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工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化時(shí)代各項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的深度融合。數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，正日益成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)創(chuàng)新發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，在促進(jìn)生產(chǎn)效率提升、優(yōu)化生產(chǎn)過程、助力生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型升級(jí)等方面發(fā)揮重要作用。從數(shù)據(jù)要素與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的基本概念出發(fā)，系統(tǒng)論述了數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的作用機(jī)理，結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)典型應(yīng)用場(chǎng)景，深入分析了我國數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展面臨的現(xiàn)實(shí)問題與挑戰(zhàn)，并給出相應(yīng)對(duì)策及建議，旨在為數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)創(chuàng)新應(yīng)用和推廣提供深刻洞察和有益啟示。

針對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)入侵方式層出不窮，為應(yīng)對(duì)多形態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，提出一種基于多粒度級(jí)聯(lián)森林優(yōu)化算法的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型。首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后融合Fisher Score算法對(duì)不同特征信息進(jìn)行權(quán)重選擇排序，最后將其排序后的特征信息送入級(jí)聯(lián)森林的卷積層和森林層，對(duì)特征信息進(jìn)行深度表達(dá)和分類，從而得到精準(zhǔn)的分類結(jié)果。經(jīng)KDD 99數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，在不同測(cè)試集占比為90%、70%和30%三組實(shí)驗(yàn)情況下，分別實(shí)現(xiàn)了98.20%、99.00%、99.27%的分類精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，所提算法能夠準(zhǔn)確識(shí)別多種網(wǎng)絡(luò)攻擊，為現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)提供有效區(qū)分依據(jù)。

基于高性能FPGA提出了一種超高速IPSec安全設(shè)備的設(shè)計(jì)方案；此方案在以CPU作為控制中樞的基礎(chǔ)上，利用高性能FPGA配合高速接口實(shí)現(xiàn)100G的IPSec安全傳輸，同時(shí)利用高性能FPGA和噪聲源芯片實(shí)現(xiàn)國密算法對(duì)高速數(shù)據(jù)進(jìn)行加解密。搭建測(cè)試環(huán)境對(duì)樣機(jī)進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，超高速IPSec安全設(shè)備可完成高達(dá)82 Gb/s吞吐率的IPSec安全傳輸，整個(gè)系統(tǒng)延時(shí)達(dá)90 μs級(jí)。

2024年3月14日，國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)正式發(fā)布了國標(biāo)GB/T 43697—2024《數(shù)據(jù)安全技術(shù) 數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則》。該標(biāo)準(zhǔn)是我國在數(shù)據(jù)治理方面的最新研究成果，也是我國首次采用“數(shù)據(jù)安全技術(shù)”作為前綴的國標(biāo)文件。該文件的發(fā)布將在國家安全、社會(huì)秩序、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等多個(gè)方面產(chǎn)生重大影響。從國內(nèi)外數(shù)據(jù)分類分級(jí)治理的相關(guān)研究背景出發(fā)，介紹了新國標(biāo)的文本內(nèi)容，對(duì)比了中美兩國對(duì)數(shù)據(jù)的規(guī)制方案。本文認(rèn)為，新國標(biāo)的發(fā)布，將在提升國家數(shù)據(jù)治理水平、補(bǔ)齊國家安全短板、應(yīng)對(duì)國際數(shù)據(jù)規(guī)則制定壓力和提升我國國際形象等方面產(chǎn)生積極影響。最后，對(duì)我國未來數(shù)據(jù)安全工作給出了建議與展望。

人工智能技術(shù)已深入軍事作戰(zhàn)的各個(gè)領(lǐng)域，對(duì)現(xiàn)代戰(zhàn)爭形態(tài)進(jìn)行了全面革新。數(shù)據(jù)作為軍事智能模型的核心驅(qū)動(dòng)力，為模型的有效運(yùn)轉(zhuǎn)提供了保障。然而，由于深度學(xué)習(xí)的不可解釋性，對(duì)抗攻擊技術(shù)的存在給當(dāng)前軍事智能模型帶來了嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)安全問題。這種威脅在智能系統(tǒng)的訓(xùn)練和推理過程中均可能產(chǎn)生，形式多樣，難以防范。同時(shí)，受到對(duì)抗樣本干擾的軍事數(shù)據(jù)類型多樣，敵方采取的欺騙手段也日趨復(fù)雜。因此，分析軍事智能數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)樣態(tài)，并進(jìn)一步給出軍事智能數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的防范措施，希望能夠?yàn)樵鰪?qiáng)軍事智能數(shù)據(jù)的安全性提供有益的參考和借鑒。

