tǒng)設(shè)計(jì)。最后，結(jié)合典型航天發(fā)射測(cè)控任務(wù)場(chǎng)景，驗(yàn)證了本方案的可行性，為進(jìn)一步提升我國測(cè)控任務(wù)評(píng)定效率提供了參考和思路。

發(fā)表于：9/25/2023

衛(wèi)星信道群時(shí)延對(duì)高階調(diào)制信號(hào)接收影響的仿真分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

針對(duì)信道群時(shí)延對(duì)高階調(diào)制信號(hào)的影響進(jìn)行仿真分析，給出了線性群時(shí)延、拋物線群時(shí)延模型下，8PSK、16APSK和16QAM接收系統(tǒng)信道群時(shí)延的設(shè)計(jì)指標(biāo)。同時(shí)針對(duì)群時(shí)延補(bǔ)償技術(shù)，仿真了CAM與DD結(jié)合的均衡算法對(duì)信道群時(shí)延的補(bǔ)償效果，為后續(xù)工程設(shè)計(jì)提供參考。

發(fā)表于：9/25/2023

寬帶高功率諧波雷達(dá)發(fā)射機(jī)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[微波|射頻][航空航天]

近年來雷達(dá)探測(cè)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)展取得了飛躍發(fā)展，廣泛應(yīng)用于軍事、民用等方面，諧波雷達(dá)由于其非接觸性、穿透性和便攜性等優(yōu)點(diǎn)而引發(fā)人們關(guān)注。為了提高發(fā)射機(jī)的探測(cè)距離分辨率和抗電磁干擾能力，提出了一種寬帶高功率諧波雷達(dá)發(fā)射機(jī)的設(shè)計(jì)方案，對(duì)發(fā)射前端的功放、天線等關(guān)鍵器件給出了具體的設(shè)計(jì)過程。通過對(duì)諧波雷達(dá)發(fā)射前端系統(tǒng)的仿真與分析，實(shí)物制作與測(cè)試，驗(yàn)證了方案的可行性。

發(fā)表于：9/25/2023

低軌衛(wèi)星多目標(biāo)無源定位到達(dá)時(shí)差分選方法*[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

低地球軌道（Low Earth Orbit，LEO）衛(wèi)星無源定位場(chǎng)景中不同目標(biāo)輻射源之間相互干擾、時(shí)頻混疊，不同目標(biāo)的到達(dá)時(shí)差（Time Difference Of Arrival，TDOA）參數(shù)混雜難以區(qū)分，較難實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)目標(biāo)定位?；诰W(wǎng)格密度聚類算法（Clustering Algorithm based on Grid Density，CAGD）的基本原理，并利用TDOA參數(shù)的多復(fù)雜特征，構(gòu)建多目標(biāo)TDOA參數(shù)分選模型，實(shí)現(xiàn)TDOA定位參數(shù)分選。模型通過定義網(wǎng)格密度波谷，解決了定位目標(biāo)間數(shù)據(jù)被聚為一類的問題，同時(shí)引入位置相連原則實(shí)現(xiàn)最佳類簇合并，最終實(shí)現(xiàn)定位參數(shù)分選。仿真結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)網(wǎng)格及密度聚類方法，本方法對(duì)LEO衛(wèi)星無源定位場(chǎng)景下的多目標(biāo)TDOA參數(shù)分選表現(xiàn)更好。

發(fā)表于：9/25/2023