方面級(jí)情感分類旨在確定句子中給定方面詞的情感極性。該任務(wù)先前提出的方法無法提取語義信息豐富的上下文初始表示向量，同時(shí)也不能精確地捕獲局部關(guān)鍵特征的范圍。因此，提出了一種結(jié)合BERT語義融合(BERTSF)和關(guān)鍵詞特征提?。↘FE）的方面級(jí)情感分類模型（KFE-BERTSF）。BERTSF通過門控融合函數(shù)融合BERT編碼器的高層語義信息，以提取語義信息更加豐富的上下文初始表示向量。KFE通過動(dòng)態(tài)閾值劃分句子的局部上下文和非局部上下文，并利用句法距離掩碼（SDMask）和距離感知注意力（ADA）提取兩個(gè)區(qū)域的局部關(guān)鍵特征。基于三個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， KFE-BERTSF取得了比基準(zhǔn)模型更好的成績。

隨著高密度航天發(fā)射，火箭殘骸數(shù)量呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢(shì)，全面掌握火箭殘骸落點(diǎn)綜合態(tài)勢(shì)，是高效評(píng)估火箭殘骸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)急指揮決策的重要依據(jù)。提出了火箭殘骸落點(diǎn)綜合態(tài)勢(shì)分析業(yè)務(wù)模型和主題域數(shù)據(jù)模型，論述了基于海量歷史殘骸落點(diǎn)數(shù)據(jù)資源，開展火箭殘骸落點(diǎn)預(yù)報(bào)精確度分析、火箭殘骸預(yù)置落點(diǎn)區(qū)域準(zhǔn)確度分析和火箭殘骸落點(diǎn)散布區(qū)域特征分析等數(shù)據(jù)挖掘分析方法，給出了航天發(fā)射殘骸落點(diǎn)“態(tài)勢(shì)一張圖”的可視化設(shè)計(jì)要素。工程實(shí)踐表明，該成果可為提高航天發(fā)射火箭殘骸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)急指揮決策能力提供技術(shù)支撐，應(yīng)用效益較好。

針對(duì)武警部隊(duì)裝備效能評(píng)估問題，提出一種基于層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法相結(jié)合的效能評(píng)估模型。首先，綜合考慮武警部隊(duì)任務(wù)特點(diǎn)和裝備建設(shè)情況，從“五種能力”角度出發(fā)，運(yùn)用層次分析方法構(gòu)建了包括目標(biāo)層、環(huán)境影響層、3級(jí)準(zhǔn)則層、方案層在內(nèi)的6層結(jié)構(gòu)模型，并對(duì)結(jié)構(gòu)模型的指標(biāo)體系設(shè)置相應(yīng)權(quán)重；之后利用模糊綜合評(píng)價(jià)法，建立相應(yīng)模糊評(píng)估模型，對(duì)裝備效能等級(jí)進(jìn)行評(píng)判；最后以模擬評(píng)估綜合保障能力為例列出了評(píng)估模型的具體步驟和實(shí)現(xiàn)方法，結(jié)果顯示評(píng)估值為77.5，評(píng)判等級(jí)為及格，符合實(shí)際。通過實(shí)例驗(yàn)證，所提評(píng)估方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)武警部隊(duì)裝備效能評(píng)估，為武警部隊(duì)后續(xù)裝備建設(shè)籌劃提供了理論支持，為裝備體系效能評(píng)估提供了一種分析思路。

借助大數(shù)據(jù)技術(shù),以信息流的形式開展輔助決策是滿足指揮決策中關(guān)鍵信息需求行之有效的手段。氣象水文保障亟需將關(guān)鍵信息流作為重要支撐手段，對(duì)氣象水文輔助決策服務(wù)架構(gòu)進(jìn)行探索設(shè)計(jì)。在分析氣象水文決策內(nèi)容和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出基于跨網(wǎng)系傳輸?shù)年P(guān)鍵信息流支撐指揮員關(guān)鍵信息需求，以提高氣象水文輔助決策的質(zhì)量和效率，并且結(jié)合實(shí)際情況開展了氣象水文輔助決策服務(wù)架構(gòu)的初步設(shè)計(jì)，以新的架構(gòu)支撐信息網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)體系建設(shè)，提高氣象水文輔助決策服務(wù)水平。

針對(duì)當(dāng)前科學(xué)數(shù)據(jù)管理中普遍存在安全性不足的問題，試圖基于主從多鏈理論，探索提出一套科學(xué)數(shù)據(jù)保護(hù)與共享架構(gòu)方法。提出一種基于主從多鏈的科學(xué)數(shù)據(jù)保護(hù)與共享方法，這一方法借助多個(gè)智能合約、數(shù)字簽名、星際文件系統(tǒng)（IPFS）技術(shù)，并結(jié)合科學(xué)數(shù)據(jù)的分級(jí)分類和身份認(rèn)證實(shí)現(xiàn)細(xì)膩度管理；采用主從多鏈結(jié)合的方式，確保數(shù)據(jù)的安全性和可擴(kuò)展性。實(shí)證研究結(jié)果表明，本方法在存儲(chǔ)開銷方面顯著優(yōu)于公共鏈方案，在性能上提升約3倍，并在處理大量交易時(shí)展現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性與可靠性。綜上所述，該方法具備去中心化、安全可靠、不可篡改等重要特性，能夠有效應(yīng)對(duì)日益增長的科學(xué)數(shù)據(jù)保護(hù)與共享需求。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)賦能和應(yīng)用給政府和國有企業(yè)的決策和監(jiān)管帶來了便利，但決策監(jiān)管類系統(tǒng)面臨源數(shù)據(jù)獲取、分析、處理等過程導(dǎo)致的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高問題，影響決策的精準(zhǔn)性和監(jiān)管的有效性。結(jié)合本人參與該平臺(tái)建設(shè)需求分析和數(shù)據(jù)獲取的實(shí)際工作過程，針對(duì)國有資產(chǎn)和國有企業(yè)數(shù)據(jù)獲取到應(yīng)用過程中影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的主要因素進(jìn)行分析，構(gòu)建了數(shù)據(jù)質(zhì)量模型的因果關(guān)系圖和流圖，并通過Vensim PLE進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，識(shí)別到人才對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。同時(shí)，了解其中的學(xué)習(xí)培訓(xùn)時(shí)間、需求變更和元數(shù)據(jù)因素對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的具體影響趨勢(shì)，并提出對(duì)應(yīng)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效方法。

面向智能技術(shù)介入網(wǎng)絡(luò)輿情生成和傳播的新環(huán)境，分析智能時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情特征、地方政府網(wǎng)絡(luò)輿情技術(shù)治理面臨的困境以及應(yīng)對(duì)策略，對(duì)維護(hù)國家意識(shí)形態(tài)安全政權(quán)安全，以及促進(jìn)社會(huì)和諧穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。通過實(shí)地調(diào)查、文獻(xiàn)調(diào)研、輿情案例分析等實(shí)證研究，綜合運(yùn)用歸納和演繹方法，圍繞網(wǎng)絡(luò)輿情主體、客體以及傳播媒介等方面，分析了人工智能技術(shù)介入后網(wǎng)絡(luò)輿情的特征，并從人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)預(yù)警全流程作用出發(fā)，分析了智能時(shí)代地方政府網(wǎng)絡(luò)輿情技術(shù)治理面臨的困境。智能時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情呈現(xiàn)出主體“非人化”、網(wǎng)絡(luò)輿情客體多樣化以及智能算法加速網(wǎng)絡(luò)輿論傳播等方面特征。當(dāng)前一些地方政府輿情治理部門面臨處理能力跟不上、輿情監(jiān)測(cè)算法智能化程度弱、缺少推演預(yù)警手段、跨平臺(tái)治理難等系列困境，提出了應(yīng)從樹立網(wǎng)絡(luò)輿情智能化治理理念、構(gòu)建智能化網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)以及建立網(wǎng)絡(luò)輿情多部門聯(lián)動(dòng)處理機(jī)制等方面的應(yīng)對(duì)策略。

工業(yè)系統(tǒng)以及工業(yè)企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景日益復(fù)雜，導(dǎo)致系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)類型日益增多。面對(duì)多樣化的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景和海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)分析的流動(dòng)性與靈活性要求越來越高。而傳統(tǒng)基于數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)無法滿足不同結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)匯入與數(shù)據(jù)源變化。因此，構(gòu)建了一套端到端、高效協(xié)同的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用實(shí)施框架，結(jié)合數(shù)據(jù)湖平臺(tái)與智能算法建立針對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析模型，實(shí)現(xiàn)以業(yè)務(wù)分析需求為驅(qū)動(dòng)，結(jié)合數(shù)據(jù)湖平臺(tái)對(duì)于海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理、匯聚、管理能力，高效開展數(shù)據(jù)建模、準(zhǔn)備、測(cè)試、訓(xùn)練與驗(yàn)證。最后，在智能油田能效分析場(chǎng)景進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，成功實(shí)現(xiàn)對(duì)于智能油田能效分析場(chǎng)景下的系統(tǒng)預(yù)測(cè)、優(yōu)化與決策功能，為油田全業(yè)務(wù)流程提供數(shù)據(jù)支撐，推動(dòng)智能油田可持續(xù)發(fā)展。

公共數(shù)據(jù)信托具有平衡數(shù)據(jù)安全與價(jià)值分配的折中式法律結(jié)構(gòu)，是賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)集成法律、技術(shù)、政策、資本的協(xié)同創(chuàng)新引擎。英國“第三方數(shù)據(jù)信托”模式在數(shù)據(jù)信托標(biāo)的、衡平法系信義關(guān)系以及權(quán)利救濟(jì)等方面的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)我國探索公共數(shù)據(jù)信托和公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營具有重要參考?；诖?，提出厘定公共數(shù)據(jù)信托標(biāo)的范圍、嚴(yán)密設(shè)計(jì)信托主體間的權(quán)利義務(wù)關(guān)系、提升公共數(shù)據(jù)信托治理效能、完善公共數(shù)據(jù)信托監(jiān)管機(jī)制等舉措，以期推動(dòng)我國公共數(shù)據(jù)信托的本土化建構(gòu)，并為地方政府更加高效有序地開展公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營工作提供有益借鑒。

隨著人工智能技術(shù)發(fā)展和市場(chǎng)化應(yīng)用下的風(fēng)險(xiǎn)衍化，人工智能監(jiān)管產(chǎn)生并獨(dú)立于人工智能治理，成為化解人工智能風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)理念與新興領(lǐng)域。歐盟首創(chuàng)面向風(fēng)險(xiǎn)的人工智能監(jiān)管新范式，并借助國際合作、倫理約束與風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管框架等方式實(shí)現(xiàn)歐盟人工智能監(jiān)管的領(lǐng)導(dǎo)力和行動(dòng)力?？紤]到人工智能技術(shù)與社會(huì)需求的參差，歐盟優(yōu)化人工智能監(jiān)管主體、監(jiān)管流程以及監(jiān)管內(nèi)容以達(dá)到人工智能動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的有效監(jiān)管。面對(duì)復(fù)雜的人工智能風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)，我國可借鑒歐盟經(jīng)驗(yàn)，在政策決定層面，基于本土國情制定面向風(fēng)險(xiǎn)的人工智能法律政策與框架體系；在應(yīng)用實(shí)踐層面，構(gòu)建司法機(jī)關(guān)、市場(chǎng)監(jiān)督機(jī)關(guān)以及企業(yè)等主體的交互協(xié)同機(jī)制；在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層面，通過市場(chǎng)賦能推動(dòng)人工智能監(jiān)管職能下沉和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展；在通識(shí)教育層面，培育人工智能素養(yǎng)作為防范人工智能風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管“安全閥”，實(shí)現(xiàn)公正、和諧和創(chuàng)新的未來人工智能發(fā)展。

在公安數(shù)據(jù)開放的背景下，個(gè)人信息匿名化處理逐漸成為平衡公安數(shù)據(jù)開放與個(gè)人信息保護(hù)的黃金分割點(diǎn)。通過國際橫向比較分析，揭示了我國現(xiàn)行“無法識(shí)別特定個(gè)人且不能復(fù)原”的匿名化處理法律標(biāo)準(zhǔn)在操作層面的局限性，并選取我國17省市公安數(shù)據(jù)開放平臺(tái)發(fā)布的《行政處罰決定書》為樣本，對(duì)數(shù)據(jù)開放的類、量、質(zhì)進(jìn)行系統(tǒng)性評(píng)估。研究發(fā)現(xiàn)，公安數(shù)據(jù)匿名化開放尚處于初步階段，存在頂層設(shè)計(jì)缺乏剛性約束、數(shù)據(jù)過度保密、格式不規(guī)范和處理標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等現(xiàn)象?；诖?，我國可以確立操作方法、風(fēng)險(xiǎn)檢驗(yàn)及效果評(píng)估三維協(xié)同的匿名化處理法律標(biāo)準(zhǔn)：區(qū)分處理直接標(biāo)識(shí)符與準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符的操作方法標(biāo)準(zhǔn)，引入蓄意侵入者角色的再識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，以及去識(shí)別化效果評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。通過三重維度的協(xié)同作用，助推公安匿名數(shù)據(jù)最終實(shí)現(xiàn)“無法識(shí)別特定個(gè)人且不能復(fù)原”的法律效果。

公民的基因權(quán)利明確直接地反映并體現(xiàn)并維護(hù)人的生命尊嚴(yán)。隨著生物技術(shù)更新迭代，遺傳基因信息作為特殊的敏感個(gè)人信息，不僅具有高度識(shí)別性，更與個(gè)人權(quán)益息息相關(guān)。我國在遺傳基因信息的保護(hù)上亟需明晰的法律保護(hù)路徑。以美國關(guān)于遺傳基因信息的法治脈絡(luò)為向?qū)?，可以看到《美國憲法第四修正案》（Fourth Amendment to the United States Constitution）對(duì)公民財(cái)產(chǎn)性權(quán)益的補(bǔ)正，覆蓋遺傳基因信息的保護(hù)需求。借鑒其他建立在隱私利益基礎(chǔ)上的財(cái)產(chǎn)權(quán)，我國應(yīng)當(dāng)通過立法構(gòu)建遺傳基因信息的財(cái)產(chǎn)權(quán)保護(hù)路徑，在尊重公民個(gè)體生命尊嚴(yán)的基礎(chǔ)上為基因科技的革新服務(wù)。